Content based recommend system

recommender-system

#1

Chào các bạn, mình có đang tìm hiểu để build một hệ gợi ý bằng việc so sánh các item mà người dùng đã xem với các item khác. Mình đang thắc mắc là khi lịch sử của người dùng có quá nhiều item thì giải pháp để rút ra user preferences như nào nhỉ. Và thêm nữa là mình có tìm hiểu về cosine similiar cho các cặp item i và item j. ví dụ history của user1 là [2,3,4,5] mình sẽ phải tính các item tương đồng với các item trong history của user1 phải không ạ, rồi sau đó làm sao để tìm được top k recommend cho user1


#2

Thông thường thì sẽ lấy những item có history gần nhất rồi tính toán độ tương đòng với các item khác. Đặt ngưỡng bao nhiêu item có độ tương đồng gần nhất với mỗi item trong history => danh sách recommend (lọc item trùng nhau)