レコメンダー システムでファジー ロジックを使用することで、どのように何らかの利点を得ることができるのでしょうか?
私のシステムは、基本的に次の方法でユーザー間の類似性を計算します。
次に、すべての類似点が 0 から 1 までの 1 つに結合されます。したがって、ユーザー 1 の類似ユーザーを取得し、彼に類似したユーザーが購入した商品を彼に推薦することができます。
ファジー理論の基本は理解していますが、ここでの使用法は思い浮かびませんが、試してみたいです。これについての考えを聞きたいです。
実生活でファジー ロジックの成功したアプリケーションをこれほど多く見たことがなかったので、あまり期待していません。
使い方が思い浮かばないのに、なぜ試してみたいのですか？
類似度の値が 0 から 1 の場合、ファジー ロジックを使用してシステムを形式化できます。true/false を返し、2 値のロジックで形式化しようとするシステムを持つようなものです。形式化を取得するだけです。
唯一の利点は、数値を非ファジー化することです (非常に似ている、あまり似ていないなどのあいまいな単語を使用する) が、あいまいなロジックなしでもそれを行うことができます ...