根據配置文件對列表進行排序的推薦規則

我在需要提供一組沒有特定順序的選項的網站上工作。我需要根據查看列表的客戶對此列表進行排序。我想通過生成推薦規則並對列表進行排序，將最適合客戶喜愛的列表排在最前面。此外，我想我會很酷，如果對推薦的信心很高，我可以告訴客戶爲什麼我會推薦。根據配置文件對列表進行排序的推薦規則

例如，可以說我們有一個冰淇淋聯合會，他有一個網站，客戶可以在線註冊並在線下單。客戶信息包含了諸如性別，出生日期，地址等。我的目標是挖掘客戶提出的格式生成規則之前的訂單基本信息

feature -> flavor

哪裏特點將是在配置文件中或在命令或者信息本身（例如，我們可能會問你有多少人期待服務，他們的年齡等）。然後，我將拉取適用於當前客戶的規則，並使用列表頂部較高置信度的規則。

我的問題，解決這個問題最好的標準算法是什麼？我在apriori有一些經驗，最初我想過使用它，但由於我只有一個結果感興趣，我現在想可能其他替代方案可能更適合。但無論如何，我對機器學習並不是很瞭解，所以我會很感激任何幫助和參考。

2012-10-01 Ed Fox

這是一個推薦問題。

首先，apriori算法不再是推薦系統的先進技術。（相關討論在這裏：Using the apriori algorithm for recommendations）。

查看第9章下面的書推薦系統挖掘海量數據集。這是一個很好的教程。

基本上你有兩種不同的方法：基於內容和協同過濾。後者可以基於項目或基於用戶的方式完成。也有方法結合這些方法以獲得更好的建議。

一些進一步的讀數可能是有用的：

一些相關的計算器主題：

2012-10-19 02:35:25 greeness

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