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特定の順序のない一連のオプションを提示する必要があるサイトに取り組んでいます。リストを表示している顧客に基づいて、このリストを並べ替える必要があります。これは、レコメンデーション ルールを生成し、顧客に好まれるのに最も適したものを上位にしてリストを並べ替えることで実現できると考えました。さらに、レコメンデーションの信頼性が高ければ、私がそれを推奨している理由をお客様に伝えることができれば、クールだと思います。

たとえば、顧客が登録してオンラインで注文できる Web サイトを持っているアイスクリーム店があるとします。顧客情報には、性別、生年月日、住所などの基本的な情報が含まれています。私の目標は、顧客が行った以前の注文をマイニングして、次の形式のルールを生成することです。

  feature -> flavor

feature は、プロフィールまたは注文自体の情報です (たとえば、サービスを提供する予定の人数、年齢などを尋ねる場合があります)。次に、現在の顧客に適用されるルールを引き出し、リストの一番上にある信頼性の高いルールを使用します。

私の質問は、これを解決するための最適な標準アルゴリズムは何ですか? アプリオリである程度の経験があり、最初はそれを使用することを考えていましたが、結果を1つだけにすることに興味があるので、他の選択肢の方が適しているのではないかと今考えています。しかし、いずれにせよ、私は機械学習についてそれほど詳しくないので、助けと参考文献をいただければ幸いです。

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これは推奨問題です。

まず、アプリオリなアルゴリズムは、もはやレコメンデーション システムの最先端ではありません。(関連する議論はここにあります:推奨にアプリオリアルゴリズムを使用する)。

以下の書籍Mining of Massive DatasetsのChapter 9 Recommendation Systemを参照してください。始めるのに良いチュートリアルです。

http://infolab.stanford.edu/~ullman/mmds.html

基本的に、コンテンツ ベースのフィルタリングと協調フィルタリングの 2 つの異なるアプローチがあります。後者は、アイテムベースまたはユーザーベースのアプローチの観点から実行できます。アプローチを組み合わせて、より良い推奨事項を取得する方法もあります。

役に立つかもしれないいくつかのさらなる読み物:

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于 2012-10-19T02:35:25.000 に答える