问题一：机器学习PAI推荐算法定制里面，swing的返回结果记录了两个item的共现次数，这个在后续使用上，会用到这个做一些什么处理吗？
问题二：不会删掉一些共现次数很低的item吗？
机器学习PAI推荐算法定制里面，swing的返回结果记录了两个item的共现次数，会做什么处理？[阿里云机器学习PAI]
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问题一：机器学习PAI推荐算法定制里面，swing的返回结果记录了两个item的共现次数，这个在后续使用上，会用到这个做一些什么处理吗？
问题二：不会删掉一些共现次数很低的item吗？
问题一：记录两个item的共现次数可以用来计算它们之间的相似度或相关度，在推荐系统中用于推荐相似或相关的item给用户。具体来说，这个共现次数可以用于计算推荐算法中的协同过滤（Collaborative Filtering）算法中的物品-物品推荐（Item-Based Recommendation）。
问题二：在一些情况下，确实会删除共现次数过低的item。比如，对于一些非常冷门的item，它们与其他item的共现次数很少，可能会导致它们在协同过滤算法中的权重过轻，从而无法发挥作用。此时，我们可以考虑将这些共现次数很低的item从算法中删除，以提高推荐的精度和效率。当然，在实践中，也需要考虑这些item的数量、比例、对用户喜好的贡献等因素，综合决定是否删除。
针对你的两个问题，我来逐个解答：
在机器学习 PAI 推荐算法定制的 Swing 界面中，返回结果中包含了两个 item 的共现次数，这个数据可以用来做一些后续的处理，例如：
在用户与物品之间建立二分图，并基于共现次数计算物品之间的相似度。
等等。
在推荐系统中，通常会有一些冷门物品，它们的出现次数非常少，对模型的影响很小。因此，有些推荐算法会对数据进行过滤，删除出现次数很少的物品，然后再基于剩下的物品进行计算。但如果删除太多的物品可能会导致数据稀疏，对于一些长尾物品会失去推荐的能力。因此，是否删除共现次数较低的物品，需要根据具体的场景和算法需求来判断。在实际应用中，我们也可以通过诸如随机化控制实验等方法来比较不同策略的效果，选择合适的策略。
针对问题一的回答：后续不会做什么处理的 针对问题二的回答：这个事根据业务效果和需求来调整的，也可以自定义做一些处理，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”