Schwarmintelligenz und evolutionäre Algorithmen in ...
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5.3 Experimente<br />
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Rat<strong>in</strong>g<br />
Alter<br />
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Children<br />
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Rat<strong>in</strong>g<br />
Alter<br />
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Action<br />
Adventure<br />
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Children<br />
Comedy<br />
Crime<br />
Documentary<br />
Drama<br />
Fantasy<br />
Film.Noir<br />
Horror<br />
Musical<br />
Mystery<br />
Romance<br />
Sci.Fi<br />
Thriller<br />
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Western<br />
Abbildung 5.8: Heatmap für vier feste aktive Benutzer <strong>und</strong> 50 unabhängige Läufe. Die rechte<br />
Spalte jeder Heatmap gibt die Fitness des jeweiligen Gewichts an. Je heller e<strong>in</strong><br />
Feld, desto höher ist das Gewicht für die Features auf der horizontalen Achse.<br />
Von l<strong>in</strong>ks oben nach rechts unten geben die Heatmaps die Benutzer 19, 12, 1<br />
<strong>und</strong> 8 des MovieLens Datensatzes wieder.<br />
Rat<strong>in</strong>g<br />
Alter<br />
Geschlecht<br />
Beruf<br />
Action<br />
Adventure<br />
Animation<br />
Children<br />
Comedy<br />
Crime<br />
Documentary<br />
Drama<br />
Fantasy<br />
Film.Noir<br />
Horror<br />
Musical<br />
Mystery<br />
Romance<br />
Sci.Fi<br />
Thriller<br />
War<br />
Western<br />
Methode<br />
Mittelwert über 50 Läufe<br />
TG l<strong>in</strong>ear Absteigend 0.814354392422<br />
TG Zufällig aus [0.5,1.0] 0.814961980444<br />
Nur Velocity Clamp<strong>in</strong>g 0.817766193135<br />
Ohne VC <strong>und</strong> TG 0.830134952941<br />
Tabelle 5.7: Mittelwerte des MAE über 50 unabhängige Läufe auf dem MovieLens Datensatz<br />
für die ersten 20 Benutzer.<br />
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