最近,我发现几个网站有这样的内容:“为你们建议”,例如,你管,或脸书,该网站可以研究我的行为,并为我提出一些内容......我想知道他们如何分析这些信息? 是否有Algorithm这样做? 谢谢。
亚马孙和Netflix(除其他之外)使用以下技术:Collaborativefiling ,建议你根据购买和选择类似贵方的其他人的类似/差异而可能喜欢做的事情。
难道有哪一个Algorithm?
否
是的。 一种相当常见的情况是看你过去所选择的东西,找到其他人来做这些选择,然后发现其他人中最常见的选择,并猜测你可能对这些选择感兴趣。
算法很多。 诸如K-nearest邻居:http://en.wikipedia.org/wiki/K-nearest_neighbor_algorithm。
这里是一本关于这个主题的相当好的书,涉及将这些系统与其他系统结合起来:。 http://www.amazon.com/gp/product/0596529325?ie=UTF8&tag=ianburriscom-20&linkCode=as2&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=0596529325。
通常的做法是,与使用历史/概况相似的其他用户配对,然后建议其他物品,以便它们进行净化/监视/检查。
寻找“建议算法”会产生许多论文。 大部分算法包括“机械学习”算法,以确定各种东西(混合电影、花园书籍、歌剧音乐等)。 你与这些团体的配合产生了建议。 一些公司也利用人对事情进行分类。
这种算法会因公司而异。 在许多情况下,它分析了你搜索历史、购买历史、物理地点和其他因素的一些组合。 可能还将比较其他人的购买/研究,以找到这些人购买/研究的产品,并向你们推荐其中一些产品。
其中可能有数百项算法,但我怀疑你可以使用其中的任何一种算法(实际上好)。 可以证明,你更无法将它igu离。
如果您能对内容进行分类(即通过标签或内容分析),你也可以对用户及其偏好进行分类。
例如:你有一个视频门户,有500万个录像带,其中1个有录音带,大部分是红色<>。 如果80%的用户观看的录像(由IP界定,一个固定用户账户,......)被贴上<代码>,其中多数为红色<<<>代码>,你可能希望向他推荐更多的红色视频。 你也许希望通过审视他的进一步行动来完善你的建议:他不喜欢你的建议——如果是的话,为什么不给他更多的——如果不是的话——尝试第二大的猜测,也许他不去看肤色,而是为了背景音乐......。
这样做没有绝对的算法,但所有执行都将朝着同样的方向发展。 它总是以观察用户为依托,而观察者不时照顾我:
处理这一问题的全部算法如下:Wiki article 。 它是一个机器学习领域的问题。 可以通过两种主要技术学习计算机:分类和集群。 它们需要一些数据集作为投入。 如果数据集的内容翔实(实际上具有一些有用的模式),则该数据集可挖掘其中多数。
分组最好用于解决这类问题。 其主要用法是找到数据集各点之间的相似之处。 如果这些要点是,例如你的搜索历史,它们可以合并成某些组群。 如果你们的搜索历史与另一个历史密切相关,就可以给予一种 h,即找到与你最相似的联系。
书籍建议也是如此——其使用数据十分明显:“购买这一产品的其他人也购买了产品A,产品B,......”。 这里的关键是把你的形象与其他人相匹配,使用最类似的建议。
该计算机通过复杂的记忆扫描程序从人类大脑中检索信息,并据此进行分类,并根据你迄今在生活中所经历的成果进行产出。
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