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メディアレコメンデーションエンジンを実装したい。これについても同様の投稿を見ましたが、私の要件はそれらとは少し違うと思うので、ここに投稿してください。

これが取引です。

VLCのようなメディアプレーヤー用のレコメンデーションエンジンを実装したいと思います。これは、シングルユーザーのみを処理する必要があるエンジンです。同様に、通常はシングルユーザーが使用するPCのメディアプレーヤーに埋め込まれます。そして、ユーザーの好き嫌いを学び始め、徐々にユーザーが好きなものを学びます。ここでは、シングルユーザーシステムとして推奨するためにデータを使用するための同様のユーザーを見つけることができません。それで、これについてどうやって行くのですか？

または、iPodなどに搭載する必要があるレコメンデーションエンジンと見なすことができます。iPodは、1人のユーザーについて学習し、そのコレクションから音楽/映画をレコメンデーションする必要があります。

ユーザーが視聴している音楽/映画のジャンル（おそらくアーティスト名）を集めて、最も視聴されているジャンルの映画を推薦することを考えましたが、非常に粗雑に見えますね。

では、使用できるアルゴリズムや参照できるリソースはありますか？

よろしく、

MicroKernel :)

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あなたがやろうとしていることは非常に挑戦的です...特にそれはまだ研究段階にあり、世界中の評判の良い大学からの多くの博士号がそのための良い解決策を得ようとしているからです。

だからここにあなたが必要とするかもしれないいくつかのものがあります：

  1. 分析できるデータ：
    • たくさん、そしてたくさん、そしてたくさんのデータ！
    • メディアに関するメタデータ（名前、期間、タイトル、作成者、スタイルなど）である可能性があります。
    • または、メディア自体からクレイジーな特徴抽出を試みることもできます。
  2. データを相関させるための参照。
    • 他のユーザーを獲得することはできないため、常にユーザーからのフィードバックが必要です。
    • フィードバックの質問でユーザーを困らせたくない場合は、アプリケーションを中央サーバーに接続して、ユーザーを比較できるようにします。
  3. データを十分にモデル化できるアルゴリズム。

NetFlix賞の受賞者は、次のように述べています。

複数の予測子をブレンドすると、予測精度が大幅に向上します。私たちの経験では、ほとんどの努力は、単一の技術を洗練するのではなく、実質的に異なるアプローチを導き出すことに集中する必要があります。したがって、私たちのソリューションは多くの方法の集合です。

結論：

推奨エンジンに特効薬はなく、十分な結果を生み出すアルゴリズムの適切な組み合わせを見つけるには、何年もの調査が必要です。:)

于 2010-06-07T23:31:39.200 に答える