Algoritmo para recomendar o conteúdo para o usuário com base em tags

Question

Estou procurando um bom algoritmo que possa recomendar objetos de conteúdo ao usuário, calculando a similaridade entre o usuário e o objeto de conteúdo. Para calculá -lo, temos as tags do objeto de conteúdo (meta dados) e os dados de juros do usuário.

Podemos aprender sobre o interesse do usuário de duas maneiras:

1. Pedindo explicitamente a ele: peça a ele que classifique um item de conteúdo específico. Para classificar uma coleção de itens do menos favorito para a maioria dos favoritos.
2. Maneiras implícitas: Aprenda observando que tipo de conteúdo um usuário acessa ao longo do tempo. Eu quero implementar um pouco de ambos.

Por favor, sugira alguns artigos ou artigos que mostram a análise de algumas boas abordagens?

Answer 1

Esta é uma área ativa de pesquisa; portanto, há muitos trabalhos sobre o assunto. Tente, por exemplo, "um algoritmo de reforço eficiente para combinar preferências" de Freund et al. O Journal of Machine Learning Research vol. 4 em http://jmlr.csail.mit.edu/papers/volume4/freund03a/freund03a.pdf

Answer 2

Livro: "Inteligência coletiva em ação"Por Satnam Alag.

Answer 3

Confira o Referência do Prêmio Netflix Seção na Wikipedia.