Знайти подібних користувачів із даних активності трекеру

Я маю велику кількість даних про трекер для багатьох різних користувачів майже два роки. Деякі користувачі мають лише кілька записів, а інші - більше. Я хотів би показати користувачеві, як їхні дані (кроки, bmi, калорії) порівнюються з даними аналогічних користувачів. Крім того, користувач також отримає уявлення про його прогрес, оскільки вони "стрибають" з однієї групи в іншу.

Проте визначення "подібних" користувачів є важким завданням, це залежить, наприклад, від індивідуального обміну речовин, рівня активності, кількості споживаних калорій та, можливо, багатьох інших.

Хто-небудь має ідею, який алгоритм машинного навчання буде придатним у цьому випадку? Я прочитав, що можна проектувати дані від аналогічних користувачів за допомогою алгоритмів спільної фільтрації, і у мене є ідея використовувати його для моєї проблеми. Яка ваша думка?

0
Знайдіть вкладення для кожного користувача, використовуючи RNN, а потім виконайте (приблизний) пошук подібності у користувачів. Друга частина проста. Перша частина - це проблема прогнозування послідовності. Ви хочете передбачити часові ряди, використовуючи вбудовування як одну з функцій. Вставлення в свою чергу може бути отримано шляхом перетворення атрибутів користувача. Ви можете вивчити мережу, яка виконує цю трансформацію. Це, напевно, звучить складно, якщо ви нове для машинного навчання, але не відчаю. Шукайте "seq2seq" для отримання додаткової інформації; Є багато підручників. Ласкаво просимо на сайт і удачі!
додано Автор David, джерело
Якщо ви виключите аспект часового ряду, використовуючи загальні статистичні дані, відкриваються інші шляхи; наприклад, машини факторизації і да, спільна фільтрація.
додано Автор David, джерело
Дуже корисні поради, спасибі! Я погляну і досліджую варіанти.
додано Автор Renata Rego, джерело

Відповідей немає

0
Штучний інтелект Dev UA
Штучний інтелект Dev UA
212 учасників

Штучний інтелект, машинне навчання, Data Science