-1

背景:

スマートな情報システムを構築しようとしています。

これらは、例の 2 つのオブジェクトです。

  1. パブ- 各パブには、サイズ、パブの種類、音楽の種類、ホットなバーテンダーなどの独自のプロパティがあります。
  2. 酒飲み- 各酒飲みには、好きな音楽の種類、好きな飲み物などの独自のプロパティがあります。

酒飲みが特定のプロパティを持つ特定のバーに行くたびに新しいデータ行を追加するなど、すべての酒飲みの行動を保存するデータベースを作成したいと考えています。

質問：

私は、飲酒者の行動を分析し、飲酒者の特性と行動に従って各パブを評価することを知るアルゴリズムを作成したいと考えています..

この種のデータを処理する方法を知っている既知の「スマート」アルゴリズムはありますか?

私が考えた解決策の種類 (開始するためのフィードバックと指示を喜んで受け取ります):

  • 酒飲みのプロパティとパブの同一のプロパティのそれぞれに重みを付けます
  • グレードに対するパブのプロパティを計算する
  • 受け取った等級に従ってパブを並べ替え、酒飲みに見せます

正しい方向に進んでいるかどうかはわかりませんが、正しい方向に進んでいるとしても、開始方法がよくわかりません..

4

3 に答える 3

1

この種のデータを処理する方法を知っている既知の「スマート」アルゴリズムはありますか?

ソリューションに取り組み始める前に、まず目標を定義する必要があります。

このすべてのランキング活動の目的は何ですか? 最も頻繁に訪れるバーを見つけようとしていますか? 一番お得？常連客が最も長く訪れる場所は？一番楽しいのは？ランキングで何をしようとしていますか？酒飲みの特性に基づいて、訪問するバーの推奨を行っていますか?

于 2013-08-29T22:23:01.893 に答える
1

一種の「シミュレーション」を行うことができます。

ドリンカー(1)

  • 音楽 - エレクトロニック

  • 飲み物 - ビール

  • 年齢 - 21

バー(1)

  • 音楽 - 国

  • 飲み物 - アルコールのみ

  • 年齢層 - 40～50 歳

バー(2)

  • 音楽 - エレクトロニックとロック

  • 飲み物 - すべて

  • 年齢層 - 21～30 歳

飲酒者は、好きな物の種類に基づいてバー 2 を高く評価し、バー 1 の評価を低くします。

バーに基づいてすべての人を再帰します。

より重要なものに重みを付けます (ナプキンの色などよりも、サービスと年齢が重要です) 次に、これらの結果を平均すると、その特定のバーで良い評価が得られます。ウェイトを高いレベルで作ります。そのため、重要なものを動的に変更できます。

于 2013-08-29T23:11:52.753 に答える
0

いくつかの組み合わせが最善の策になると思います。考慮すべきもう1つの良い方法は、酒飲みのようにグループ化することです。アルゴリズムが十分に長く実行されていることを考えると、飲酒者 A がバー B によく行き、バー B を楽しんでいる可能性が高いことをつなぎ合わせることができるはずです。次に、A に似た飲酒者の情報を使用して、彼らにバー B を勧めるか、ユーザー A が訪問する B に似たバーを見つけることができます。タグは単なるタグに過ぎず、時間をかけて収集した情報を使用して評価を更新および改善する必要があるため、ユーザーをバーにペアリングする単純なマッチング アルゴリズムを実行しようとするのは単純です。もちろん、ユーザーに評価を求めることでプロセスが大幅にスピードアップしますが、評価を求めたくない場合は、アルゴリズムが正確になるまでに時間がかかります。

于 2013-08-29T22:23:57.180 に答える