0
나는 뉴스 앱을 만들고있다. 홈 페이지에서 사용자는 헤드 라인 목록을보고 기사와 메모를 읽기 위해 헤드 라인 목록을 클릭 할 수 있습니다.추천 시스템을위한 베이지안 분류 또는 유사한 기술
그의 경력에 근거하여 "추천 기사"에 대한 옵션을 제공하고 싶습니다. 예를 들어 기사를 읽은 경우 알고리즘에 제목 키워드를 제공하여이 사용자가 읽고 싶어하는 것을 배우게됩니다.
내가 베이지안 필터에 관해 읽었던 것에 대한 나의 문제점은 좋은 입력과 나쁜 입력 (좋은 이메일과 스팸 이메일 등)으로 그들을 훈련시켜야한다는 것입니다. 내 경우의 차이점은 나쁜 예가 없다는 것입니다. 사용자가 기사를 읽지 않았다면 (나중에 읽을 수도 있기 때문에) 분류가 잘못되었다는 것을 의미하지는 않습니다.하지만 책을 읽는 경우에만 해당 분류가 잘못되었음을 의미하지는 않습니다. 미래.
기본적으로, 나는 그가 과거에 읽은 것을 바탕으로 특정 사용자에게 기사를 추천하도록 도와주는 알고리즘을 찾고 있습니다. 모바일 장치에서 실행되므로 모든 구현 (C/C++/Obj-C)이 작동합니다.
감사합니다.
링크를 제공해 주셔서 감사 드리며,이 라이브러리를 알지 못했습니다. 문제는 정확히 2 진수가 아니라는 것입니다 : true 또는 false가 아닙니다. 나는 그가 읽지 않은 기사로 알고리즘을 훈련 할 수는 없지만 그가 읽은 기사와 새로운 기사에 대해서만 훈련하고 싶다 - 그가 원할 확률을 계산하라. –
독서를 좋아하는 기사 만보고 훈련 할 수 있습니다. 모든 기사를보고 해당 기능이있는 기사 만 선택하십시오. 이것은 선택되지 않은 기사에 대해 false 값을 가정합니다. – etr