人工知能/衣服/衣服のユーザーの好みを推測するためのルール

Question

AIの周りに衣服のような特定の種類の製品に対するユーザーの好みを予測する標準的なルールエンジン/アルゴリズムがありますか？ 私はそれがすべての電子商取引のウェブサイトが殺すためのものであることを知っています。しかし、私はそこに定義された理論的なパターンが、正確ではないにしても、より良い方法でその予測を行うのに役立つだろうと考えています。推薦システムをカバー

Answer 1

二冊：

• Programming Collective Intelligence：Pythonは、アルゴリズムを説明する良い仕事をしていませんが、拡張する方法を理解するという点でIMOの十分な支援を提供していません。
• Algorithms of the Intelligent Web：Javaは、従うのが難しいだけでなく、スケーラビリティと識別子領域を拡張しないまま使用するコード例では、永続性（この場合はMySQL）を使用しています。

基本的には、ユーザーまたはアイテムに基づいて問題に近づく2つの方法です。 Netflixは前者を使用していますが、Amazonは後者を使用しています。通常、ユーザーベースは、考慮する項目よりもユーザーが多い傾向があるため、推奨を生成するために、より多くの時間および/または処理能力が必要です。

Answer 2

この質問はあまりにも広範であるため、これにどのように答えるか分かりません。あなたが何を記述しているのかは、機械学習の種類の仕事であり、したがって、（非常に広い）傘に当てはまるでしょう。このようなものに使用できるさまざまなアルゴリズムがいくつかありますが、ほとんどのテキストでは、問題の定義が重要な部分であることがわかります。

ファッションのどの部分が重要ですか？どの部分がないのですか？どのようにデータを集めるつもりですか？データはどのくらい騒々しいですか？これらはすべて問題空間にとって重要な考慮事項です。 Pandoraは音楽と同様のタイプのことをしています。彼らの大きな利点は、ユーザーが最初に好きなものを好きではないと言っていることです。

音楽を分類するには、実際に訓練を受けたミュージシャンが音楽を聴いて、あらゆる種類のものを識別する必要があります。詳細については、Ars Technica hereの記事を参照してください。私がファッションの嗜好について知っていることに基づいて、それは同様の問題空間であり、おそらく専門家がパラレルを描こうとする前に情報を「コード化」する必要があると言います。

あいまいな答えのため申し訳ありません - あなたは、より具体的にしたい場合は、私がなど