用于将标签列表与许多其他标签列表匹配的算法方法

Question

我正在Android中开发一个匹配的应用程序，其中每个用户输入关于他自己的自由文本，并根据他写的单词生成标签。

然后，用户可以看到与其自己的标签具有最佳匹配百分比的用户列表。

现在我使用以下天真算法：

{{1}}

这种天真的算法在O（n ^ 3）运行，显然非常慢。

（我想知道约会应用程序如何快速生成这些匹配项，它们必须有一些非常好的算法）。

有更好的方法吗？

Answer 1

  

有更好的方法吗？

带索引的数据库表。

如果你坚持自己做，那么第一个重大改进是hash table。

Answer 2

首先，你的算法不是O（n ^ 3），因为你在计算不同的东西：你应该将用户数量标记为u，将每个用户的标签上的最大数量标记为l。您的算法的复杂性为O（u * l ^ 2） - 每个用户，或 O（u ^ 2 * l ^ 2） all < / em>用户。

如果您要为每个用户预先排序标签（O（u * l * log（l））），您可以在O（l）中的两个排序列表中找到相同标签的数量：< / p>

• 对于每个用户u1
  • 对于每个用户u2
    • Calc相同标签的数量

现在需要O（u ^ 2 * l） - 所有用户。

所有用户的总复杂度为 O（max（u ^ 2 * l，u * l * log（l）））。

另请注意，该算法并不完整，因为您应该考虑报告结果的复杂性。

Answer 3

1. 将系统中的标签映射到具有标签的用户列表。
2. 为新用户生成标签列表。
3. 查找与这些标签匹配的用户列表。
4. 生成最常出现在找到的列表中的用户列表。

复杂度应为LU * log(L) + SU * LU * log(SU * LU)，其中LU是新用户的标签数量，L是系统中不同标签的数量，SU是与新用户共享至少一个标签的用户数量用户。