Witam,

Zastanawiam sie nad takim problemem: mamy zbior powiedzmy 20 cech
ktorymi mozemy opisac jakis przedmiot np. jesli mamy obrazki to jego
cechami moga byc 'widac drzewa'(1), 'widac zwierzeta'(2), 'widac
morze'(3), 'widac statek'(4) itd. Mamy wiec taka 20-wymiarowa przestrzen
cech i kazdy obrazek mozemy opisac 20-sto wymiarowym wektorem. Dla
ulatwienia powiedzmy, ze obrazek moze albo miec ceche (1) albo jej nie
miec (0).

Mamy tez uzytkownika i mozemy stwierdzic, ze lubi on ogladac zdjecia z
drzewami i zwierzetami ([1 1 0 0 ...]) ale tez lubi zobaczyc statek na
morzu. ([0 0 1 1 ...]).

I teraz problem: w jaki sposob teraz znalezc w duzym zbiorze zdjecia,
ktore prawdopodobnie spodobaja sie uzytkownikowi?

Pierwsze co przychodzi na mysl to policzenie 'wektora preferencji
uzytkownika' (np. srednia arytmetyczna z ogladanych przez niego
obrazkow) i znalezienie najblizszych mu wektorow w przestrzeni cech. Ale
to raczej nie bedzie dzialac dobrze bo taki 'wektor preferencji' powie
nam tyle, ze 'uzytkownik troche lubi ogladac zdjecia z drzewami,
zwierzetami, morzem i statkiem [0.5 0.5 0.5 0.5...]'. Prawdopodobnie
nalezaloby jakos zachowac nie tylko informacje co user lubi ale tez w
jakich polaczeniach.

Macie jakies pomysly? W rozwiazaniu zalezy mi bardziej na predkosci niz
na dokladnosci ze wzgledu na bardzo duzy zbior zdjec.

Pewnie sa jakies algorytmy do tego, ale najwyrazniej nie potrafie zadac
odpowiedniego pytania guglowi.

pozdrawiam,
123