我正在寻找合适的机器学习算法来解决匹配(相似)配置文件推荐任务。我发现了ML.NET库,它与我的项目的开发堆栈(C#和.NET)相匹配,并希望将其用于此任务。
Description:客户在系统中搜索配置文件以执行项目。个人资料具有资格认证技能。客户根据项目所需的技能进行搜索。当一些概要文件添加到项目中时,推荐一些类似的配置文件,比如已经添加的概要文件,这将是有帮助的。因此,ML应该能够根据技能列表建议配置文件,并返回与现有配置文件相近的技能的用户。
Research:我在机器学习样本和ML.NET库算法列表中找不到这样的用例。我试图在用例中使用矩阵分解(电影推荐样本),但是无法构建ML模型,因为它使用不同的数据集(也许还可以解决不同的问题)。
我是新的人工智能主题,并将感谢经验丰富的人工智能开发人员的意见。我知道这个任务可以用一些逻辑来完成,但我希望AI能提供更好的结果。
发布于 2019-07-17 08:56:23
也许聚类可以解决这个问题。您可以将配置文件划分为K组,并且可以通过在当前组中查找配置文件并在使用ML.NET进行集群时查看可用的距离度量来推荐类似的配置文件。
看看IRIS聚类样本,它展示了如何将花分类为K组,并给出了一个与该组之间距离的例子。
https://stackoverflow.com/questions/57073587
复制相似问题