ログインしたユーザー向けの提案のリストを作成する必要があります。基本的には「あなたが好きだから、好きな人も好きだから、あなたも好きかも」です。
おそらく、そのような結果を生成するための適切なアルゴリズムを考え出すことができますが、車輪を再発明する前に、そのような結果を生成するための一般的または確立された方法または検索アルゴリズムが既に存在するかどうか疑問に思っていますか?
提案やアドバイスは大歓迎です！
user550738
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最も一般的に使用される方法は、K Nearest Neighbors Algorithmです。
アルゴリズムは次のようになります。
- 考慮する「隣人」の数 N (例: 5) を選択します。
- 2 人のユーザーの好みの類似性をスコアリングする方法を選択します (例: 両方のユーザーが好きなアイテムの総数)
- ユーザーの推奨事項を作成するには、最初に最も類似したプロファイルを持つ他の N 人のユーザーを見つけます。これは、私たちのユーザーと共通のお気に入りアイテムを最も多く持っている 5 人のユーザーです。
- 推奨事項は、現在のユーザーがまだ気に入っていない他のユーザーが気に入ったものです。当然、N 人の他のユーザーのほとんどが気に入ったアイテムが最良の候補です。
Apache Mahout が機能する場合は、それを選択してください。しかし、そうでない場合、これは最も一般的に使用されている (そして最も簡単な) アルゴリズムの 1 つです。グーグルで検索している場合は、この問題の名前として受け入れられている「協調フィルタリング」を検索することをお勧めします。
于 2012-07-06T14:10:31.513 に答える
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Apache Mahoutは道のりです。かなり複雑ですが、良い結果が得られます
于 2012-07-06T14:03:18.710 に答える
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通常、Apache Mahoutはそのような目的で使用されます。「推奨事項」を参照してください。
于 2012-07-06T14:03:36.793 に答える