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レールまたは可能な例での協調フィルタリングのソリューションを探しています。これまでのところ、役に立ちそうなacts_as_recommendableしか見つけていませんが、過去2年間更新されていないことに気付きました。

他のソリューションや例を知っている人はいますか?

私たちは、 WPF/Prism (複合アプリケーション ライブラリ)を使用して、社内のシック クライアント アプリケーションの次のバージョンを構築していました。クライアントとの取引がほぼ完了したため、チームは新しい管理下に置かれ、その後まもなく:

1. その後、物事をシンプルに保つために Prism フレームワークを削除するように指示されました。これには、いかなる種類の制御の反転も使用しないことが含まれます。

2. MVVM などを使用せずに WPF アプリケーションを構築するように指示されました。従来の WinForm アプリケーションと同様です。アイデアは、開発者が Visual Studio のデザイナー ビューでコントロールを見た場合、ビュー モデル (または同様のもの) をトラバースすることなく、コントロールをクリックして、それが何をしているかを正確に確認できるようにすることです。

3. ここでは、1 つのプライマリ ウィンドウを使用して WPF アプリケーションを構築し、フレーム コントロールを使用してコンテンツを格納し、フレームの外側でメニュー項目用のリボンを使用する作業を行いました。フレーム コントロールを使用するように提供された理由:

   を。フレームにページ(ユーザー コントロールではない) を含むビューを表示し、そのページをフレームに読み込みます。

   b. フレームに新しいビューを表示する場合、現在のビュー (ページ) は閉じられて破棄され、新しいビュー (ページ) がフレームに配置されます。

   c. 開発者がページをデザイン ビューで見ると、任意のコントロールをクリックして、何が行われているかを正確に確認できます。

上記の 1 と 2 の制限があるため、次のようなアプリケーションを構築する別の方法を紹介したいと思います。

1. 「フレーム方法論」（上記の項目 3）を使用する代わりに提示できますが、それでも同じタイプの機能を提供します。

2. MVVM を使用しません (上記の #1 と #2 を参照)。

私たちが与えられた方向性を踏まえて、私たちが提示できる代替案について何か提案はありますか? 回答は専門的なレベルにとどめていただきたいと思います。よろしくお願いいたします。

Facebook Connectまたは同様のソーシャルネットワーキングサイトAPIを使用してユーザーのプロファイルを接続し、タグに基づいて分析を行い、その結果を使用してeコマースサイトでアイテムの推奨を生成する基本的な推奨システムを実装することを計画しています（Amazonと同様に機能します） ）。

私は部分をそのようなものに分割する必要があると信じています：

1. APIを介してソーシャルネットワーキングデータを取得します（実際、ユーザーはこれを許可します）

2. これらのデータを分析し、トークを生成します。

3. 情報トークンを使用して、私のeコマースサイトでアイテムの推奨を行います。

EG：私はFacebookアカウントの「TheStrokes」バンドのファンです。システムがこれを分析し、「TheStrokesLive」CDをお勧めします。

任意の部分（データのフェッチ、タグに基づいた推奨の実行...）について、どのアルゴリズムと方法を推奨/使用しますか？

Java Tasteに似た Python 用のレコメンデーション エンジンはありますか?

毎月の請求書も送らなければならない顧客がたくさんいます。現在、私は顧客データベースと課金データベースに対して SQL クエリを実行し、そのデータを電子メールに配置して送信するコードベースを管理しています。

新しいプロモーションを追加したり、カスタマー サービスの電話番号を変更したりするたびに、これを維持することにうんざりしています。だから、私は、変更を要求している人々の手にこれをもっと移すための代替品を探しています.

私の理想的な世界では、次のものが必要です。

• データベース クエリからの出力に基づいてテンプレートを生成する WYSIWYG (男、もう誰もそれを言う人はいますか?) メール エディター。
• データベース クエリから電子メール テンプレートにさまざまなフィールドをドラッグ アンド ドロップする機能。
• データベース クエリを使用したサンプル メールの結果の表示。
• IIS を必要としない Web アプリケーション。
• エンド ユーザーが使用するコードはできるだけ少なくしますが、基本的な機能 (つまり、配列や for ループ) は許可します。
• 独自の電子メール配信エンジンが付属しているか、電子メールを配信するための Python スクリプトを簡単に記述できる方法で出力を書き込みます。
• 汎用データベース コネクタのサポート。(MSSQL と MySQL が必要です)
• F/OSS

それで...誰かがこのようなプロジェクトを提案できますか、または自分自身をロールバックするのに役立ついくつかのツールを提案できますか?

(私の現在の代替案は、 ERB やTenjinのようなものを使用して、コードを記述してもらいますが、エディターのライブプレビューがないと最悪です...)

