recommendation-engine

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它是共同命名的程序集一個名字，命名組件中的另一內部的文件夾，然後開始進行這些文件夾內的名字進入類？例如： Project.Presenter Carriers CarriersFindPreferedCarriersPresenter.cs CarriersPreferencesPresenter.cs PreferredTargetLocation

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如何使我的推薦引擎適應冷啓動？

我很好奇什麼是克服「冷啓動」問題的方法/方法，當新用戶或項目進入系統時，由於缺乏有關此新實體的信息，因此推薦是一個問題。我能想到做一些基於預測的建議（如性別，國籍等）的。

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構建協作過濾/推薦系統

我正在設計一個網站，圍繞基於用戶的口味向用戶推薦各種項目的概念而構建。（即他們評分的項目，添加到收藏夾列表中的項目等）。其中一些例子是Amazon，Movielens和Netflix。現在，我的問題是，我不知道從哪裏開始關於這個系統的數學部分。我願意學習所需的數學，只是我不知道需要什麼類型的數學。我看過Grouplens.org中的一些出版物，特別是「Towards a Scalable k

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如何自動排除推薦算法中已經訪問的項目？

我現在使用slope One作爲推薦。如何從結果中排除訪問的項目？我不能簡單地通過not in (visited_id_list)來過濾那些被訪問的數據，因爲它會對舊用戶產生可擴展性問題！，我想出了一個解決方案，而not in： select b.property,count(b.id) total from propertyviews a left join p

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我可以在哪裏瞭解推薦系統？

我想製作一個推薦系統，我的意思是一個算法，查看用戶發佈的偏好和/或評論，然後爲它們提供建議，類似於netflix或亞馬遜使用的。學習如何寫這樣的東西有什麼好的資源？我應該從哪裏開始？

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如何構建「相關問題」引擎？

我們其中一個較大的網站有一個部分，用戶可以向網站所有者發送問題，由其員工親自評估。當相同的問題經常彈出時，他們可以將這個特定的問題添加到常見問題。爲了防止他們每天收到幾十個類似的問題，我們希望提供一個類似於本站「相關問題」的特性（堆棧溢出）。有什麼方法來建立這種功能？我知道我應該以某種方式評估問題並將其與常見問題中的問題進行比較，但該比較如何工作？關鍵字是否被提取？如果是，如何？值得一提

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如何高效地實現文檔相似性搜索系統？

如何爲標籤集描述的項目實現「類似項目」系統？在我的數據庫中，我有三個表，Article，ArticleTag和Tag。每個文章通過多對多的關係與多個標籤相關。對於每篇文章，我想找到五個最相似的文章來實施「如果你喜歡這篇文章，你也會喜歡這些太」系統。我熟悉Cosine similarity 並且使用該算法效果很好。但這是一種緩慢的方式。對於每篇文章，我需要對所有文章進行迭代，計算文章對

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替代Love2D在Lua 2D圖形庫

我正在尋找替代品的Love2D圖形/遊戲庫，理想地將支持以下內容：易原始渲染（如點，線，多邊形2D）能力來加載和繪製圖像基本的文本渲染（儘管一些功能更全面的將是很好）不要任何人存在嗎？

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在「購買此物品的顧客還購買了」的數據庫中需要什麼？

亞馬遜有「購買此物品的顧客也購買過」。我想知道並希望將其添加到我製作的購物車中。我在數據庫中需要什麼字段？任何網站，博客或資源？你能提出一個機制，我該如何編碼嗎？

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適用於Java應用程序的推薦引擎

我想知道是否有任何開源推薦引擎可用？它應該建議像亞馬遜和Netflix。我聽說過一個叫Apache Mahout - Taste的框架。我正在下週嘗試。如果你能分享你的寶貴想法，那將是非常棒的。