推荐算法 技术实现 推荐

Question

鄙人对于推荐算法的实现只有一些耳闻，但是对于具体的实现技术并没有很完善的涉及，希望各位能就推荐算法给我一些综述型的意见。
我现在要实现的需求是，根据用户的习惯，向用户推荐适合他的内容。
根据用户的评论和打分以及用户浏览信息，来更新推荐信息。

我的设计如下：

• 建立标签与概念两个实体类，标签为用户输入，不带语义的，而概念是带语义的手工管理的，标签和概念间建立关联关系。
• 根据历史记录，浏览记录以及评论等信息，异步的对用户-概念的分数进行更新
• 当用户发出请求时，根据排序引擎，将信息根据概念分布进行排序，并返回给排序后的结果

我理解到这个根本不是真正的数据挖掘以及推荐算法的实现，当前的实现只是短期的语义解决方案。

希望大家多给我点建议。

Answer 1

随便一本Data Mining的书应该都会提到推荐算法吧，我看过免费电子版书籍《A Programmer's Guide to Data Mining》http://guidetodatamining.com/ 里面就有专门讲推荐算法的章节，楼主可以看看。