这是一个创建于 4484 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
比如数据库中存有如下三个字段：
----------------------------------------
| id | support | unsupport | timestamp |
----------------------------------------
| 1 | 45 | 19 | 14223xxxxx|
----------------------------------------
根据这三个字段，如何才是比较好的自动推荐？
----------------------------------------
| id | support | unsupport | timestamp |
----------------------------------------
| 1 | 45 | 19 | 14223xxxxx|
----------------------------------------
根据这三个字段，如何才是比较好的自动推荐？
 |
1
hu437 2012-09-07 20:45:59 +08:00
如果只根据这个基本上没有太好的，现在的推荐主要有两种，协同过滤和内容相似度；内容相似度可以使用TD IDF，你这个比较适合使用协同过滤中的基于用户的协同过滤。
比如用户A，支持了帖子1、2、3 用户B，支持了帖子，1 用户C，支持了帖子，1、3 那就可以为用户C推荐帖子2 |
|
2
hu437 2012-09-07 20:46:30 +08:00
可以使用TD IDF和上面的这个协同过滤结合的方法
|
 |
3
Js 2012-09-07 20:48:56 +08:00
这几个字段只能(support-unsupport)/(now()-timestamp)*N因子吧
阮一峰今年年初写过几篇《基于用户投票的排名算法》的 |
 |
4
paulguo OP |
 |
5
best1a 2012-09-07 20:57:10 +08:00
要不参考下Reddit的?
http://songshuhui.net/archives/66981 |
 |
6
KiseXu 2012-09-07 21:09:44 +08:00
|
 |
7
leiz 2012-09-07 21:58:07 +08:00
你要的是一个排序优先的取舍吧。
先排s+us总数，然后排时间，例如一周内，最后排s |
Select Language