Mangakiチャレンジ

日記です.

Mangakiチャレンジに参加した.

マンガ・アニメを推薦するタスク

このコンペティションでは、アニメ・マンガに対するユーザの評価の予測に取り組んでもらいます。データセットとして、実際のユーザによる評価結果が提供されます。



0828に一発目を投げて,1位だったのでほったらかして結局4位だった.




予測タスクが簡単すぎた(?)のかどのモデルでもパフォーマンスが頭打ちの感


最終的にベースモデルにはSVMを使った.


評価値は,評価行列を作って,"ユーザ"と"アイテム"それぞれでクラスタリング(k-means).
クラスタ数は,施行により設定.


ユーザもアイテムも何千のオーダーだったけど,クラスタ数は一桁が一番良かった.




追加データも出たらしいけど見てない.





2位だった先輩の解法:http://nzw0301.github.io/2017/10/mangaki




このくらいのコンペなら隙間時間にできて良い.