我正在学习协作过滤，并想申请一些社交网络，如 Twitter 或 Facebook。我尝试了 MovieLens 提供的一些演示，并了解到用户必须对一些反映有趣的项目进行评分，并且评分将用作推荐算法的输入。但是，对于一些没有评分功能的社交网络，如 Twitter 或 Facebook，我该如何应用这些算法。
有人在这方面工作，请给我建议。
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您应该在搜索中使用的关键字是“隐式反馈”。幸运的是，有一些很好的系统/方法可以让你使用这种类型的数据。
这是我认为最好的https://github.com/benfred/implicit更棒的是，这个 GitHub 页面为您提供了文章的链接，这些文章解释了它使用的每种方法背后的理论。还有一些教程可以帮助您立即编写您的第一个推荐系统。而且速度快得令人难以置信，我在四核 PC 上花了 2 个小时才根据 4000 万个条目为 600K 用户计算推荐。
于 2018-02-16T11:17:05.467 回答
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而不是使用明确的评级。您可以通过为以下操作定义自己的权重来推断隐式评分：
Twitter: Reteweet=1, Save=2, Both=3
Facebook: Like=1, Share=2, Both=3
使用这种方法，您维护了一个1-3可以输入协同过滤算法的评级系统。
于 2014-02-24T22:52:19.780 回答