タグに基づいてユーザーにコンテンツを推奨するアルゴリズム

Question

ユーザーとコンテンツオブジェクトの類似性を計算することにより、ユーザーにコンテンツオブジェクトを推奨できる優れたアルゴリズムを探しています。計算するには、コンテンツオブジェクトタグ（メタデータ）とユーザーの関心データがあります。

2つの方法でユーザーの関心について学ぶことができます。

1. 明示的に彼に尋ねる：特定のコンテンツアイテムを評価するように頼む。アイテムのコレクションを最小のお気に入りからほとんどのお気に入りにランク付けします。
2. 暗黙の方法：ユーザーが時間をかけてアクセスするコンテンツの種類を観察することで学習します。両方を少し実装したいです。

いくつかの良いアプローチの分析を示すいくつかの記事や論文を提案してください。

Answer 1

これは研究の積極的な分野であるため、このトピックに関する論文はたくさんあります。たとえば、Freund et al。 Journal of Machine Learning Research Vol。 4で http://jmlr.csail.mit.edu/papers/volume4/freund03a/freund03a.pdf

Answer 2

本： "動作中の集団情報「サトナム・アラグによって。

Answer 3

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