推荐算法

我需要为网站制定推荐算法。我想出了一个非常简单的方法来达到这个目的，但是想知道是否有人可以将我指向任何文献，或者可以帮助我更好地了解其他例子的整合情况。推荐算法

我已经意识到Apache Mahout中的协作过滤，聚类和分类等功能，但我不知道机器学习如何适用于所有这些。我可以看到如何为上述算法（除了机器学习）制定算法，但想知道是否有人知道可以添加到混合中的其他任何东西。

另外，你会说什么推荐人的目的是，它最好的功能如何？任何愿意分享定义的人？

谢谢！

2012-08-08 user1360809

您可能想搜索“第k个最近邻居算法” – 2012-08-08 22:10:56

似乎有很多，我会看看，谢谢！ – user1360809 2012-08-08 22:15:25

你想告诉我们更多关于你正在解决的问题吗？我认为可以根据您拥有的数据类型添加很多内容。一般来说，协同过滤是非常好的，你想根据别人所做的来建议。然后还有基于内容的过滤。你可以在它们两个之外制作一个混合算法http://en.wikipedia.org/wiki/Recommender_system#Hybrid_Recommender_Systems – zubinmehta 2012-08-10 06:23:30

有an article讨论不同的可能性，将不同的算法放在一起，并创建推荐。作者分析了37个不同的系统及其参考资料，并将它们分为8个基本维度列表。

尽管该论文已于2003年发表，但其中的一些实例现在尚未提供，但它仍然是研究人员构建自己的推荐系统的非常好的起点。

我想分享推荐系统的罗宾·伯克的定义为his paper：

产生个人的建议作为输出，或在个性化的方式引导用户感兴趣或效果的任一系统有用的对象在可能的选择的大空间。

来源

2012-08-10 16:45:52 Zahra

链接的文章是：Montaner M.，López，B.，de la Rosa，J.Ll.互联网上推荐代理的分类。人工智能评论19：285-330，Junio，2003。答案中的链接在撰写本评论时已经死亡，但该文章可在https://github.com/gpfvic/IRR/blob/master/A%上找到。 20Taxonomy％20of％20Recommender％20Agents％20on％第二十条％20Internet.pdf – Attila 2015-04-24 18:12:46

推荐系统是人工智能（特别是数据挖掘）中的一个主题，旨在向用户建议新项目。这些项目可以是任何种类的，如书籍，旅行，音乐等。

它主要由一个算法组成，它将尝试提取一些以前数据的知识（如用户偏好）以建议新的可购买项目。

它被Netflix和亚马逊广泛使用。当你看到这样一句话：“用户感觉到这一点也很喜欢，”推荐系统很可能落后于它。

聚类和其他类似算法是用于改进推荐系统的方法。例如，您可能希望在应用特定推荐系统之前按相似性对用户进行分组，以获得更好的结果。为此你可以使用K最近邻居。

这两篇文章可能会帮助您更好地了解该主题： Greg Linden，Brent Smith和Jeremy York。 Amazon.com建议：项目到项目协同过滤。

Robin Burke。混合推荐系统：调查和实验。用户建模和用户适配的交互。

来源

2012-11-02 19:59:47 Renata

现在有一个很棒的Coursera课程推荐系统，由该领域的先驱之一U Minn的Joeseph Konstan提供。这是免费的。这是相当不错的，涵盖了推荐系统的基本分类包括：

- Rating Systems 
- Content Based Filters 
- Collaborative Systems (User-user and Item-item) 
- Dimensionality Reduction (SVD, its meaning, and how to compute it) 
- Hybrid Systems

SVD完全属于为ML，我发现这是它的最连贯和直观的演讲中，我在任何地方看到 - 我所看到的一些。

它还展示了如何使用Lenskit（学术推荐系统工具包）来创建真实世界的系统。显然我很喜欢这门课，尽管我希望他们能够涵盖贝叶斯方法。

来源

2015-02-10 03:23:23

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