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简单建议/推荐算法

autosuggest algorithm performance

Dan.StackOverflow · 技术社区 · 16 年前

我正在寻找一个简单的建议算法来实现我的网络应用程序。很像Netflix、Amazon等…但更简单。我不需要博士团队的工作来获得更好的建议标准。

所以我说:

用户1喜欢对象1。
用户2喜欢对象1和对象2。

我想建议用户1他们也可能喜欢Object2。

很明显我能想出一些幼稚的想法。我在找一些经过审查且易于实施的东西。

6 回复 | 直到 10 年前

Yann Schwartz 16 年前

有许多简单而不那么简单的例子建议算法在优秀 Programming Collective Intelligence

这个 Pearson correlation coefficient (维基百科上一篇枯燥的文章)能产生相当好的效果。以下是中的一个实现 Python 另一个在 TSQL 以及对算法的有趣解释。

John Tseng 10 年前

试一试 Slope One 算法,它是解决这类问题最常用的算法之一。

here's T-SQL中的示例实现

Ofri Raviv 16 年前

我会和最近的邻居一起去。这个 wikipedia entry 解释得很好,并有指向参考实现的链接。

lrkwz 11 年前

你可能想看看 Association rule learning 和 Apriori algorithm . 背后的基本思想是,您创建类似“如果用户喜欢对象1,而不是用户喜欢对象2”的规则,并检查它们如何描述(您的)现实。在您的具体示例中,此规则将支持2(作为两个用户,如object1),并且置信度为50%a(因为此规则在2种情况中的1种情况下是正确的)。我自己刚刚实现了一个基本的概念证明(实际上是我在Hadoop上的第一步),这并不太难做到。

或者,你可能想看看 Apache Mahout - Taste .但我自己从来没有用过。