Algorithm 媒体推荐引擎-单用户系统-如何启动

我想实现一个媒体推荐引擎。我看到了一个类似的帖子，但我认为我的要求有点不同，所以在这里发布

这是交易

我想为像VLC这样的媒体播放器实现一个推荐引擎，这将是一个只关心单个用户的引擎。与此类似，它将嵌入个人电脑上的媒体播放器中，通常由单个用户使用。它将开始了解用户的好恶，并逐渐了解用户喜欢什么在这里，由于它是单用户系统，因此无法找到类似的用户使用其数据进行推荐。那么该怎么做呢

<强>或者您可以将其视为一个推荐引擎，它必须放在iPod中，它必须了解单个用户并从它所收集的集合中推荐音乐/电影。<强>

我想开始收集用户观看的音乐/电影类型（甚至可能是艺术家名称），并推荐观看人数最多的类型的电影，但它看起来非常粗糙，不是吗

那么，有什么算法我可以使用或任何资源我可以参考

问候,

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微核：）

您尝试做的事情非常具有挑战性。。。特别是因为它仍处于研究阶段，世界各地著名大学的许多博士都在试图找到一个很好的解决方案

下面是一些您可能需要的东西：

您可以分析的数据：

• 很多，很多，很多数据
• 它可能是关于媒体的元数据（名称、持续时间、标题、作者、风格等）
• 或者你可以试着从媒体本身做一些疯狂的特征提取

将数据关联到的引用。

• 因为你不能得到其他用户，所以你总是需要用户的反馈
• 如果你不想用反馈问题来烦死你的用户，那么让你的应用程序连接到一个中央服务器，这样你就可以比较用户了

一种能够充分模拟数据的算法。

• 如果你根本没有经验，那就试试（最简单的）

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• @Microkernel，嗯。。。让我们说这不是一件容易的事。