Algoritmo: cree una recomendación para películas que le gusten

Question

Necesito ayuda para diseñar un algoritmo para recomendaciones sobre películas.

Todos los usuarios del sistema graban películas con una puntuación entre 1-100.

Tablas consisten en:

Table Movies 
ID Name Year Rating Runtime 

Table Con_MoviesToGenres 
MovieID GenreID 

Table Con_MovieToUser 
MovieID UserID Grade 

Estoy intentando crear una consulta SELECT para volver 5 películas más recomendadas para una película específica.

Teniendo en cuenta, quiero integrar de alguna manera, géneros similares, grados más altos & clasificación de películas (por lo que se recomienda una película con clasificación R para una película con clasificación PG, a menos que realmente se recomiende en todos los demás aspectos). Además, si la película coincide con más de un género, aumentará su índice de recomendación.

Bonificación: si un usuario le da un grado bajo a una película -> perderá la proporción de recomendación.

Actualización: Me refiero a un usuario y un título. Cada vez que un usuario ingresa en una "página de película", obtendrá recomendaciones para otras películas que le puedan gustar.

Answer 1

Llegó tarde the contest ha terminado.

Pero es divertido.

Usted tendrá que mirar en algunos cálculos de fantasía (oh Me encanta todo esto)

1. Álgebra Lineal
2. Estadísticas
3. Inteligencia Artificial
4. teoría de grafos

los artículos:

5. Item-based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms (1424 citaciones)
6. TANGENT: A Novel, “Surprise-me”, Recommendation Algorithm
7. What is a Good Recommendation Algorithm? - HackerNews
8. Tony Phillips' Take on Math in the Media
9. We Recommend a Singular Value Decomposition
10. Netflix prize tribute: Recommendation algorithm in Python
11. Studying Recommendation Algorithms by Graph Analysis

Answer 2

Esto tiene que hacerse a nivel atómico: calcule las recomendaciones de un título O usuario a la vez.

No hay forma de que pueda ajustar todos los detalles en una consulta SQL. Esto tiene que hacerse es código real.

Answer 3

no pueden ser relevantes para SQL, pero si te gusta pitón, hay algunos tutorial sobre este tema en un libro llamado Collective Intelligence

Answer 4

Si los usuarios A y B han visto 10 películas en común, y hay una alta correlación positiva entre sus calificaciones (lo que implica que ambos tienen opiniones similares sobre películas), podría tomar una película que el usuario B le haya dado una calificación alta y recomendarla al usuario A.

Para hacer algo como esto, tal vez podría calcular previamente una tabla adicional que asigna el usuario X y el usuario Y a la cantidad de películas que han visto en común y la correlación de Pearson entre sus clasificaciones

Cuando un usuario solicita una recomendación que podría utilizar esta tabla para encontrar un usuario altamente correlacionada, y luego recomendar algo que ha visto y gustado lo que esta persona no tiene

Para situaciones en las que un usuario no tiene suficientes usuarios comunes con cualquier otra persona, puede recurrir a recomendar la película con la calificación más alta en general que el usuario no ha visto

Answer 5

Es posible que desee comprobar la competencia de NetFlix. Encontrado un artículo sobre él here. Al menos puede darle algunas buenas ideas ...