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Challenge Projekt (HS09)

Schlusspräsentation18.12.2009

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AgendaKurzrückblick

Framework

Automatic Parameter Tuning

Blending

1+1 = 4

Lessons Learned

Kritik & Verbesserungen

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KurzrückblickFramework shopping (Python, Java, C++)

pyflix, Kadri, jNetFlixPrize, Netflix Recommender Framework

Code sharing

Woche 12: Team Merging

Ressourcenknappheit

weniger Blening als gewünscht

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Framework

Netflix Recommender Framework

5’735 vs. 2’287 LOC (+ 251%)

36 vs. 16 Klassen (+ 225%)

neu mit Datum, Blending, Berechnungs-Export, Parameter-Automatisierung, Probe-/Qualifying Switch

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AlgorithmenSVD

SVD++ verworfen

kNN

Double Average

SlopeOne

Time Dependent Models

bessere Ergebnisse ohne normaler User/Movie Average

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Algorithmen müssen folgende Kriterien erfüllen:

Auskunft über ihre Parameter geben

Parameter setzen lassen

Parameter werden zufällig gewählt

Ergebnisse werden gespeichert

Probe Qualifying Switch

Konfigurierbarer Ablauf

Parameter Tuning (APT)

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Parameter Tuning:ResultatResultat

DoubleAverage: 1.015126 vs. 1.01384 (-0.2%)

SlopeOne: abcd 0.989 vs. 0.983 (-0.6%)

SVD: 0.92 vs.0.917972 (-0.3%)

kNN: 0.937 vs. 0.928 (-1.0%)

Time Dep User Model: 1.055 vs. 1.0378 (-1.66%)

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Blending

Blender Formel: doubleaverage -0.00325106, knn 0 0.336127, slopeone -0.0264011, svd #1 0.225386, svd #2 0.342997, svd #3 0.125141

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1 + 1 = 4

Zusammenschluss Gruppe 1 (BigBoom) und Gruppe 5 (Ibex)

Codesharing

grosses Archiv an Modellen

den “grossen” nachgemacht

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StatistikenBigBoom

#1: 1.0539844

#2: 0.92650296

#3: 0.91475416

#4: 0.9100432

Ibex

#1: 0.9896435

#2: 0.98849348

#3: 0.92781145

#4: 0.9100432

(-5% vs

Cinematch)

innert 14 W

ochen!

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Lessons Learned

C++ mühsam, aber leistungsfähig

Framework nicht ideale / perfekte Software

interessant, (eigene) Algorithmen zu erforschen und umsetzen

Viel Zeit = Wenig Resultate

spannend, mit grosser Datenmenge zu arbeiten

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Kritik & Verbesserungen

Modul-Bewertung nicht klar

Bessere Zeitplanung

Alles am Schluss ist ungünstig

Zuviel Zeit auf Frameworkerweiterung

gleiches Framework für alle

HSR- & Netflix-Dataset

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Dabei Sein Ist Alles

# 3# 3War ja klar, dass Java besser ist ;-)

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