如何实现这样的推荐系统?喜欢一本书,会推荐一个访谈,一段对话,一篇文章,一个视频等,不局限于推荐同类事物。也不局限于推荐你可能喜欢的,而是你可能需要的,对你可能有帮助的

2017-01-18 19:45:35 +08:00
 worth
现有的推荐系统,比如豆瓣,亚马逊,会推荐你可能喜欢的类似商品。但是类型过于单一了。设想一下这样的场景,在豆瓣上浏览并喜欢一本书,如《程序员的思维修炼》,会推荐《十年学会编程》这篇文章,一个关于脑科学的 TED 演讲视频。一个技术大牛的博客链接,等等。

或者推荐一些你可能不太感兴趣,但是可能对你有帮助的。比如设计类,色彩心理学类的书,健身类的高质量文章或书籍。

再或者更跳脱一点,推荐《春天的十七个瞬间》这样的电影电视。

我感觉想要实现这样的系统,首先要有足够多的可用来推荐的东西,物品池( Item Pool )要够大,然后用一些算法来实现推荐。那么该怎样构建这样的物品池,然后用什么的方式或算法来实现推荐呢?
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1 条回复
sensui7
2017-01-18 20:14:16 +08:00
建议先看看算法导论

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