基于统计数据选择正确类别的算法如何对项目进行分类

Question

我的系统有一个有限的类别集(大约20个)。每个用户都可以使用系统将这些类别分配给项目(让我们称之为user categories)。现在我想介绍一下所谓的system categories --那些将根据统计数据分配给项目的类别，用户如何对其进行分类。我面临的问题是如何在以下情况下选择正确的类别：

item 1
cat A - 10 users
cat B - 7 users
cat C - 1 users
cat D - 0 users

在上述步骤中，物料1的system categories应该是:A、AB还是ABC？

或者另一种情况：

item 2
cat A - 10 users
cat B - 10 users
cat C - 10 users
cat D - 5 users

编辑:浏览后，我认为这可以使用轮盘选择遗传算法来解决

Answer 1

我在Detect trending "reactions" (one or more) in an article (Like Buzzfeed and others)中回答了一个类似的问题，说明我将对此使用模糊逻辑。

我只想让你明白，遗传算法是一种优化方法，它使用模拟进化的算子(主要是复制和变异)，轮盘是一种用于选择将应用这些算子的当前解决方案的技术。尽管遗传算法已经被用于分类问题，但我相信它们不是你现在正在寻找的。

我想你可能对“选择”这个术语的用法感到困惑，但我不相信遗传算法或它的选择技术在这里都不适用。