Mangakiチャレンジ - カシミヤのニット

日記です．

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．

暫定一位きたー pic.twitter.com/vMzjJgBR8j
— しんさく (@lapis_zero09) 2017年8月27日

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．

このくらいのコンペなら隙間時間にできて良い．