オリジナルリンク：共通の推薦アルゴリズム金鶏におけるインターネットの様々な
我々はオンラインで買い物、小説を読んで、映画のチケットを購入する際に、お薦めの様々な遭遇する、私たちにお勧めします私たちのお気に入りのいくつかは、今まで買ったり、製品の同じタイプを持っていた、または我々はフィクションのテーマで見てきたいくつかをお勧めします同じ小説。これらの製品は、それを達成する方法であることをお勧めしますか？
今日は、これらの「退屈」アルゴリズムについて話しています。
インターネットのアプリケーションでは、共通の推薦アルゴリズムは、次のとおり協調フィルタリング推薦アルゴリズム（協調フィルタリング推薦）、コンテンツ推薦アルゴリズム（コンテンツベースの推薦）、類似の推奨アルゴリズム（類似勧告）、アソシエーションルール推薦アルゴリズム（相関ルールベースRecommendaion ）。異なるアルゴリズムは、異なるアプリケーションのシナリオ、これらのアルゴリズムの合理的なアプリケーションを持っている私たちのために、より経済的な利益をもたらすことができます。
協調フィルタリング推薦アルゴリズム（協調フィルタリング推薦）
電子商取引における協調フィルタリング・アルゴリズムはホットであると言うことができる、電子ビジネスプラットフォームの多くを行うために、独自のプラットフォームは、製品を使用することをお勧めします。
それをフィルタリングし、協調とは何ですか？
要するに、同じ利益団体を見つけることです、グループは、ユーザーが関心のある他の情報をお勧めします。
私たちは、このアルゴリズムを説明するために単純な例を使用します。
私が最も厄介なインターネット小説であるかを確認するために、しかし、ネットワークの小説を見るのが好き？これは、本の飢饉です。本を読んだ後、何これは次のことを確認するには？順番に一つ一つは、いくつかの章を参照してくださいするには？時間の無駄。子供が求められているスプレーされていない、書評を参照してください。
今回は、協調フィルタリングに便利です。
私は、「壊れた空を」「必要性の保持」を参照してくださいしたいと、利用者A午前、「朱西安は、」これらは私の関心があります。私はそれが定義されてどのように興味を持って？私は、要するに、我々は最初の緯度を定義する必要があり、私はオーバー賞賛の本であってもよいし、私のお気に入りの本であってもよいし、100以上の章できる本を読みました。
私の関心をもって、他のユーザーが、同じ興味を持つことになり、他のユーザの関心と私の興味が同じである場合、あなたはこれらのユーザーは、私にお勧めの本に興味を持っている置くことができます。
次のように具体的な実施手順は次のとおりです。
私たちは、Yは、私たちのすべてのユーザーが（データベースから取得することができる）な軸大きなテーブル、X軸は、私たちの小説のすべて（データベースから取得することができる）で構築する必要があります。
次のようにその後、我々各ユーザーが（ログに取得することができる）をマークされているXYの小説の交差点に興味を持っている、それが表現されています。
ラベルを付けた後、私たちは私の叔父のGe趣味は「必要性の保持」、「壊れた空」と「誅仙」と張おじいちゃんとアンクルリーであると私は同じ興味を持っていることがわかります。コラボレーションのほかに反映Liと張叔父ともより多くの私はいくつかの小説を読むよりも、叔父が、この余分な部分は、それが私に勧告として使用することができます。
システムは私に2つの小説をお勧めすることができます、と私は時計を開くための素晴らしい可能性を持つことになりますときに私は小説APPが開いて読んで次回は、。
コンテンツ推薦アルゴリズム（コンテンツベース推薦）
それアルゴリズムコンテンツの推薦は何ですか？
コンテンツ推薦アルゴリズムは、実際には、過去のデータのユーザー、抽象的な共通のコンテンツの分析を行い、その後、共通してこれらのアルゴリズムに基づいて勧告を行います。
また、説明するための例を与えます：
