レコメンデーション システムの構築を試してみたいと思います。これは、ユーザーが投稿した設定やレビューを見て、netflix や amazon が使用するものと同様に、それらのレコメンデーションを作成するアルゴリズムを意味します。
このようなものを書く方法を学ぶための良いリソースは何ですか? どこから始めればよいですか？
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Netflixプライズのウィキペディアページとそのディスカッションフォーラムをチェックしてください。また、やや関連性のある2009 GitHubコンテストは、さまざまな推奨エンジンの完全なソースコードの優れたソースです。そして明らかに、トピック自体に関するウィキペディアのページもあり、そこにはいくつかのまともなリンクがあります。
自分で書き始める場合は、コーパスを使用することをお勧めします。NetflixPrizeのデータセットを実際に使用することをお勧めします。データセットを2つに分割するだけです。最初のピースでトレーニングし、2番目のピースでアルゴリズムをスコアリングします。
補遺：この種のもののやや関連性のある恐ろしいアプリケーションは、人口統計情報（ユーザーの性別、年齢、世帯収入、IQ、性的指向など）を予測することです。これらの属性のほとんどは、Netflixプライズデータセットを使用してかなり行うことができます。高い精度。幸い、そのデータセット内のすべての人は単なる数字です。
于 2009-10-20T01:50:22.237 に答える