協調フィルタリング:決定の方法を暗黙的にスコアの商品ユーザーごとに?

Question

この実施のためのアルゴリズムをオススメの商品一の成功は、後ほど現在決定している方が計算の初期入力データがこのアルゴリズムです。

私の目標は、計算スコアの各製品のユーザが何らかの歴史です。

データの私の収集:

• ユーザー注文履歴
• 製品pageview歴史の両方の匿名の登録ユーザー

すべてのデータtimestamped.

私が求めていたもの

カップルのものを探していたに提案し、理想的にはこの質問はまり議論をめざすよりも、シングル"に関する権利"の答えです。

• 追加データが収集できるユーザが直接な関心を製品
• アルゴリズム式旋このデータをスコア製品

かんな

でこれを避けるために質問が脱線しましたかのような回答はこちらかしかったので、良かった一度ってこのデータを各ユーザー:

• 生成したユーザー数クラスター(21現在）のk-meansクラスタリングのためのアルゴリズムを使用し、pearsons係数の作用部位を予測します
• 各ユーザー（需要）を算定グラフのユーザーによる探しも、少なくとも同様のユーザー内クラスター、繰り返しのための任意の。
• 計算スコアに基づいて各製品のユーザーの嗜好の他のユーザのユーザーのグラフ
• ソートに得点を返すリストの提言

基本的には私はいないアンスオパンビーチなどの見所いま してい 入力データI必要がありますが、後では、この問題)、アイデアを出すにはどうしたらいいんですこの入力データの

Answer 1

このhaymakerの応答:

• 時間の使用済み製品
• 意味解釈のコメント商品について
• 議論のページにて、ブランド、製品および意味的に解釈し、コメント
• れば、共通の製品ページ（メール、イヤルボタンを利用します。icio.米など）
• ブラウザ（モバイルというのはち時間を減らのページに対するノートが示す興味深)、接続速度に影響するamt.の滞在時間、ページ)
• facebook布の類似性
• heatmapデータà la kissmetrics)

どのような製品での販売?そのうち答えます。(以降のことを義務付けられている、私の両方に対処@アンドリューイングラム、誰の質問からこのスレッドを検索します。)

Answer 2

1. を許可するにはユーザーの明示的に状態を好み、netflixのユーザに割り当てされた。
2. を割り当てることができ、正の数値をもって言うんて購入。割り当てがゼロのためのものなの購入
3. なにができる何らかの加重値も買って、調整のために何が人気です。がほぼみんな買った製品をされているとは思いませんが、だらしく、人にもって購入した） "期間周波数–逆文書"
4. このまま配も少ない数値とユーザーに見てもしなかった。