私はまだ小説を読むのが好き、私は多くの場合、条件の数で小説を検索し、私は頻繁に検索：200万言葉、ファンタジー、これ以上の完成を。そして、私の検索行動、それは私の履歴ログになります。抽象これらのログの私の共通性によると、その後、共通に抽象化小説に基づいて検索し、その後、私にはこれらの小説をお勧めします。
次のように具体的な実施手順は次のとおりです。
私は、それぞれ、検索三冊と読んでいた、と3回を選択し、私は検索しました
ファンタジー、男性と周波数、この2億言葉の終わりより
ファンタジー、男性の周波数、この年末、100から200000000個の言葉
ファンタジー、M周波数、シリアル、ありません
私たちは、あなたがこの結果に基づいて、ファンタジー、男性の周波数、制限され、制限された結果であり、最終的な結果を得ることができ、我々は検索に移動し、最新の更新プログラム小説熱やソート結果セットに従うことができ、抽象の内容に基づいてアピール後の結果は、ユーザーのニーズを満たすことができるように、ユーザに推薦。
ユーザークエリの数は、結果の精度不良が生じ、非常に大きい場合もちろん、我々はまた、例えば、問い合わせレコードまたは使用の唯一の最後の3日間のみ、最新の3つのクエリレコードの精度を向上させるためにいくつかの他の手段を持つことができます。
類似の推薦アルゴリズム（類似勧告）
協調フィルタリングおよびコンテンツ推薦アルゴリズムは、アルゴリズムは、履歴データの一定量を持っていることをユーザに要求し、次に、履歴データに基づいて分析し、その後、提言を行うています。
それはそれを行う方法を、新規ユーザーのためにすべきですか？そして、類似推薦アルゴリズムは、この問題を解決することができるようになります。
類似の推薦アルゴリズムとは何ですか？
また、同様の項目を見つけ、その後、類似の推薦アルゴリズムは、商品の特性により解析と呼ばれる類似の推薦アルゴリズムは、アルゴリズムによって推奨されました。
両者の類似性アルゴリズム、距離（距離）の概念は、近い2つのより高い類似性、より長い距離、より低い類似性表現。私は小説をクリックした場合は、この概念によって、システムは他の小説のレベルのようになり、この小説に基づいて、私のために適した小説をお勧めします。
この距離の計算は、多くの方法がありますが、これは、アルゴリズムのコアに似ています。ユークリッド距離（Eucledianの距離）（ミンコフスキー距離）コサイン類似度（コサイン類似度）、およびので、マンハッタン（マンハッタン距離）ミンコフスキー距離から多くのアルゴリズムがありますが、私は、私はまた、（特定のアルゴリズムについての話にここにいませんよハハ、私たちは）百度を所有することができます興味を持っている、私は理解していないと言います。
詳細な説明の手順：
私はまだ小説を読むことを好む、私は「誅仙」この本を開いて、この本はどのような属性ですか？
我々は、それは我々がする、8つの寸法に相当し、「朱西安、」原点とすべてのプロパティブック、その後、これらのプロパティとの間の距離は、要約した後、最寄りの総距離を距離アルゴリズムを計算小説のための8つの属性を設定します、最も推奨されています。
仮定すると：同じ属性0の距離を、それ以外の場合は1。
私たちは、距離= F（テーマ）+ F（著者）+ F（状態）+ ...... + F（タイプ）を取得することができます。
我々は、すべての小説を経て、その後、距離を計算します。著書：「野生線プリ朱西安の伝記」を検索します。ブック属性は、「朱西安、」同じ、二つの異なると6です。最後に、我々は2の距離を計算し、最近の本からなので、それが推奨されていました。
私たちはここに異なる重みを属性が同じ与えられたが、実際には、異なる属性の重い重みが異なっているされています。各ユーザーの推薦結果は同じであるので、これは、ユーザーを作るために、過去のデータに基づいて推奨するものではありませんので。
協会のルールの推薦アルゴリズム（相関ルールベースRecommendaion）
相関ルール勧告電気の供給者が推薦アルゴリズムとして広く使用され、最も古典的な例1は、おむつの隣ビールは、ビールの売り上げを増やすことができるということです。
