Requêtes floues à la base de données

Question

Je suis curieux de savoir comment fonctionne la fonctionnalité sur de nombreux sites sociaux aujourd'hui. Par exemple, vous entrez la liste des films que vous aimez et le système suggère d'autres films que vous aimerez (basés sur des films qui aiment les autres personnes qui aiment les mêmes films que vous). Je pense que le faire straight-sql way (joindre la liste de mes films avec des films-les utilisateurs rejoignent des groupes d'utilisateurs par titre de film et appliquer le compte) sur de grands ensembles de données serait simplement impossible à implémenter en raison de "lourdeur" .

Dans le même temps, nous n'avons pas besoin de solution exacte, approximative serait suffisant. Je me demande s'il existe un moyen d'implémenter quelque chose comme une requête floue dans un SGBDR traditionnel qui serait rapide à exécuter mais qui aurait une certaine infélectivité. Ou comment ces fonctionnalités sont implémentées sur des systèmes réels.

Answer 1

qui est le filtrage collaboratif, ou une recommandation

à moins que vous avez besoin quelque chose de vraiment complexe la pente un prédicteur est l'un des plus simples, il est comme 50 lignes de python, Bryan O’Sullivan’s Collaborative filtering made easy, the paper by Daniel Lemire et al. introducing "Slope One Predictors for Online Rating-Based Collaborative Filtering"

celui-ci a une façon de mettre à jour un seul utilisateur à J'ai utilisé ce code Python pour prédire le nombre de mots qui ne se trouvent pas dans les documents, mais j'ai rencontré des problèmes de mémoire et ainsi de suite. et je pense que je pourrais écrire une sortie de la version de la mémoire peut-être en utilisant SQLite

également la matrice utilisée dans celle-là est triangulaire dont les côtés le long de la diagonale se reflètent donc que la moitié de la matrice doit être stocké

Answer 2

Les méthodes les plus simples utilisent des réseaux bayésiens. Il existe des bibliothèques qui peuvent prendre en charge la plupart des calculs pour vous.

Answer 3

Le terme que vous recherchez est « filtrage collaboratif »

Lire Programmation Intelligence Collective, par O'Reilly Press