19

Webアプリに実装するための簡単な提案アルゴリズムを探しています。Netflix、Amazonなどと同じように...しかしもっと簡単です。より良い提案指標を得るために博士号のチームが働いている必要はありません。

だから私が持っていると言う：

  • User1はObject1が好きです。
  • User2はObject1とObject2が好きです。

User1に、Object2も気に入っているかもしれないことを提案したいと思います。

私は明らかに素朴な何かを思い付くことができます。精査され、簡単に実装できるものを探しています。

4

6 に答える 6

11

Slope Oneアルゴリズムを試してみてください。これは、この種の問題に最もよく使用されるアルゴリズムの1つです。

これがt-sqlのサンプル実装です

于 2009-12-04T21:27:24.383 に答える
11

優れた集合知プログラミングには、提案アルゴリズムの単純な例とそれほど単純ではない例がたくさんあります。

ピアソン相関係数（少し乾燥したウィキペディアの記事）は、かなり良い結果をもたらす可能性があります。これは、 Pythonでの実装と、TSQLでの実装と、アルゴリズムの興味深い説明です。

于 2009-12-04T21:23:40.257 に答える
1

私はK最近傍と一緒に行きます。ウィキペディアのエントリはそれをよく説明しており、リファレンス実装へのリンクがあります。

于 2009-12-04T21:29:35.343 に答える
1

相関ルール学習とAprioriアルゴリズムを見たいと思うかもしれません。背後にある基本的な考え方は、「ユーザーがObject1を好む場合、ユーザーがObject2を好む場合」のようなルールを作成し、それらが（あなたの）現実をどれだけうまく説明しているかを確認することです。具体的な例では、このルールのサポートは2（Object1のような2人のユーザーとして）であり、信頼度は50％（2つのケースのうちの1つでルールが当てはまるため）です。私は自分で基本的な概念の証明（実際にはHadoopの最初のステップ）を実装したばかりで、それを行うのはそれほど難しくありません。

または、ApacheMahout-Tasteを確認することもできます。でも、自分で使ったことはありません。

于 2009-12-04T21:25:44.840 に答える
0

k最近傍アルゴリズム

于 2009-12-04T21:39:38.740 に答える
0

相関関係を決定するために（「製品購入」ではなく）キーワードを使用する提案記事アルゴリズムを作成しました。キーワードを受け取り、そのキーワードが出現する他のすべての記事を調べて、最も一致するキーワードを持つ記事に基づいて結果を生成します。

そのような情報をキャッシュする必要があることは明らかですが、同様の方法を使用している彼に何か問題がありますか？

于 2010-04-06T19:43:35.263 に答える