Механизм рекомендаций для СМИ - Однопользовательская система - Как начать - PullRequest
Новая
       58

Механизм рекомендаций для СМИ - Однопользовательская система - Как начать

1 голос
/ 07 июня 2010

Я хочу реализовать механизм рекомендаций для СМИ. Я видел похожие посты по этому вопросу, но я думаю, что мои требования немного отличаются от тех, поэтому размещать здесь.

Вот сделка.

Я хочу внедрить механизм рекомендаций для медиаплееров, таких как VLC, который будет обслуживать только одного пользователя. Мол, он будет встроен в медиаплеер на ПК, который обычно используется однопользовательским . И он начнет изучать симпатии и антипатии пользователя и постепенно узнает, что ему нравится. Здесь он не сможет найти похожих пользователей для использования их данных для рекомендации, так как это однопользовательская система . Так как это сделать?

Или вы можете рассматривать его как механизм рекомендаций, который необходимо включить, скажем, в iPod, который должен узнать об одном пользователе и рекомендовать музыку / фильмы из имеющихся в его коллекции.

Я думал о том, чтобы начать собирать жанр музыки / фильмов (возможно, даже имя исполнителя), который пользователь смотрит и рекомендует фильмы из наиболее просматриваемого жанра, но это выглядит очень грубо, не так ли?

Так есть ли какие-либо алгоритмы, которые я могу использовать, или какие-либо ресурсы, на которые я могу ссылаться?

С уважением,

MicroKernel:)

1 Ответ

3 голосов
/ 08 июня 2010

То, что вы пытаетесь сделать, довольно сложно ... особенно потому, что оно все еще находится на стадии исследования, и многие доктора наук из авторитетных университетов по всему миру пытаются найти для этого хорошее решение.

ТАК вот некоторые вещи, которые вам могут понадобиться:

  1. Данные, которые вы можете анализировать:
    • Много, много и много данных!
    • Можетбыть метаданными о носителе (имя, продолжительность, название, автор, стиль и т. д.)
    • Или вы можете попытаться извлечь какую-то безумную функцию из самого носителя.
  2. Ссылки для сопоставления данных.
    • Поскольку вы не можете получить других пользователей, вам всегда нужна обратная связь с пользователем.
    • Если вы не хотите досадно раздражать вашего пользователя вопросами обратной связи, тогда подключите ваше приложение кцентральный сервер, чтобы вы могли сравнивать пользователей.
  3. Алгоритм, который может достаточно хорошо моделировать ваши данные.

Победители премии NetFlix сказали следующее:

Прогностическая точность значительно улучшается при смешивании нескольких предикторов.Наш опыт показывает, что большинство усилий должно быть сосредоточено на выработке существенно разных подходов, а не на усовершенствовании одного метода.Следовательно, наше решение представляет собой совокупность многих методов.

Заключение:

Не существует серебряной пули для механизмов рекомендаций, и требуются годы исследований, чтобы найти хорошую комбинацию алгоритмов, которыедать достаточные результаты.:)

...