Алгоритм рекомендации контента пользователю на основе тегов

Question

Я ищу хороший алгоритм, который может рекомендовать пользователю объекты содержимого, вычисляя сходство между пользователем и объектом содержимого. Для его расчета у нас есть теги объекта содержимого (метаданные) и данные об интересах пользователя.

Мы можем узнать об интересе пользователя двумя способами:

1. Явно спрашиваю его: попросите его оценить определенный элемент контента. ранжировать коллекцию предметов от наименее фаворита до фаворита.
2. Неявные способы: узнайте, наблюдая, к какому контенту пользователь обращается со временем. Я хочу реализовать немного того и другого.

Пожалуйста, предложите несколько статей или статей, которые показывают анализ некоторых хороших подходов?

Answer 1

Это активная область исследований, поэтому по этой теме есть много статей. Попробуйте, например, «Эффективный алгоритм повышения для объединения предпочтений» от Freund et al. Журнал исследований машинного обучения, том. 4 на http://jmlr.csail.mit.edu/papers/volume4/freund03a/freund03a.pdf

Answer 2

Ознакомьтесь с разделом Netflix Prize в Википедии.

Answer 3

Книга: " Коллективный разум в действии " Сатнам Алаг