Apple iTunesのGeniusアルゴリズムはどのように実装されますか？

Question

私はいつもiTunes上で「Genius」機能を実装するための最良の方法とその方法について疑問を抱いていました。

私はおそらくそれを強制することができますが、誰かが洞察力を持っていたかどうか疑問に思っていました。

ありがとうございました。

Answer 1

Geniusアルゴリズムは、電子商取引システムのホットトピックである推奨システムの例です。 Netflixは推奨システムをわずか10％向上させるために数年間賞金100万ドルを得ました。

iTunesには音楽のコレクションがあります。天才はあなたがこの音楽を持っていればそれが好きでなければならないと仮定することができます。十分な人が歌Aを持っている曲Bを持っているなら、天才はあなたが歌Aを持っているならばおそらく歌Bを好きになると言うことができます。

ちょうどその曲を持っているのはかなり弱い推薦です。ユーザーがその音楽を評価していれば、それに基づいて「推薦」の強さを向上させることができます。

推奨システムでは、If You Liked This, You’re Sure to Love Thatを良いプライマーとして読むことを強くおすすめします。

Answer 2

重要点：個のユーザーのうち、のデータが必要です。あなたは無理強い力でこれを自分ですることはできませんでした。

Answer 3

ステップ1 - ユーザーあたりのすべてのクリック/再生について、データを収集します。それはたくさんのデータでしょう。

ステップ2 - ランキング/推奨リスト生成システムを作成します。すべての曲について、人々が見ている/演奏しているすべての商品/曲を含むランキング/優先順位のタイプリストを生成します。シンプルな例では、同じ曲の組み合わせや、各曲の再生時間を共有する人はいません。

ステップ3 - 上記の曲のリストから推奨事項を表示するには、制限（トップ10など）をとります。

これはそれほど難しくありませんでした。ステップ2で行ったリストに加重を加えることには、このトリックや天才があります。あなたの推薦システムがウェイトをどのように扱うか（ページランクに対して）

私は、非常に複雑なコンピュータサイエンス分野にこのような単純で簡単な説明を与えて、データマイニングエンジニアを失望させることがあります。私を許してください。 :)

Answer 4

これを見てください、term frequency–inverse document frequency、これはあなたが好きなものに応じてランク付けする方法です。

基本的には、U2だけが好きであれば、アルゴリズム/プログラムは何か特別なことをお勧めするのは難しいでしょう。

一方、iTunesの使用方法がさらに多様であれば、あなたが本当に好きな知られていないバンドは、大衆からあなたを隔離するので、より多くの重みがかかります。 。。

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