基础推荐引擎算法

Question

基础推荐引擎算法

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我想用Objective-C编写一个基本的推荐系统，并寻找一种适合这项工作的基本算法。不幸的是，现成的系统都不适用于Objective-C。

我将拥有一个项目数据库，每个项目都有标签（类似于“恐怖”，“动作”等电影标签）。每个项目将有大约5个这样的标签。当用户第一次使用该应用程序时，他们的个人资料将根据他们对一系列问题的回答进行设置，并将一些标签与其个人资料相关联。

随着用户继续使用系统并对各种项目进行评分（以讨厌/喜欢/爱为基础），我希望根据反馈调整推荐标签的权重。当他们的档案增长时，我还希望考虑他们的评级中的其他属性，例如电影主题中的“80年代”或导演。

我选择避免常规（或至少流行的）推荐系统，其中它会查找相似的用户来生成推荐。这将有一个巨大的项目数据库和最少的初始用户。

有人可以推荐一个像这样的算法的好起点吗？我不想重复造轮子，而且已经有了很多资源。

- Parrots

我没有这方面的经验，但我认为这可以在不使用任何引擎或框架的情况下完成，可能会给您更好的灵活性和控制。对于基础部分，我认为它不必更多地做一些标签计数，以及年份范围之类的事情（例如80年代），然后可以计算用户喜欢什么并找到匹配项，或者计算每个电影与用户的匹配得分，并选择前几个。 - altschuler

创建一个知识库然后使用反向链接算法怎么样？这可能有点过度，但我认为那会有效。 - TeaCupApp

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你坚持使用Objective-C的原因是什么？如果你有一个现成的产品是用不同的语言编写的，我会使用它，可以将该语言编写为代码，或者只需构建接口以在两个模块之间进行通信。 - amit

@altschuler 我希望在没有框架的情况下完成这个，而且我假设可能已经有一个算法适合我的需求。有大量的推荐算法适用于许多不同的情况，所以希望有过去经验的人能够给出好的建议。 - Parrots

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@Parrots：如果你在C或C++中找到了一个推荐引擎，你可以直接将其链接到你的Objective C客户端中，就像使用Objective C一样容易。如果它是用Python或Ruby等语言编写的，你可以将解释器嵌入到你的Objective C客户端中，或者只需包装一个对标准解释器进程的调用（甚至使用PyPy或等效工具将其创建为半编译本地二进制文件）。并不是所有客户端代码都必须使用Objective C编写。 - abarnert

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2个回答

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你可以使用基于物品的推荐算法，这听起来非常适合你的需求。稍后你可以开始将标签纳入权重考虑范围内，但现在我建议只考虑物品。

你可以在http://www.cs.carleton.edu/cs_comps/0607/recommend/recommender/itembased.html了解更多相关信息。网络上有很多实现它的好例子。

你在帖子中提到的内容被称为基于用户的协同过滤。

- Steve

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原文链接

- Hoai-Thu Vuong · Accepted Answer

请参考python-recsys: https://github.com/ocelma/python-recsys，这个软件使用SVD算法。我认为它是基础算法但足够有效。所需库是numpy和scipy，它们是用C编写的，并由Python封装。我认为很容易编译和移植到objective-c。