相関ルールはそれをお勧めは何ですか？
推奨相関ルールを理解するために、我々は最初に相関ルールを理解する必要があります。協会のルールは、オブジェクトとオブジェクトの間の相関関係を調べるために、データのマイニングと分析しています。勧告は、オブジェクト間の相関に依存する推奨アソシエーションルールの一種です。
我々はまだ、私は一例で小説を読んで、それを使用します
私は1つを見つけたとき、私は「誅仙」の本があるとき、本を読むのが好き、私は他の推奨数冊の本（「神の墓」のために、私の本にリストにシステムをこの時間をそれを追加します「龍」など）、私も本棚に合流伝えることができ、この勧告は、一般的な推奨事項は、相関ルールです。
相関ルール勧告は、それを実装する方法ですか？私たちは、特定の実装手順を探してみましょう：
まず第一に、私たちは、分析のためのデータを検索します。
私たちは、すべての書籍が発見されたリスト、および本の本のリストがすべて記載されています。
その後、彼らは、計算相関ルールのに始まりサポート。
サポート（支援）とは何ですか？サポートは、書籍のすべてが、本や図書の組み合わせの比率が占領していることです。例：「誅仙」は、そのサポートは100％、「神の墓」であり、すべての本のリストに存在する、リスト内の唯一の2冊があり、そのサポートは40％です。
我々は計算され、個々の商品をサポートした後、我々は計算するのに必要なサポートのマルチ商品のポートフォリオです。私たちは、この組み合わせは、単一の本の中で同時に発生し、支援の度合いを計算するだけの計算を、商品の組み合わせを対毎の。ここでは6冊の本を持っているので、組み合わせの数は、（5 + 4 + 3 + 2 + 1 = 15）の15種類です。
ここでは、実際には、我々はすでに勧告を行うことができ、そして私たちが予約したり、ユーザに推薦支援度の高い組み合わせができ、そう、この本は、より可能性の高いユーザーに受け入れられるべきです。
次に、我々は、協会規則に開始しますの自信を。
信頼（信頼）の度合いは何ですか？ユーザーが本「神の墓」のリストに追加されるとするとき、どのくらいの確率平均「墓」を追加して行くのだろうか？この確率は、「神の墓」である - 信頼の>「墓」。
次に、20％、「神の墓」である- >「墓-サポート（S [神]）の「神の墓」は、「神の墓」と「墓」（S [>パイレーツ神]）は40％でした「信頼度が50％に等しい（S [神- >パイレーツ] / S [神]）
最後に、我々はリフト相関ルールを分析します
ユーザーコレクション内の「龍」は、私たちは「誅仙」に推薦する際のサポートの計算によると、私たちは本のコレクション「ドラゴン」人を見つけ、100％コレクションに行こう「朱西安、」それから、言っているわけではありませんそれは最高のでしょうか？
いや、ない場合。なぜ我々は「誅仙」をお勧めするつもりですか？我々は改善したいので、それは、「朱西安、」読書の量です。しかし、我々は、ユーザーの好みの「龍」が「誅仙」、ユーザーのコレクションの100％が、個別の勧告を推薦するときことが判明したデータを分析した後、「朱西安は、」ユーザーが100％のコレクションです。相関ルールが推奨され、ユーザーの好みの「誅仙」、コレクション「ドラゴン」行動は直接関係ないので「誅仙」と読みの高い量につながることができません。
相関ルールの効果を判断するためにどのようにそれをお勧めしますか？それはエレベーターです。
私たちは、この本は、同じ支持体Bの比較を行い、本の中で自信のB> A-予約が計算されます。
比が1よりも大きい場合、コレクション内表す推奨ブックB A帳が有効です。
比が1に等しい場合、推奨書籍Bを代表するコレクションブックAに意味が、両者は関連していません。
比が1未満である場合、コレクションA推薦Bにおけるブックの代表は、直接推薦B.ように、無効です
概要
ここでは、これらのアルゴリズムの話だけで簡単に、より良いアイデアがありますが、実際のコンテンツがたくさんある、と私はまだそれらを研究し続けています。