我正在寻找一种可以通过计算用户和内容对象之间的相似度来向用户推荐内容对象的好算法。为了计算它，我们有内容对象标签（元数据）和用户兴趣数据。
我们可以通过两种方式了解用户的兴趣：
- 明确地问他：让他评价一个特定的内容项目。从最不喜欢到最喜欢对项目集合进行排名。
- 隐式方式：通过观察用户在一段时间内访问的内容类型来学习。我想同时实现一点。
请推荐一些文章或论文来分析一些好的方法？
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这是一个活跃的研究领域，因此有很多关于该主题的论文。尝试例如 Freund 等人的“用于组合偏好的有效提升算法”。机器学习研究杂志卷。4 在http://jmlr.csail.mit.edu/papers/volume4/freund03a/freund03a.pdf
于 2010-02-20T21:34:34.507 回答
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书：Satnam Alag 的“行动中的集体智慧”。
于 2010-02-20T21:32:07.263 回答
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查看维基百科中的Netflix Prize Reference部分。
于 2010-02-20T21:34:44.123 回答