Apple iTunes의 천재 알고리즘을 어떻게 구현할 수 있습니까?

문제

나는 항상 iTunes에서 'Genius'기능을 구현하는 방법과 가장 좋은 방법에 대해 항상 궁금했습니다.

나는 아마도 그것을 무력화시킬 수 있었지만 누군가가 통찰력을 가지고 있는지 궁금해했다.

감사.

해결책

천재 알고리즘은 전자 상거래 시스템에서 인기있는 주제 인 추천 시스템의 예입니다. Netflix는 추천 시스템을 10%로 향상시키기 위해 몇 년 동안 100 만 달러의 상을 받았습니다.

iTunes에는 음악 모음이 있습니다. 천재는이 음악을 가지고 있다면 좋아해야한다고 가정 할 수 있습니다. 충분한 사람들이 노래를 가진 노래 B를 가지고 있다면 천재는 노래가있을 것입니다. 아마도 노래 B를 좋아할 것입니다.

노래 만 있으면 상당히 약한 추천이 될 것입니다. 사용자가 그 음악을 평가 한 경우 그 기준으로 "추천"의 강도를 향상시킬 수있는 것이 좋습니다.

다른 팁

1 단계- 사용자 당 모든 클릭/재생에 대해 데이터를 수집하십시오. 그것은 많은 데이터 일 것입니다.

2 단계- 순위/추천 목록 생성 시스템을 만듭니다. 모든 노래에 대해 사람들이보고있는 모든 제품/노래로 순위/우선 순위 유형 목록을 생성하십시오. 간단한 예는 사람들이 동일한 조합이나 각 노래가 재생되는 플레이 시간의 양을 공유한다고 말합니다.

STEP3- 한계를 유지하여 위의 노래 목록에서 권장 사항을 표시하려면 (상위 100 세) 보관하십시오.

이것은 그렇게 어렵지 않았고, 속임수 또는 천재는 2 단계에서 만든 목록에 가중치를 추가하는 데 있습니다. 추천 시스템이 가중치와 함께 작동하는 방법 (Ex Page Rank의 경우).

매우 복잡한 컴퓨터 과학 분야에 순진하고 간단한 설명을 제공함으로써 데이터 마이닝 엔지니어를 실망시킬 수 있습니다. 나를 용서 해줘. :)

이것을 살펴보십시오. 기간 주파수 - 반대 문서 주파수, 그것은 당신이 좋아하는 것에 따라 순위가 매겨지는 방법이며, 더 "독특한"노래가 좋아하는 노래가 추천에 미치는 영향이 많을수록 더 많은 영향을 미칩니다.

기본적으로 U2 만 좋아하고 재생하는 경우 알고리즘/프로그램이 특별한 것을 추천하기가 어려울 것입니다.

반면에 iTunes 사용량이 더 다양하다면, 당신이 정말로 좋아하는 덜 알려진 밴드는 대중에서 더 많이 분리하기 때문에 더 가중치를 줄 것입니다.

중요한 점 : 데이터가 있어야합니다 많이 사용자의. 당신은 무자비한 힘으로 직접 이것을 할 수 없었습니다 (당신은 그것을 완전히 손으로 만들는 것을 의미하지 않는 한).

라이센스 : CC-BY-SA ~와 함께 속성

제휴하지 않습니다 StackOverflow