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Collaborative Filtering について勉強していて、Twitter や Facebook などのソーシャル ネットワークに応募したいと思っています。MovieLens が提供するいくつかのデモを試してみたところ、ユーザーは興味深いものを反映するいくつかのアイテムを評価する必要があり、評価は推奨アルゴリズムの入力として使用されることがわかりました。ただし、Twitter や Facebook のような評価機能がないソーシャル ネットワークでは、これらのアルゴリズムをどのように適用できますか。

誰かがこの分野で働いていました。そのための提案をお願いします。

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検索で使用すべきキーワードは「暗黙のフィードバック」です。幸いなことに、このようなタイプのデータを操作できる優れたシステム/アプローチがいくつかあります。

これが私が最良と考えるものですhttps://github.com/benfred/implicitそしてさらに良いことに、この GitHub ページには、使用する各アプローチの背後にある理論を説明する記事へのリンクが提供されています。また、最初のレコメンダー システムをすぐに作成するのに役立つチュートリアルもいくつかあります。しかも驚くほど高速で、クアッドコア PC で 4000 万のエントリに基づいて 600000 ユーザー向けのレコメンデーションを計算するのに 2 時間かかりました。

于 2018-02-16T11:17:05.467 に答える
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明示的な評価を使用する代わりに。次のようなアクションに対して独自の重みを定義することで、暗黙的な評価を推測できます。

Twitter:  Reteweet=1, Save=2, Both=3
Facebook: Like=1, Share=2, Both=3

この方法を使用1-3して、協調フィルタリング アルゴリズムにフィードできる評価システムを維持しました。

于 2014-02-24T22:52:19.780 に答える