blocks|key|971390|text|您描述的称为基于内容的过滤的推荐算法的方法，这是由谷歌记录的。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|971391|下面是一些使用Python进行基于内容的过滤的实现。|971392|您也可以使用多标准推荐系统，但我很难找到编码实现。|971393|我还意外地发现了一个包含许多其他推荐算法的书，包括基于内容的过滤器和多标准推荐系统。|971394|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://developers.google.com/machine-learning/recommendation/content-based/basics|1|https://heartbeat.comet.ml/recommender-systems-with-python-part-i-content-based-filtering-5df4940bd831|2|https://d1wqtxts1xzle7.cloudfront.net/32978074/Recommender_systems_handbook-with-cover-page-v2.pdf?Expires=1636426272&Signature=LG92F83cJ2XcpwNJVuolxj8NhzsI4esWRLpLhIH0N8V6H2eAf7bGWMtMop2qoKhamf1yo6fZy4Xl9ytLR7GIupsqlZgwKv5XX0JZWGh2VfqilON-ep5R0h8bW43V4wen-Pj99eYE2v-OIUj7YEv8KQrbBa2egOoLcam6ZjuWKctcg3p6OsjafXxpbrf8cHmmcD1%257EMKIbDesjX3VVZ5cLMXNbGC6A2djdkbiMCsZAe8I2jw8IKhSuy4kd0uTyHK01U4fxZQf9UqtLJMmLxdSQ4RZKNlGHIedmwqr8zr5wE4dbLCVvWzpPCxEw%257EHQfcSdjLqAH-I9AcpU2PlhRAb7CCA__&Key-Pair-Id=APKAJLOHF5GGSLRBV4ZA#page=774^0|P|2|0|0|N|2|1|0|0|L|1|2|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|V|8|@]|9|@$A|W|B|X|1|Y]]|C|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|Z|8|@]|9|@$A|10|B|11|1|12]]|C|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|13|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|H|3|I|5|6|7|14|8|@]|9|@$A|15|B|16|1|17]]|C|$]]|$1|J|3|-4|5|6|7|18|8|@]|9|@]|C|$]]]|K|$L|$5|M|N|O|C|$P|Q]]|R|$5|M|N|O|C|$P|S]]|T|$5|M|N|O|C|$P|U]]]]

The method of recommendation algorithm that you describe called Content-based Filtering, which is documented by <a href="https://developers.google.com/machine-learning/recommendation/content-based/basics" rel="nofollow noreferrer">Google</a>
Here is is some <a href="https://heartbeat.comet.ml/recommender-systems-with-python-part-i-content-based-filtering-5df4940bd831" rel="nofollow noreferrer">implementation</a> of Content-based filtering using Python.
You can also use the Multi-criteria recommender systems, but i'm having a hard time to find the coding implementation.
I also accidentally found a <a href="https://d1wqtxts1xzle7.cloudfront.net/32978074/Recommender_systems_handbook-with-cover-page-v2.pdf?Expires=1636426272&amp;Signature=LG92F83cJ2XcpwNJVuolxj8NhzsI4esWRLpLhIH0N8V6H2eAf7bGWMtMop2qoKhamf1yo6fZy4Xl9ytLR7GIupsqlZgwKv5XX0JZWGh2VfqilON-ep5R0h8bW43V4wen-Pj99eYE2v-OIUj7YEv8KQrbBa2egOoLcam6ZjuWKctcg3p6OsjafXxpbrf8cHmmcD1%7EMKIbDesjX3VVZ5cLMXNbGC6A2djdkbiMCsZAe8I2jw8IKhSuy4kd0uTyHK01U4fxZQf9UqtLJMmLxdSQ4RZKNlGHIedmwqr8zr5wE4dbLCVvWzpPCxEw%7EHQfcSdjLqAH-I9AcpU2PlhRAb7CCA__&amp;Key-Pair-Id=APKAJLOHF5GGSLRBV4ZA#page=774" rel="nofollow noreferrer">book</a> filled with many other recommendation algorithm including Content-based filter and Multi-criteria recommender systems.

I'm working on a tourism app. The challenge that I have right now is how to recommend to the client certain activities/services based on their tastes. These tastes are tags that the client adds to their profile, on the other end, the activities/services have the same tags. The idea is to show to the client certain activities/services that match the most. I was wondering if there are known techniques to create this particular recommendation algorithm.
Thank you for your time.

Recommendation algorithm based on cutomer tastes

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没有提供实际的解决方法或示例。

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我正在开发一个旅游应用程序。我现在面临的挑战是如何根据客户的喜好向客户推荐某些活动/服务。这些口味是客户端添加到它们的配置文件中的标签，而在另一端，活动/服务具有相同的标记。这样做的目的是向客户展示某些最匹配的活动/服务。我想知道是否有已知的技术来创建这个特定的推荐算法。谢谢您抽时间见我。

问基于cutomer口味的推荐算法
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