分析/分类算法以将人们添加到兴趣组中

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【中文标题】分析/分类算法以将人们添加到兴趣组中【英文标题】:Profiling / Categorizing algorithms to add people into interest groups 【发布时间】:2014-09-14 20:23:26 【问题描述】:

用一句话(标题)来描述我的问题并不容易。我想通过问他们一些问题来找到一个人的兴趣,以便为他分配属性。

例如:在 10 个问题中(你喜欢技术吗?你对经济学感兴趣吗?你的食物比阅读更多吗?),我希望能够找到人们的兴趣(技术、书籍阅读、经济学、... ) 为了给他诸如技术、文学、政治等属性。我还希望我的程序从用户的答案中学习属性。

我正在寻找一种可以帮助我分配属性的算法。对我来说,它不是一个简单的二分搜索(20 个问题 AI 或类似的)算法,而是一个类似集群的 AI。

你对这个问题有什么建议吗?

【问题讨论】:

【参考方案1】:

首先,分类是有监督的学习,而聚类是无监督的。在监督学习中你可以这样思考:

我已经对所有这些组进行了分类,并且我有一个新的个人/一组个人,哪个组最适合个人? 在您训练模型时(例如:手动将电子邮件标记为垃圾邮件),您的个人最有可能被正确分类。

在无监督学习中的等效问题称为聚类,您有一个数据集,您没有要支持的模型,并且您想了解(这最适合探索性分析)关于您的数据分组的依据一些指标(方差、同一组中每个人之间的平均距离等)。

您是否尝试过使用基于关联规则的学习?

【讨论】:

以上是关于分析/分类算法以将人们添加到兴趣组中的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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