Respuesta corta : a menos que pueda reconocer o abstraer una entidad relacionada con el usuario, el filtrado colaborativo no es posible.
Respuesta larga : Según el comentario de OP, parece que el sistema no reconoce a los usuarios. Esto hace que el filtrado colaborativo sea poco práctico. Por otro lado, esta es una invitación para aplicar:
- Reglas de asociación [1] (análisis de la cesta de la compra): requiere un ajuste cuidadoso. Si sus artículos cambian con frecuencia, la afinación se vuelve mucho más difícil. Pero, en general, es un modelo simple e interpretable.
- Este es un caso de uso bien conocido de RNN [2] s, especialmente LSTM [3] s.
- Filtrado basado en contenido (si hay muchas características medibles)
- Métodos basados en gráficos: hay muchas formas de construirlos. Considere usar la distancia Katz [4], Pagerank [5] etc.
Notas al pie
- ¿Qué conocimiento se requiere para la pasantía de ML como estudiante universitario de CS?
- ¿Existe algún programa que pueda ajustar computacionalmente funciones armónicas esféricas en un conjunto de datos?
- ¿Necesito normalizar mis vectores de características antes de usar Deep Learning?
- ¿Cómo decidimos qué algoritmo usar en el aprendizaje automático?
- Los algoritmos parecen estar involucrados con muchas partes de nuestras vidas. ¿Qué son y cómo podría aprender más?
[1] Aprendizaje de reglas de asociación – Wikipedia
[2] Red neuronal recurrente – Wikipedia
[3] Memoria a largo plazo a largo plazo – Wikipedia
[4] Centralidad de Katz – Wikipedia
[5] PageRank – Wikipedia
