저는 학습 추천 엔진입니다. Google 뉴스가 공동 필터링을 기반으로 사용자가 관심을 가질만한 뉴스 항목에 대한 권장 사항을 Google 뉴스에서 어떻게 생성하는지 정의하는 paper을 살펴 보았습니다. 흥미로운 기술 중 하나는 민해싱입니다. 나는 그 일을 겪었지만, 내가 가지고있는 것은 모호한 생각이고 내가 틀렸다는 강한 확률이 있음을 확신합니다. 다음
내가 태그 중심의 전자 상거래 환경을 위해 사용하는 것이 현명한 일 것입니다 무슨 알고리즘 궁금가 : 각 항목은 여러 개의 태그가 있습니다. IE : 이름 항목 : "메탈 - 블랙 앨범 CD", 태그 : 각 사용자가 여러 개의 태그가 "메탈", "블랙 앨범", "바위", "음악" 친구 (다른 사용자)는 에 바인딩됩니다. IE : 아이디 : "testguy"
우리의 큰 사이트 중 하나는 사용자가 자신의 직원이 개인적으로 평가 한 웹 사이트 소유자에게 질문을 보낼 수있는 섹션이 있습니다. 같은 질문이 자주 나오는 경우이 특정 질문을 Faq에 추가 할 수 있습니다. 하루에 수십 개의 비슷한 질문을받지 않기 위해이 사이트의 '관련 질문'과 유사한 기능을 제공하고자합니다 (스택 오버플로). 이런 종류의 기능을 구현하는
태그 집합으로 설명 된 항목에 대해 "유사한 항목"시스템을 어떻게 구현합니까? 내 데이터베이스에서 , 나는 세 개의 테이블, 조, ArticleTag 및 태그가 있습니다. 각 기사는 many-to-many 관계를 통해 여러 개의 태그와 관련됩니다. 각 기사에 대해 "이 기사가 마음에 드시면이 도 좋아할 것입니다"시스템을 구현하는 가장 유사한 5 개의 기사를
내가 이상적으로 다음과 같은 지원 것 Love2D 그래픽/게임 라이브러리에 대한 대안을 찾고 있어요 : 쉬운 기본 렌더링 (예 : 점, 선, 2 차원 다각형) 로드 및 다른 를 존재 (더 완벽한 기능을 갖춘 것이 좋을 것입니다하지만) 이미지를 기본 텍스트 렌더링을 그리는 능력?
어셈블리 이름을 하나의 이름으로하고, 어셈블리 내부에있는 폴더의 이름을 지정하고 그 이름을 해당 폴더의 클래스에 넣기 시작합니까? 예를 들어 : List<PreferredTargetLocationPresenter.PreferredTargetLocation>
newlyAddedPreferredLocations = new
List<PreferredTarge
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. 가 명시 적으로 그에게 물어 : 특정 콘텐츠 항목을 평가하도록 물어 우리는 두 가지 방법으로 사용자의 관심에 대해 배울 수 있습니다 .
Amazon의 "X를 보거나 구입 한 고객이 Y/Z도 보거나 구입했습니다"라는 라인을 따라 항목 간 유사성을 계산하려고합니다. 필자가 보았던 모든 예제와 참조는 순위 항목에 대한 컴퓨팅 항목 유사성, 사용자 - 사용자 유사성 찾기 또는 현재 사용자 기록을 기반으로 권장 항목을 찾는 데 사용됩니다. 현재 사용자의 선호도를 고려하기 전에 비 표적 접근 방식으로
월별 인보이스도 보내야하는 고객이 많습니다. 지금은 고객 데이터베이스와 청구 데이터베이스에 대해 SQL 쿼리를 수행하는 코드베이스를 관리하고 해당 데이터를 전자 메일에 저장 한 후 보냅니다. 나는 새로운 프로모션을 포함 시키거나 고객 서비스 전화 번호를 변경하기를 원할 때마다 이것을 유지하는 데 지쳐 간다. 그래서, 저는 이것을 변화를 요구하는 사람들의 손