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是否有围绕人工智能的标准规则引擎/算法可以预测用户对特定类型产品（如衣服）的品味。我知道这是所有电子商务网站都会为之而死的一件事。但我正在寻找那里定义的理论模式，这将有助于以更好的方式做出预测，如果不准确的话。

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介绍推荐系统的两本书：

  • 集体智能编程：Python 很好地解释了算法，但在理解如何扩展方面没有提供足够的帮助 IMO。
  • 智能 Web 的算法：Java，更难遵循，但也包括使用持久性，在本例中为 MySQL，以促进示例代码中无法按原样扩展的扩展和标识符区域。

基本上有两种解决问题的方法，基于用户或基于项目。Netflix 似乎使用前者，而亚马逊则使用后者。通常，基于用户需要更多时间和/或处理能力来生成推荐，因为您往往拥有比要考虑的项目更多的用户。

于 2011-02-09T16:49:05.587 回答
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不知道如何回答这个问题，因为这个问题过于宽泛。您所描述的是一种机器学习类型的任务，因此属于（非常广泛的）保护伞。有许多不同的算法可以用于这样的事情，但大多数文本会告诉你问题的定义是重要的部分。

时尚的哪些部分很重要？哪些部分不是？你将如何收集数据？数据有多嘈杂？所有这些都是问题空间的重要考虑因素。Pandora 在音乐方面做了类似的事情，其最大的好处是用户最初会告诉他们他们喜欢和不喜欢什么。

为了对他们的音乐进行分类，他们实际上已经训练过听音乐的音乐家来识别各种东西。有关更多信息，请参阅此处有关 Ars Technica 的文章。根据我对时尚品味的了解，我会说这是一个类似的问题空间，并且可能需要专家“编纂”信息，然后才能尝试得出相似之处。

很抱歉这个含糊的答案 - 如果你想要更多细节，我建议你问一个更具体的问题，关于特定的算法或数据集等。

于 2011-02-09T16:55:50.590 回答