イベントを推奨するために協調フィルタリングを使用できますか？

Question

私は、推薦エンジンを構築するためのコラボレーティブフィルタリングについて読んできました。この例では、ユーザーが見た映画を評価して好きかもしれない他の映画を見つけるために映画のようなものがある傾向があります。

しかし、これはあまり意味がないように思えます。ユーザーにイベントの評価を依頼することは、それを見た後に評価することができ、その時点であなたはもはや誰にもそれを推奨することができませんでした。

私はチケットを買って何かを購入した場合は1を、それ以外の場合は0のままにしておきます。しかし、それは誰かが何かのチケットで、それを憎んで、何か似たように推薦されたくないという理由で理想的ではありません。さらに、ユーザーがいつも可能ではないかもしれない何かのチケットを購入した時を知っていることも前提としています。

イベント用のコラボレーションフィルタリングを使用する良い方法がありますが、そうでない場合は他のアルゴリズムが適していますか？

Answer 1

あなたがムービーランキングをすべて記述した方法を却下するかどうかはわかりませんが、収集するデータを絞り込む必要があるかもしれません。

「Xが好きだった他の人にもYが好き」ということに基づいてお勧めします。まあ、XとYは正確なものである必要はありません。 Xを評価すると、Xのサブコンポーネントに何らかの形で評価が適用されます。映画の場合、これは主演の俳優、監督、ジャンルである可能性があります。夜間のショーの場合、これは行為と演技の種類かもしれません。

ユーザーがイベントを評価しても、それらの「タグ」またはサブコンポーネントに基づいて推奨することができます。例えば。 「ComedianAが好きだった他の人、ComedianB」、「ComedianAが好きな人はComedianBを見ています」