这种“嵌套”推荐使用什么模型或方法？
我有一个非常具体的推荐问题。
假设我有3种类型的值/实体- item、property、value。有N项，A属性和B值。每个项目都有一定数量的属性值对。示例：
Item#1
2374-23783
8455-5783
744-2438
Item#2
5435-23783
8455-54654
544-9778
..。
现在，假设有一个“匿名”项，例如，上面有3-4个样例属性值对的Item#x，我想得到一个特定属性的建议。示例：
Item#x
5435-23783
544-9778
744-2438
8455-？(获得推荐)
现在，直觉- Item#x中财产8455的推荐值可能是54654。您将看到属性5435和744在Item#2中的值与Item#x中的值相同，因此，更有可能的是，8455的值将与Item#2中的值8455相似。
问题：
- 你认为哪种型号最适合这个问题？我应该用什么方法？协同过滤-但如何？显然，简单地将所有属性值对转储到dataset和获取建议并不能满足我的需求。
- 您也可以添加任何具体的实现细节吗？马乌特？玛莉丝？机器学习/推荐库？
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2013-06-29 01:20:26
看起来你不需要任何机器学习，只需要检索。最简单的方法是创建一个特征向量，其中每个维度都是一个属性。
矢量位置和属性：
Position #0, property 2374
Position #1, property 8455
Position #2, property 744
Position #3, property 5435
Position #4, property 544对于每个项目，请填写向量值。
Item #1 is represented as [23783, 5783, 2438, ?, ?]
Item #2 is represented as [ ?, 54654, ?, 23783, 9778]
Item #x is represented as [ ?, ?, 2438, 23783, 9778] 项目#x的最常见值为#2，其位置为54654。基本上，您可以找到与具有您感兴趣的位置值的项的最佳交集。如果您想要几个只能由几个项来表示的属性的值，但是您还没有谈到数据的性质，那么它就变得更有趣了。
Stack Overflow用户
发布于 2013-06-28 18:44:26
任何机器学习方法都可以完成这项工作。例如，您可以使用贝叶斯网络，因为这些条件项-属性值的出现是很自然的。
在不知道您关心的是什么的情况下添加具体的实现细节是不现实的。你最关心什么？性能、准确性还是可伸缩性？
https://stackoverflow.com/questions/17370858
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