Probablemente comenzaría buscando en un híbrido de k-vecino más cercano junto con el análisis de centralidad de vector propio. Por supuesto, esto podría no funcionar totalmente, solo una forma de averiguarlo.
Mientras tanto, revisaría el trabajo académico que se ha realizado en esta área, desde el trabajo original de MovieLens hasta documentos más recientes como:
Evaluación de sistemas de recomendación de música híbridos
- Si una red de alimentación directa de una sola capa es capaz de aproximarse a cualquier grado de precisión, ¿por qué es exitoso el aprendizaje profundo?
- ¿Podemos agregar la capa SVM como capa inferior en la arquitectura CNN para una mejor clasificación?
- ¿Cómo debo proceder para implementar un analizador probabilístico de lenguaje natural?
- ¿Qué es el preprocesamiento de audio?
- ¿Es Bayes jerárquico básicamente una introducción de hiperparámetros en el modelo?
Hornung, Thomas; Ziegler, Cai-Nicolás; Franz, Simon; Przyjaciel-Zablocki, Martin; Schatzle, Alexander; … [+]
Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos – 17 de noviembre de 2013
Un sistema de recomendación híbrido: perfil de usuario a partir de palabras clave y calificaciones
Stanescu, Ana; Nagar, Swapnil; Caragea, Doina
Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos – 17 de noviembre de 2013
Recomendaciones musicales para grupos de usuarios.
Dias, Pedro; Magalhães, João
Association for Computing Machinery – 22 de octubre de 2013
Entonces comprenderá lo que se ha intentado, lo que funcionó y lo que no, y eso puede informarle su elección de un nuevo enfoque.
Lo que probablemente será más valioso que alguna respuesta anecdótica sobre Quora.
