Algoritmo para recomendar contenido al usuario en función de las etiquetas

Question

Estoy buscando un buen algoritmo que pueda recomendar objetos de contenido al usuario calculando la similitud entre el usuario y el objeto de contenido. Para calcularlo, tenemos las etiquetas de objeto de contenido (meta datos) y los datos de interés del usuario.

Podemos aprender sobre el interés del usuario de dos maneras:

1. Pidiéndole explícitamente: pídale que califique un elemento de contenido en particular. para clasificar una colección de artículos desde menos favoritos hasta la mayoría de los favoritos.
2. Maneras implícitas: aprenda observando qué tipo de contenido accede un usuario a lo largo del tiempo. Quiero implementar un poco de ambos.

¿Sugiere algunos artículos o artículos que muestren análisis de algunos buenos enfoques?

Answer 1

Esta es un área activa de investigación, por lo que hay muchos artículos sobre el tema. Intente, por ejemplo, "un algoritmo de impulso eficiente para combinar las preferencias" de Freund et al. The Journal of Machine Learning Research Vol. 4 a http://jmlr.csail.mit.edu/papers/volume4/freund03a/freund03a.pdf

Answer 2

Libro: "Inteligencia colectiva en acción"Por satnam alag.

Answer 3

Revisar la Referencia del premio de Netflix Sección en Wikipedia.