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サーバー側とクライアント側の両方で、現在の Web アプリケーションがどのようにデータを管理しているかをオンラインで調べています。

たとえば、Google サジェストや、「いいね」に基づく個人的なおすすめなどに興味をそそられます。

そこで、そのようなデータ構造やアルゴリズムを学べるコンテンツを探していたところ、カリフォルニア大学バークレー校が提供するこのコースに出会いました - http://extension.berkeley.edu/cat/course460.html

このコースの説明は、私が本当に学びたいことと完全に一致しています。

最も効果的な Web アプリケーションの多くを支えているアルゴリズムを調べてください。Google が提案するようなリストのフェーズはどこから来るのですか? 個人的なレコメンデーションを生成できるテクニックは? ソーシャル ネットワーキング、マッシュアップ、ミクスト メディア サイトは、バイナリ コンテンツの同様のグループをどのように選択して分類するのでしょうか? このコースでは、検索、推奨事項、グループ化、分類、および分類子の組み合わせに関する現在のアルゴリズムとデータ構造をしっかりと理解できます。

ただし、このコースの詳細を見つける方法はないようです。

このテーマについてもっと学べる書籍/オンライン コース/サイトを見つけるのを手伝ってくれる人はいますか?

「Luceneinaction」の本で説明されているように、luceneのMoreLikeThisクラスを使用しようとしていますが、そのクラスは存在しないようです：/

lucene-core-2.9.4.jarを使用していますが、通常のインデックス作成と検索は正常に機能します。私はjarファイル（および3.xxバージョン）の内部を調べましたが、そのようなクラスは内部にありません。何が欠けていますか？

C ++で書かれた協調フィルタリング/推奨システムに特化した一般的なアルゴリズムの実装を含む優れた特定のライブラリを知っている人はいますか?

協調フィルタリングおよび/または推奨システムに特化していることを除いて、機械学習ライブラリと同じです。

ユーザーベースの協調フィルタリングの Java での非常に単純な実装を探しています。この CF の精度と再現率を movielens データセットで評価したいと思います。パフォーマンス (F1) は約 20 ～ 30% (ピアソンの類似性と KNN を使用) であることがわかりました。

この単純なフレームワークは、精度とリコール コードの評価とともに存在しますか?

私は drupal 7 を使用して自分の Web サイトにレコメンデーションを実装しています。drupal 7 で利用可能なそのようなプラグインはありますか? そうでない場合、drupal で推奨事項をコーディングすることは可能ですか??

ありがとう、アビー

たとえば、c * t=>CLASS1とd*g=>CLASS2を分類したいと思います。

モードパターンが多い場合は非常に非効率的です。

すべてのパターンが直交していると仮定すると、1つのDFAで1回のパスで十分であることが簡単にわかります。それで、すべてのパターンを一緒に組み合わせることができるそのような正規表現プロセッサは存在しますか？

私は最近多くのレコメンデーションアルゴリズム（主に協調フィルタリング）を掘り下げており、特定のユーザーまたはアイテムのいずれかに基づいてアイテムをレコメンデーションすることについてかなり多くの答えを見つけました（これは私がやりたいことの一部です、それがうまくいくように）。また、ある程度パーソナライズされた電子メールを送信したいと思います。つまり、特定の製品セットを含む電子メールを指定して、電子メールを送信するユーザーのセットを選択します。

これを行うための最良の方法/アルゴリズムは何でしょうか？

私は魔法使いを学ぶ初心者です。

mahoutには5人の推薦者がいることがわかりました。ユーザーベース、アイテムベース、...

私が使用したデータセットはmovielens 100Kです

ユーザーベースの映画レコメンデーションとは少し異なる映画レコメンデーションを実装することを考えています。つまり、ユーザー ID を入力として 1 人のユーザーのみに映画を推薦する代わりに、ユーザーの人口統計情報 (年齢層、性別、職業、郵便番号など) を取得したいと考えています。

しかし、問題は、独自のユーザー類似度メソッドを作成する方法 (元のメソッドは 2 つの long 型のユーザー ID をパラメーターとして使用する方法) と、u.user ファイルと u.data ファイルを組み合わせる方法です。

コンテンツ ベースの映画レコメンダー システムを構築しています。ユーザーに映画のタイトルを入力させるだけで、システムは最も類似した機能を持つ映画を見つけます。

類似度を計算し、スコアを降順に並べ替えた後、類似度スコアが最も高い 5 つの対応するムービーを見つけて、ユーザーに返します。

システムの精度を評価したいときは、今のところすべてうまく機能しています。Google で見つけたいくつかの数式は、評価値に基づいて精度を評価するだけです (予測評価と RMSE などの実際の評価を比較します)。類似性スコアを評価 (1 から 5 までのスケール) に変更しなかったため、数式を適用できませんでした。

RMSE を適用できるように、類似性スコアを予測評価に変換する方法を提案できますか? または、この問題の解決策はありますか?

ユーザーの好みや閲覧履歴に基づいて、Apache Mahout でレコメンデーション システムを実行するにはどうすればよいですか? つまり、コンテンツ ベースの Web サイトでは、ログインしていないユーザーによる 95% のトラフィックがあり、それらは検索エンジン経由でアクセスされます。IP を使用して一意にする唯一の方法です。ユーザーの同様のブラウジング行動を見つけて、関連するコンテンツを推奨できる Apache Mahout はありますか?