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Algorithm 预先计算用户兴趣

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我需要一种方法或算法来根据他的推文预先计算用户的兴趣

用户将他的帐户与他的twitter帐户连接起来，在第一次检索到他的推文后，我将不得不预先计算他的品味和兴趣

由于该用户继续使用my系统，我必须使这些预测更加准确

是否有算法或数学模型有助于满足这一要求

请提供-现有的研究链接或开放源代码或示例，它们将帮助我入门。

您可以用于此任务

一种可能的机器学习算法是具有k近邻的单词包：

创建一个[您知道他们感兴趣的用户]，并使用[最好与]来“学习”培训集

当新用户到达时，将单词/n-grams提取为特征，然后查找，以确定感兴趣的内容

为了随着时间的推移获得改进-您可以获得一些额外的明确反馈-用户可以单击同意/不同意算法所说的内容。您可以稍后使用此信息来扩展培训集的大小—这可能会导致更准确的决策

这是一个标准算法，用于学习句子/单词集之间的“特征”，因此您至少应该将其用作指南

还有一个开源项目可能对您有所帮助：。

+1您能给我推荐一些python库吗？我知道nltk