[英]How to build a simple recommendation system?
如何建立一个简单的推荐系统? 我已经看到了一些算法,但它实现起来很困难我希望它们是实用的描述来实现最简单的算法?
我有这三张桌子
Users
userid username
1 aaa
2 bbb
和
products
productid productname
1 laptop
2 mobile phone
3 car
和
users_products
userid productid
1 1
1 3
3 2
2 3
所以我希望能够为每个用户推荐商品,具体取决于他们购买的商品和其他用户的商品
我知道它应该像计算用户之间的相似之处,然后看看他们的产品,但是如何完成并存储在数据库中,因为这将需要一个像这样的表
1 2 3 4 5 6 << users' ids
1) 1 .4 .2 .3 .8 .4
2) .3 1 .5 .7 .3 .9
3) .4 .4 1 .8 .2 .3
4) .6 .6 .6 1 .4 .2
5) .8 .7 .4 .2 1 .3
6) 1 .4 .6 .7 .9 1
^
^
users'
ids
那么如何计算用户之间的相似性? 这个复杂的数据如何存储在广告数据库中? (它需要一个包含每个用户列的表)? 谢谢
也许阅读“编程集体智慧”将帮助你。
该表可以存储在三列中
user_left
user_top
correlation
(虽然我没有确定相关性的经验)
您肯定不需要为每个用户提供一列。 您需要一个相关矩阵,这是真的,但实际的数据库表是不必要的。 相反,你可以把它作为
table: user_correlation_matrix
columns: user1_id user2_id correlation_factor
我在Joe Celko的一本书中看到了这一点。 我相信这就是这里 。 我目前无法访问我的。 尝试前往Barnes&Noble或Borders附近并查看它。 一旦我有权访问并跟进,我就会挖掘我的。
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