我正在寻找一种算法/推荐引擎来根据推文内容的评级“推荐”推文：
根据1000个评级（1到5）推文的数据集推荐基于来自另一个数据集的评级推文的推文，例如...... 10 000 000条推文。
我们正在寻找的东西已经在C＃/ .net上实现了，我们看了Aforge，但我们不确定哪种算法最适合我们的目的。
此外，我们查看了Google预测引擎，但它已付费，而我们这样做只是为了好玩。
答案 0 :(得分：5)
您正在寻找协作过滤系列算法。 Here您可以找到C＃实现的几个选项。其中有implementation for SlopeOne算法 - 非常简单，但仍然非常有效。
答案 1 :(得分：4)
似乎Apache Mahout Recommendation framework非常适合您的任务 - Mahout是一个成熟的，生产就绪的可扩展解决方案，适用于此类任务。如果您需要对此引擎进行良好的介绍，“Mahout in Action”一书可能有所帮助。
尽管Mahout推荐引擎是Java库，但现在可以使用名为NReco Recommender的完整C＃端口