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由于我的英语不熟练，请耐心等待我的写作。
作为一名程序员，我想了解在推荐系统或相关系统下实现的算法或机器学习智能。例如，最明显的例子来自亚马逊。他们有一个非常好的推荐系统。他们开始知道:如果你喜欢这个，你可能也喜欢那个，或者其他类似的东西:有多少人喜欢这个和< em>那个在一起。
我当然知道亚马逊是一个大网站，他们在这些系统上投入了大量的脑力和金钱。但是，在最基本的核心上，我们如何在我们的数据库中实现类似的东西？我们如何确定一个对象与另一个对象的关系？我们如何建立一个统计单元来处理这种事情？
如果有人能指出一些算法，我将不胜感激。或者，基本上，指出一些我们都可以从中学习的很好的直接引用资料/书籍。谢谢大家!
最佳答案
有两种不同类型的推荐引擎。
最简单的是基于项目的，即“购买产品 A 的客户也购买了产品 B”。这很容易实现。存储稀疏对称矩阵 nxn(其中 n 是项目数)。每个元素 (m[a][b]) 是任何人同时购买商品“a”和商品“b”的次数。
另一个是基于用户的。那就是“像你这样的人经常喜欢这样的事情”。这个问题的一个可能的解决方案是 k-均值聚类。即构建一组集群，将相似口味的用户放在同一个集群中，并根据同一集群中的用户提出建议。
更好但更复杂的解决方案是一种称为受限玻尔兹曼机的技术。里面有他们的介绍here
关于algorithm - 如何实现推荐引擎？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/4232119/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！