Objective-C で基本的なレコメンデーション システムを作成しようとしています。その仕事のための基本的なアルゴリズムを探しています。残念ながら、Objective-C 用のシステムはないように見えるため、市販のシステムは検討の対象外です。
それぞれにタグが付いたアイテムのデータベースを作成します (「ホラー」、「アクション」などのタグが付いた映画を考えてください)。各アイテムには、これらのタグが 5 つほどあります。ユーザーが最初にアプリを使用すると、一連の質問への入力に基づいてプロファイルが準備され、いくつかのタグがプロファイルに関連付けられます。
ユーザーがシステムを使用し続け、さまざまなアイテムを (嫌い/好き/好きに基づいて) 評価するにつれて、そのフィードバックに基づいて、推奨されるタグの重み付けを調整したいと思います。また、映画を扱った場合の「80 年代」など、彼らのプロファイルが成長するにつれて、彼らの評価の他のいくつかの特性も取り入れたいと思います。あるいは、映画のテーマにこだわる監督かもしれません。
私は、レコメンデーションを生成するために同様のユーザーを探す、通常の (または少なくとも人気のある) レコメンデーション システムを避けることを選択しています。これには、大規模なアイテム データベースと最小限のユーザーが開始されます。
このようなアルゴリズムの良い出発点を推奨できる人はいますか? 車輪の再発明はしたくありません。