私は情報システム(C#) に取り組んでおり、(ユーザーが使用している間に) 各ユーザーが最も要求している情報 (テーブルとレコード) に関する統計データと、ユーザーが使用しているインターフェイスの部分に関する統計データを収集しています。多くの。この統計データを使用して、ユーザーのニーズに合わせてアプリケーションを適応させています。これは、インターフェイスがそれ自体を提示する方法 (例: タブ/ペインの順序) と、頻繁に表示される情報を使用して (例:) 表示する方法の両方で行われます。検索結果/提案リストの上位。
私が探しているのは、特定のユーザーに対するこれらのオブジェクトの現在の「ホットネス」/関連性を判断するためのアルゴリズム/式です。オブジェクトごとの単純な「ヒットカウンター」では十分ではありません。ユーザーは、ある情報を一定期間非常に頻繁に表示し、その後次の情報に移動して、古い情報の関連性を低下させる可能性があるからです。したがって、私のアルゴリズムには、時間の経過とともにアプリケーション内のオブジェクトの人気が変化することを説明するために、ある種のスライド/歴史的原則も必要だと思います。
では、問題は次のとおりです。その「時間の経過に伴う人気」を説明する何らかのアルゴリズムを持っている人はいますか?
できれば、パラメータについていくつか説明してください:)
ありがとう！
PS人気アルゴリズムのような他の投稿を見てきましたが、特定のケースに移植することはできませんでした。どんな助けでも大歓迎です。