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사용자와 콘텐츠 개체 간의 유사성을 계산하여 콘텐츠 개체를 사용자에게 추천 할 수있는 좋은 알고리즘을 찾고 있습니다. 이를 계산하기 위해 우리는 콘텐츠 객체 태그 (메타 데이터)와 사용자의 관심 데이터를 가지고 있습니다. 태그를 기반으로 사용자에게 콘텐츠를 추천하기위한 알고리즘
- 가 명시 적으로 그에게 물어 : 특정 콘텐츠 항목을 평가하도록 물어 우리는 두 가지 방법으로 사용자의 관심에 대해 배울 수 있습니다
. 은 가장 많이 사용하는 fav에서 가장 선호하는 항목까지 아이템 컬렉션을 순위 지정합니다.
- 암시 적 방법 : 사용자가 그 시간 동안 어떤 종류의 콘텐츠에 액세스하는지 관찰하여 학습합니다. 둘 다 조금 구현하고 싶습니다.
몇 가지 좋은 방법에 대한 분석을 보여주는 기사 나 논문을 제안하십시오.
넷플릭스, 그게 맞습니까? –
죄송합니다 ... .... –
@Mark Byers, 이것은 꽤 일반적인 문제입니다. – JoshJordan