推薦アルゴリズム

私たちは、ユーザーが自分自身を割り当てるいくつかのスキルレベル(初級、上級、専門家)を持っています。それから彼らは他の星からいくつかの評価(2、3、4、5)の星を得ます...。専門家には2つ星総合評価があり、進歩には5つ星総合評価があるかもしれません。私は、5スターの総合格付けを持つ先進的なユーザーは、2スターの総合格付けを持つ専門ユーザーよりも価値があると思う。

どのようにしてこのリバーサルなもので推薦アルゴリズムを構成できますか?

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あなたは評価を繰り返し推論することができます。ユーザiのスコア$ s_i $を経験(スコア)で重み付けした他のユーザの評価$ s_i '= \ dfrac {\ sum_j s_j r_ {j、i}} {\ sum_j s_j} $の平均とする。
追加された 著者 David,
$ s_i $をユーザーの自己定格に初期化し、ユーザーのスコアの加重平均を使用して更新します。これにより、熟練ユーザーの入力がより影響を受けます。ただし、ウェイト自体は同じ手順で推定されるため、固定点の収束。私は推薦システムを提案していないので、あなたの質問を誤解するかもしれませんが、ユーザーの評価を調整する方法です。何が推奨されるのですか?
追加された 著者 David,
@キリル:私が理解しているところから、Emreの提案では、他の多くの評価がある場合、ユーザーの自己評価は非常に重要ではありません。しかし、星評価を与えている人々が最初のユーザーのカテゴリーを知り、それに応じてそれを評価した場合(「私はエキスパートが欲しかったが、あなたはそれほど良い人ではなく、2人の星だけ!」)、Emreの提案プロセスはそれを考慮する。しかし、私は何ができるか分からない。 。 。おそらくあなたの望む結果を説明してください - この総合評価/価値は何に使用されますか?
追加された 著者 Jeff Ferland,
@Emreありがとうございます。しかし、いくつかの例であなたの考えを説明できますか?
追加された 著者 Kirill,

答えはありません

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