有没有做一个“你这个样子，谁喜欢这个也喜欢这些东西别人，所以你可能会喜欢这些”查询的“正确”的方式？

Question

我需要为登录用户生成建议列表。基本上它是“既然你喜欢这些东西，以及其他喜欢这些东西的人，所以你也可能喜欢这些东西”。

我大概可以工作了制造这种结果的体面的算法，但在此之前我推倒重来，我想知道是否已经有生产这种结果的共同或确定的方法或搜索算法？

任何建议或意见，非常感谢！

谢谢，罗布

Answer 1

通常Apache Mahout用于这样的事情，看到“建议”

Answer 2

Apache Mahout是很长的路要走。这是相当复杂的，但提供了良好的效果

Answer 3

最常用的方法是K Nearest Neighbours Algorithm。

的算法是这样的：

• 挑一些N“邻居”的考虑（例如5）
• 挑选得分如何这两个用户的喜好之间的相似性（如总人数的一种方式项目的两个用户等）
• 要为用户提出建议，首先找到谁拥有最相似的外形的N个其他用户。在这里，拥有大部分物品的5位用户都喜欢与我们的用户共同使用。
• 的建议是由东西，目前用户已经不喜欢那些其他用户喜欢。当然，大多数其他用户喜欢的项目是最好的候选人。

如果Apache Mahout的为你工作，然后去了。但是，如果不是，这是迄今为止最常用的（也是最简单的）算法之一。如果你使用谷歌搜索，你可能想要搜索“协作过滤”，这是这个问题的公认名称。