के लिए अनुशंसा प्रणाली को कार्यान्वित करना मैं सिफारिश प्रणाली और उनके निर्माण के लिए सुझाए गए दृष्टिकोणों के बारे में कागजात और किताबें देख रहा हूं। उनमें से कई में नेटफ्लिक्स प्रतियोगिता को एक उदाहरण के रूप में दिया गया था। नेटफ्लिक्स उपयोगकर्ताओं पर फिल्मों को रेट करें (1 से 5 तक)। उस प्रतियोगिता में, प्रतियोगियों को उपयोगकर्ताओं द्वारा फिल्मों और संबंधित रेटिंग का डेटाबेस दिया गया था, और उन्हें एक ऐसी प्रणाली को लागू करना था जो फिल्मों की रेटिंग का सबसे अच्छा अनुमान लगाएगा और उस रेटिंग का उपयोग करने से उपयोगकर्ताओं को फिल्में सुझाएंगी।असुरक्षित शिक्षा
मूल्यांकन के लिए वे तर्कों के रूप में अनुमानित और वास्तविक रेटिंग का उपयोग करने वाले उपायों का उपयोग करके क्रॉस सत्यापन का सुझाव देते हैं। अनुमानित रेटिंग की गणना उपयोगकर्ता के इतिहास और फिल्मों के लिए उनकी रेटिंग का उपयोग करके की जाती है।
मैं एक समाचार अनुशंसा प्रणाली बनाने की कोशिश कर रहा हूं। अब जिस समस्या का सामना कर रहा हूं वह यह है कि समाचार केवल थोड़े समय के लिए प्रासंगिक हैं और लगभग कोई भी समाचार को रेटिंग नहीं देगा। इसलिए, मेरे पास केवल अंतर्निहित प्रतिक्रिया (विचार) और कोई स्पष्ट प्रतिक्रिया नहीं है (रेटिंग)। नेटफ्लिक्स समस्या में भी उन्हें डेटाबेस के साथ प्रदान किया जाता है। मैं सोच रहा हूं कि कैसे ठंड शुरू करने की समस्या का सामना करना है, क्योंकि शुरुआत में कोई समाचार नहीं पढ़ा जाएगा (देखा गया)।
यदि आप मुझे ठंड शुरू करने की समस्या से बचने के लिए सुझाव दे सकते हैं और एक बार मेरे पास एक एल्गोरिदम होगा, तो मैं परीक्षण कैसे कर सकता हूं अगर यह ठीक काम करता है तो मैं कितना आभारी हूं।
धन्यवाद!
मैं सिफारिशकर्ता प्रणाली का निर्माण कर रहा हूं जो केवल निहित प्रतिक्रिया का उपयोग करता है और ठंड शुरू करने की समस्या का मेरा समाधान केवल सबसे लोकप्रिय वस्तुओं की सिफारिश करना है। यह वास्तव में एक सुरुचिपूर्ण समाधान नहीं है, लेकिन कभी-कभी यह कुछ भी नहीं हो सकता है। मैंने यह भी सोचा कि सिफारिशों में विकल्प हो सकता है जैसे "मुझे यह अनुशंसित आइटम प्रासंगिक नहीं है"। जो अतिरिक्त में एक स्पष्ट प्रतिक्रिया देगा। आपके मामले में शायद आपके पास एक डिफ़ॉल्ट अनुशंसाकर्ता के रूप में जनसांख्यिकीय अनुशंसाकर्ता हो सकता है जो उपयोगकर्ता देश (या आईपी एड्रेस के देश के अनुसार) के अनुसार समाचार की सिफारिश कर सकता है। –
"मैं एक समाचार अनुशंसा प्रणाली बनाने की कोशिश कर रहा हूं" https://sites.google.com/site/newsrec2013/ – dranxo