<div dir="ltr"><div>Hello Ryan Sir,</div><div>After successful testing <b>Movilens</b> dataset 1 million ratings from 6000 users on 4000 movies data. I think the changes can be bring  by:</div><div><b>1. Adding time dependency</b></div><div>TimeSVD++</div><div><div>• Parameterize explicit user factor vectors by time</div><div>a u (t) = a u + α u dev(t) + א ut</div><div>• a u is a static baseline vector</div><div>• α u dev(t) is a static vector multiplied by the deviation from the user’s average rating time</div><div>• Captures linear changes in time</div><div>• א ut is a vector learned for a specific point in time</div></div><div><br></div><div><b>2.By Stacked Ridge Regression</b><br></div><div><div>• Diminishing returns from optimizing a single algorithm</div><div>• Different models capture different aspects of the data</div><div>• Moral: Errors of different algorithms can cancel out</div></div><div><div>• Treat the prediction errors of one algorithm as input “preferences” of second       algorithm</div><div>• Second algorithm can learn to predict and hence offset the errors of the first</div><div>• improved accuracy</div></div><div> <br></div><div><b>3.KNN by User Optimized Weights</b></div><div><b><br></b></div><div>I am trying to implementing cf algorithm by optimizing weights and time dependency and will update you.</div><div>Am i going on right direction?</div><div>Can we make it more efficient by using stacked linear regression?</div><div>                                        Thanking You.</div><div><br></div><div><b><br></b></div><div><span style="font-size:12.8px">--</span><div style="font-size:12.8px"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><font color="#000000" face="verdana, sans-serif">Divyam Khandelwal(VIT Pune)</font><br><div><font color="#000000" face="verdana, sans-serif">Third Year B.Tech in Computer Science.</font></div></div></div></div></div></div>