人工智能/规则来猜测服装/服装中的用户品味

Question

是否有围绕AI的标准规则引擎/算法可以预测用户对特定类型产品（如衣服）的品味。 我知道所有电子商务网站都会为此而杀戮。但我正在寻找那里定义的理论模式，如果不准确的话，这将有助于以更好的方式进行预测。

Answer 1

两本涵盖推荐系统的书籍：

• Programming Collective Intelligence：Python，在解释算法方面做得很好，但在理解如何扩展方面没有提供足够的帮助IMO。
• Algorithms of the Intelligent Web：Java，更难以理解，但也涵盖使用持久性（在本例中为MySQL），以便于示例代码中的缩放和标识符区域，这些区域不会按原样扩展。

基本上有两种方法可以解决问题，基于用户或项目。 Netflix似乎使用前者，而亚马逊则使用后者。通常，基于用户需要更多时间和/或处理能力来生成推荐，因为您倾向于拥有比要考虑的项目更多的用户。

Answer 2

不确定如何回答这个问题，因为这个问题过于宽泛。你所描述的是一种机器学习的任务，因此属于那种（非常广泛的）保护伞。有许多不同的算法可以用于这样的事情，但大多数文本会告诉你问题的定义是重要的部分。

时尚的哪些部分很重要？哪些部分不是？你打算如何收集数据？数据有多嘈杂？所有这些都是问题空间的重要考虑因素。 Pandora在音乐方面做了类似的事情，他们的最大好处是他们的用户最初告诉他们他们喜欢和不喜欢的东西。

为了对他们的音乐进行分类，他们实际上已经训练过听音乐的音乐家来识别各种各样的东西。有关详细信息，请参阅有关Ars Technica here的文章。根据我对时尚品味的了解，我会说它是一个类似的问题空间，可能需要专家在你试图绘制相似之前“编纂”信息。

对于模糊的答案感到抱歉 - 如果您想了解更多细节，我建议您询问更具体的问题，特定算法或数据集等。