Sitio web de resúmenes de películas - Recomendaciones de anime - ¿Cuál es más difícil de implementar entre los algoritmos de recomendación de lectura, películas y música?

¿Cuál es más difícil de implementar entre los algoritmos de recomendación de lectura, películas y música?

"¿Cuál es más difícil de implementar, el algoritmo de recomendación para lectura, películas o música? ¿Por qué?" Con respecto a esta pregunta, el editor ha seleccionado para usted las respuestas más reflexivas y votadas entre las respuestas de muchos internautas. ! Ven y echa un vistazo ~

Echemos un vistazo a lo que dijo el internauta llamado "Lucky ZLT0502":

Películas---música--lectura! Según mi experiencia, la lectura es la más difícil de hacer, seguida de la música y la más fácil son las películas. Por supuesto, esto supone que hay muchos datos. De las características de varios campos: 1. La cantidad de elementos de películas es relativamente pequeña. Las buenas películas tienen un ciclo de vida largo. Además, el comportamiento de los usuarios en la comunidad de películas, los sitios web de videos o los sitios web de reservas es fácil de obtener, por lo que es particularmente adecuado para el filtrado cooperativo. Incluso si no es una película de gran éxito, puedes crear contenido según el director, el género, las estrellas, etc. Toda esta es información estructurada, por lo que no hay dificultad. La música tiene más elementos que las películas y su ciclo de vida es muy diferente, pero también se puede utilizar para filtrado colaborativo basado en el comportamiento del usuario. ¿Cómo expresa y actualiza el algoritmo los intereses del usuario? ¿Cómo calcula los resultados recomendados en función de las etiquetas de interés? Al menos no he visto una aplicación de lectura recomendada particularmente exitosa. Algorítmicamente, cada uno tiene su propia dificultad, pero para la lectura, debido a que hay demasiadas categorías, el algoritmo es naturalmente más complejo.

Echemos un vistazo a lo que dijo el internauta llamado "Pai Netizen":

Personalmente, creo que es recomendable ya sea en función del comportamiento del usuario (filtrado colaborativo) o de la similitud de contenido. El algoritmo, en orden de dificultad de mayor a menor, es: música-lectura-películas.

En cuanto a la maravillosa respuesta del internauta con la identificación "Luchuan Flute Yu Xiaoxiao", todos lo elogiaron y apoyaron uno tras otro. Dijo esto:

Creo que cada uno tiene su propio. propias dificultades. No puedo decir cuál es difícil y cuál es fácil. La tasa de éxito de la recomendación: El impacto de la toma de decisiones corporativas en la recomendación: Sugerencias para juzgar el valor: Cada uno de los tres tiene sus propias dificultades, pero los individuos pueden elegir y practicar uno o más de los escenarios en sus hábitos a largo plazo, pero Esto no es algo que sucede de la noche a la mañana, solo tómate tu tiempo.

¿Con qué opinión de los internautas estás de acuerdo?