私はレコメンデーション エンジンを研究しており、共同フィルタリングに基づいて、ユーザーが興味を持つ可能性のあるニュース アイテムについて、Google ニュースがどのようにレコメンデーションをユーザーに生成するかを定義する論文を読みました。

彼らが言及している興味深い手法の 1 つは、ミンハッシングです。私はそれが何をするかを調べましたが、私が持っているのはあいまいな考えであり、間違っている可能性が高いと確信しています. 以下は、私がそれから作ることができるものです:-

1. すべてのニュース項目のセットを収集します。
2. ユーザーのハッシュ関数を定義します。このハッシュ関数は、すべてのニュース項目のリストで、このユーザーが表示したニュース項目から最初の項目のインデックスを返します。
3. このような値を「n」個収集し、この値のリストでユーザーを表します。
4. これらのリスト間の類似度数に基づいて、ユーザー間の類似度を共通項目の数として計算できます。これにより、比較の数が大幅に削減されます。
5. これらの類似度に基づいて、ユーザーを異なるクラスターにグループ化します。

これは私がそうかもしれないと思うだけです。ステップ 2 では、定数のハッシュ関数を定義する代わりに、別の要素のインデックスを返すようにハッシュ関数を変更することができます。したがって、あるハッシュ関数はユーザーのリストから最初の要素のインデックスを返すことができ、別のハッシュ関数はユーザーのリストから 2 番目の要素のインデックスを返すことができます。したがって、最小単位の独立順列条件を満たすハッシュ関数の性質から、これは可能なアプローチのように聞こえます。

私の考えが正しいかどうか、誰か確認してもらえますか？それとも、Google ニュースのレコメンデーションのハッシュ部分は、別の方法で機能しますか? 推奨事項の内部実装は初めてです。どんな助けでも大歓迎です。

ありがとう！

タグ駆動型の電子商取引環境に使用するのにどのアルゴリズムが賢明か疑問に思っています。

• 各アイテムにはいくつかのタグがあります。いいえ:

  アイテム名:「メタリカ - ブラック アルバム CD」、タグ:「メタリカ」、「ブラック アルバム」、「ロック」、「音楽」

• 各ユーザーには、いくつかのタグとフレンド (他のユーザー) がバインドされています。いいえ:

  ユーザー名: "testguy"、興味: "python"、"ロック"、"メタル"、"コンピューター サイエンス" フレンド: "testguy2"、"testguy3"

興味タグをチェックし、洗練された方法で推奨事項を生成することにより、そのようなユーザーへの推奨事項を生成する必要があります。

アイデア:

• 各ユーザーに友人がいる場合は、ハイブリッド推奨アルゴリズムを使用できます (共同推奨とコンテキスト ベースの推奨の混合)。

• おそらくユーザータグを使用して、同様のユーザー (ピア) を見つけて、レコメンデーションを生成できます。

• おそらく、タグを介してユーザーとアイテムの間でタグを直接照合します。

どんな提案でも大歓迎です。Python 言語でこの実験的なエンジンを実行するため、Python ベースのライブラリも歓迎します。

無向グラフをGoogleAppEngineデータベースに保存する必要があります。最適化の目的で、データベースインデックスを使用することを考えています。Google App Engineを使用して、データベーステーブルの列を定義してインデックスを作成する方法はありますか？

私のアプリは、アイテムの推奨のためにコンテンツベースのフィルタリングでこの保存された無向グラフを使用するため、いくつかの最適化が必要になります。また、レコメンダーアルゴリズムは、一部のグラフのエッジの重みを更新します。

データベースインデックスを使用できない場合は、グラフテーブルのクエリ時間を短縮する別の方法を提案してください。私のアルゴリズムは、書き込み操作よりもグラフテーブルからのデータ取得操作の方が多いと思います。

PS：私はPythonを使用しています。

Delphi で Winamp のような音楽プレーヤーを作成しました。もちろん、それほど複雑ではありません。シンプルなものです。

しかしここで、より複雑な機能を追加したいと思います。ライブラリ内の曲は、ユーザーの視聴習慣に基づいて自動的に評価される必要があります。

つまり、アプリケーションは、ユーザーが曲を気に入るかどうかを「理解」する必要があります。そして、彼/彼女がそれを好きかどうかだけでなく、どれだけ好きか。

これまでの私のアプローチ（使用できるデータ）：

• 1 曲あたりの再生回数を単純に測定します。最近の曲が不利にならないように、曲がライブラリに追加された時点からカウントを開始します。
• 曲の平均再生時間 (分) を測定します。
• 曲を開始してすぐに別の曲に変更すると、ユーザーがその曲を気に入らなかったように見えるため、ランキングに悪影響を与えるはずです。
• ...

この問題について教えてください。アイデアが欲しいだけです。Delphi での実装は必要ありません。

私は Web 開発とローカル アプリケーションのために Apache、PHP、および MySQL を使用しています。ここ数年、私はゆっくりと C++ を学んでおり、今年の夏にアプリケーションを構築したいと考えています。具体的には、私が所有している本、CD、およびレコードに関する情報を保存できる「ライブラリ」アプリケーションを作成したいと考えています。このタイプのアプリが存在することは知っていますが、C++ を学びたいので、これが良い方法のように思えます。

ここにいくつかの質問があります：

1. データを格納するためのデータベースを必要としないスタンドアロン アプリケーションを作成することは可能ですか?

2. 上記の #1 に対する答えが「はい」の場合、大量のデータを管理する必要がある可能性のあるアプリケーションに対してこれを行うのは良い考えですか?

3. C++ アプリケーションで使用する場合、どのデータ ストレージ オプションをお勧めしますか?

ありがとう！

更新 さて、これには多くの良い答えがありました。これは非常に多くの貢献者がいる素晴らしいサイトです。今のところ、C++ ルートに行く必要はあまりないかもしれません。私は、 C++ を追求するよりも、「ライブラリ」組織システムとして機能できるアプリケーションを作成することに最も関心があることに気付きました。みなさん、回答ありがとうございます！