Schwarmintelligenz und evolutionäre Algorithmen in ...
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5 Evaluationsmethoden <strong>und</strong> Experimente<br />
Benutzer ID Film ID Rat<strong>in</strong>g Zeitstempel<br />
196 242 3 881250949<br />
186 302 3 891717742<br />
22 377 1 878887116<br />
244 51 2 880606923<br />
166 346 1 886397596<br />
298 474 4 884182806<br />
115 265 2 881171488<br />
253 465 5 891628467<br />
305 451 3 886324817<br />
6 86 3 883603013<br />
62 257 2 879372434<br />
286 1014 5 879781125<br />
Tabelle 5.1: Aufbau des MovieLens Datensatzes mit Beispieldaten. Der Zeitstempel s<strong>in</strong>d die<br />
vergangenen Sek<strong>und</strong>en seit 01.01.1970.<br />
Benutzer ID Alter Geschlecht Beruf Postleitzahl<br />
1 24 0 20 85711<br />
2 53 1 14 94043<br />
3 23 0 21 32067<br />
4 24 0 20 43537<br />
5 33 1 14 15213<br />
6 42 0 7 98101<br />
7 57 0 1 91344<br />
8 36 0 1 05201<br />
9 29 0 19 01002<br />
10 53 0 10 90703<br />
11 39 1 14 30329<br />
12 28 1 14 06405<br />
Tabelle 5.2: Benutzerdetails im MovieLens Datensatz.<br />
Sie könnten nur bei der letztendlichen Empfehlung verwendet werden, wenn <strong>in</strong> Nutzer zum<br />
Beispiel nur neue Filme sehen will. Ähnlich lassen sich aus gleichen Postleitzahlen zweier<br />
Benutzer nur schwer Rückschlüsse auf gleiche Vorlieben schließen. Hier müsste e<strong>in</strong>e genaue<br />
geografische Analyse des Postleitzahlensystems der USA mit <strong>in</strong> den Algorithmus e<strong>in</strong>fließen.<br />
5.2 Messverfahren <strong>und</strong> Qualitätsmaße<br />
Jedes Verfahren wird per e<strong>in</strong>facher Kreuzvalidierung mit 5 Testdurchläufen auf dem Movie-<br />
Lens Datensatzen durchgeführt <strong>und</strong> anschließend mit den <strong>in</strong> Abschnitten 5.2.3 <strong>und</strong> 5.2.2<br />
vorgestellen Maße evaluiert.<br />
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