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背景：

我正在尝试建立一个智能信息系统。

这些是我的示例的 2 个对象：

  1. Pub - 每个 Pub 都有自己的属性，例如：大小、酒吧类型、音乐类型、热调酒师等。
  2. 饮酒者- 每个饮酒者都有自己的属性，例如：最喜欢的音乐类型、最喜欢的饮料等。

我想创建一个数据库来保存所有饮酒者的行为，例如每次饮酒者去具有特定属性的特定酒吧时添加新的数据行。

问题：

我想创建一个算法来分析饮酒者的行为，并知道根据饮酒者的属性和行为对每个 Pub 进行评分。

是否有某种已知的“智能”算法知道如何处理这种数据？

我考虑过的解决方案类型（很高兴获得反馈和入门指导）：

  • 为饮酒者的每个属性和 Pub 的相同属性赋予权重
  • 将 Pub 的属性计算到一个等级
  • 根据他们收到的等级对酒吧进行排序，并将其展示给饮酒者

我不知道我是否在正确的方向 - 但即使我这样做 - 我真的不明白如何开始..

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3 回答 3

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你可以做一种“模拟”。

饮酒者(1)

  • 音乐 - 电子

  • 饮料 - 啤酒

  • 年龄 - 21

酒吧(1)

  • 音乐 - 乡村

  • 饮料 - 只有酒精

  • 年龄组 - 40-50

酒吧(2)

  • 音乐 - 电子和摇滚

  • 饮料 - 一切

  • 年龄组 - 21-30

饮酒者会根据他喜欢的东西的类型给酒吧 2 打更高的等级，而对酒吧 1 的评分则更低。

递归遍历所有基于酒吧的人。

给更重要的东西赋予权重（服务和年龄比餐巾颜色更重要）然后将这些结果平均起来，这应该会给你在那个特定栏上的良好评价。我会把体重提高到一个很高的水平。因此，您可以动态更改重要的内容。

于 2013-08-29T23:11:52.753 回答
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是否有某种已知的“智能”算法知道如何处理这种数据？

在开始研究解决方案之前，您需要先定义目标。

所有这些排名活动的目标是什么？您是否想找到最常访问的酒吧？最赚钱？顾客访问时间最长的那个？最令人愉快的一个？你想对排名做什么？您是否会根据饮酒者的属性来推荐要参观的酒吧？

于 2013-08-29T22:23:01.893 回答
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我会说一些组合将是你最好的选择。您应该考虑的另一个好方法是将喜欢饮酒的人分组在一起；鉴于您的算法运行了足够长的时间，它应该能够拼凑出饮酒者 A 经常光顾酒吧 B 并因此可能喜欢酒吧 B；然后，您可以使用类似于 A 的饮酒者的信息并为他们推荐酒吧 B，或者找到类似于 B 的酒吧供用户 A 访问。尝试做一个简单的匹配算法来将用户与酒吧配对是幼稚的，因为标签只不过是标签，需要使用随着时间的推移收集的信息来更新和提高其评级。当然，要求用户给出评分会大大加快这个过程，但如果你不想问，那么算法需要时间来提高准确性。

于 2013-08-29T22:23:57.180 回答