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我正在为一个维护人员列表的演示应用程序构建一个简单的推荐/建议引擎。对于每个人，它会根据以下偏好跟踪他们的饮食习惯:
一旦系统可以使用这些数据，我就需要构建一个简单的建议引擎 -
我的理解是，我不需要对未知数据进行 future 预测，因此实际上不需要机器学习。我所需要的只是基于现有数据集的统计兼容性的建议。这些规则主要基于人们与饮食习惯的关系。
我的理解正确吗？这个问题可以用 Neo4j 这样的图数据库完全解决吗？或者我真的要使用 Tensorflow 为此构建神经模型吗？
最佳答案
了解选择哪一个的最简单方法是回答这个更具体的问题。数据是开放世界还是closed world 。
如果你是原创Star Trek粉丝然后将其想象为斯波克如何推理并需要所有数据才能回答( Closed world )或柯克船长在回答之前不需要所有信息(开放世界)。
看到您在提供解决方案之前拥有所需的所有数据，我想说您有一个封闭世界的问题，这应该使用 Neo4j。
然而，作为逻辑编程的粉丝，我个人更喜欢使用 Prolog，特别是 SWI-Prolog或Mercury .
关于tensorflow - 我是否需要像 Neo4j 这样的神经网络或图形数据库作为建议引擎？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/53545350/
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在C语言中，当有变量(假设都是int)i小于j时，我们可以用等式 i^=j^=i^=j 交换两个变量的值。例如，令int i = 3，j = 5；在计算 i^=j^=i^=j 之后，我有 i = 5，
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这个表达式是从左到右解析的吗？我试图解释解析的结果，但最后的结果是错误的。 int j=10, k=10; j+=j-=j*=j; //j=j+(j-=j*=j)=j+(j-j*j) k+=k*=
给定一个整数数组 A ，我试图找出在给定位置 j ，A[j] 从每个 i=0 到 i=j 在 A 中出现了多少次。我设计了一个如下所示的解决方案 map CF[400005]; for(int i=0
你能帮我算法吗: 给定 2 个相同大小的数组 a[]和 b[]具有大于或等于 1 的整数。 查找不相等的索引 i和 j ( i != j ) 使得值 -max(a[i]*b[i] + a[i] * b
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！