Como seria um implementar o algoritmo da Apple iTunes 'Genius'?

Question

Eu sempre me perguntei sobre como e qual o melhor caminho a percorrer cerca de implementar o recurso 'Genius' no iTunes.

Eu poderia forçar provavelmente bruta, mas só estava me perguntando se alguém tinha alguma visão.

Graças.

Answer 1

O algoritmo Genius é um exemplo de um sistema de recomendação, que é um tema quente em sistemas de e-commerce. Tanto é assim que a Netflix tinha um prêmio de US $ 1 milhões, que se prolongou por vários anos para melhorar o seu sistema de recomendação por um mero 10%.

No iTunes você tem uma coleção de música. Genius pode fazer suposições que, se você tem essa música que você deve gostar. Se pessoas suficientes têm canção B que tem música A então Genius pode dizer que se você tiver canção A você, provavelmente, como a canção B.

Basta ter a música seria uma recomendação bastante fraco. Melhor seria se o usuário tivesse avaliado que a música que você possa melhorar a força da "recomendação" nessa base.

Eu recomendo a leitura Se você gostou deste, você tem certeza de amor que como uma boa cartilha sobre sistemas de recomendação.

Answer 2

Passo 1 - recolher os dados, para todos os cliques / play por usuário. Isso seria lotes de dados.

Passo 2 - fazer um sistema de lista de geração de classificação / recomendação. Para cada canção, gerar uma lista de tipos de classificação / prioridade com todos os produtos / canções pessoa a ver / jogar. Um exemplo simples dizer não de pessoas compartilham a mesma combinação ou a quantidade de tempo de jogo cada música é tocada para.

Passo 3 - manter um limite (top10 digamos) para mostrar suas recomendações da acima lista feita para uma canção.

Esta não foi tão difícil, o truque ou as mentiras gênio em adicionando pesos para a lista que você faz em step2. Como o seu sistema de recomendação trabalha com pesos (para classificação ex página).

Eu poderia ter desapontado dados engenheiros de minas, dando uma explicação ingênua / simples, para o campo de ciência da computação extremamente complexa. Fazer perdão mim. :)

Answer 3

Tenha um olhar para este, frequency-inversa termo frequência documento , é um método que classifica de acordo com o que você gosta, mais "único" a mais efeito uma canção gostava tem sobre as recomendações.

Basicamente, se você só gosta e jogar U2, será difícil para o algoritmo / programa para recomendar algo especial, que é do seu agrado.

Por outro lado, se você está mais variado em seu uso iTunes, essas bandas menos conhecidas que você realmente gosta serão ponderados mais, uma vez que isolá-lo mais das massas.

Answer 4

ponto importante: você tem que ter os dados do muitos de usuários. Você não poderia fazer isso sozinho pela força bruta (a menos que você quer dizer criá-la inteiramente à mão).