排序的机器学习算法

Question

我正在做一个排名问题，向用户推荐k项。评价指标是K点平均精度。

R和Python都有xgboost，可以用于成对比较，也可以用于排序问题。

是否有其他算法或方法可以应用于排序问题？

Answer 1

在我看来，你的问题听起来像是经典的顶级个人推荐。在文献中有很多可能性，例如：

• 基于用户的协同过滤
• 基于内容的协同过滤
• 矩阵分解

你需要阅读这些文献，找出哪一个对你更好。

Answer 2

我认为你应该从“学会排名”开始，有三种解决方案来解决排名问题。

1. 就点而言，学习列表中每一项与特定用户之间的关联得分是你的目标。这可以按照建议来完成。
2. 学习列表中项目之间的“关系”，这是你的目标。
3. 就列表而言，学习特定项目排名列表的“有效性”是你的目标。

Answer 3

您是否试图向用户推荐已排序的项目列表？

看看协作过滤，这是推荐系统中最常用的技术之一。

对于python，火花缭乱是您可以查看的东西。这个链接包含一些如何实现它的示例。