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衣服などの特定の種類の製品に対するユーザーの好みを予測する、AI に関する標準的なルール エンジン/アルゴリズムはありますか。私は、それがすべての e コマース Web サイトが犠牲になることの 1 つであることを知っています。しかし、正確ではないにしても、より良い方法でその予測を行うのに役立つ、そこに定義された理論的パターンを探しています.

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レコメンデーション システムについて説明している 2 冊の本:

  • Programming Collective Intelligence : Python は、アルゴリズムを説明するのに適していますが、IMO がスケーリング方法を理解するのに十分な助けにはなりません。
  • Algorithms of the Intelligent Web : Java は従うのが難しいですが、永続化 (この場合は MySQL) を使用してスケーリングを容易にし、そのままではスケーリングしないコード例の識別子領域についても説明します。

基本的に、ユーザーベースまたはアイテムベースの問題にアプローチする2つの方法。Netflix は前者を使用しているようですが、Amazon は後者を使用しています。通常、ユーザーベースでは、考慮すべきアイテムよりも多くのユーザーが存在する傾向があるため、レコメンデーションを生成するためにより多くの時間および/または処理能力が必要になります。

于 2011-02-09T16:49:05.587 に答える
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この質問は広すぎるため、これに答える方法がわかりません。あなたが説明しているのは、機械学習の種類のタスクであるため、その (非常に広い) 傘に該当します。このようなものに使用できるさまざまなアルゴリズムが多数ありますが、ほとんどのテキストでは、問題の定義が重要な部分であることがわかります。

ファッションのどの部分が重要ですか？そうでない部分は？どうやってデータを集めるつもりですか？データのノイズはどの程度ですか? これらはすべて、問題空間に対する重要な考慮事項です。Pandora は音楽でも同様のことを行っており、その大きな利点は、ユーザーが最初に好きなものと嫌いなものを教えてくれることです。

彼らの音楽を分類するために、彼らは実際に音楽を聴いているミュージシャンを訓練して、あらゆる種類のものを識別しました. 詳細については、こちらのArs Technica の記事を参照してください。ファッションの好みについて私が知っていることに基づいて、それは同様の問題空間であり、類似点を引き出す前におそらく専門家が情報を「体系化」する必要があると言えます.

あいまいな回答で申し訳ありません。詳細が必要な場合は、特定のアルゴリズムやデータ セットなどについて、より具体的な質問をすることをお勧めします。

于 2011-02-09T16:55:50.590 に答える