machine-learning - 推荐系统中人类的表现如何？

Question

Recommender systems是当今广泛使用的自动化算法，用于预测用户将购买哪些商品、某人会喜欢哪些电影/音乐等。已经被大名鼎鼎的Netflix prize普及了.

但是如果推荐算法被人类取代，典型的成功率是多少？根据我的个人资料信息(包括年龄、爱好和喜欢的电影列表)，机器在识别电影方面是否比我想要的要好得多？有没有关于人类推荐其他人(也许是在不同任务上)的能力的研究？

Answer 1

这是一个很难回答的问题。通常，此类机器基于先前数据的数据挖掘结果进行预测。这些数据可能非常庞大，以至于人类无法找到这些数据的任何模式。在这种情况下，机器比人类要强大得多，因为它们会执行算法并进行智能预测。但如果你问机器知道人类的选择是什么吗，因为人类本身是不可预测的:)是的，有很多研究人员致力于数据挖掘、自主代理或人类代理团队合作。通过搜索这些主题，我们可以看到其中的一些内容。祝你好运