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如何为推荐引擎设计神经网络。我假设每个用户都需要自己的网络，但是您将如何设计用于推荐数据库中的项目的输入和输出。有什么好的教程之类的吗？
编辑:我更多的是在考虑如何设计一个网络。就像有多少输入神经元以及输出神经元如何指向数据库中的记录一样。您是否会说 6 个输出神经元，将其转换为整数(可以是 0 - 63 之间的任何值)，这就是数据库中记录的 ID？人们是这样做的吗？
最佳答案
我建议使用无监督学习来研究神经网络，例如 self organising maps .除非您可以非常精确地对数据进行分类以进行学习，否则很难使用普通的监督神经网络来做您想做的事情。自组织 map 没有这个问题，因为网络自己学习分类组。
看看这篇论文，它描述了一个音乐推荐系统
http://www.springerlink.com/content/xhcyn5rj35cvncvf/
以及更多来自谷歌学者关于该主题的论文
http://www.google.com.au/search?q=%09+A+Self-Organizing+Map+Based+Knowledge+Discovery+for+Music+Recommendation+Systems+&ie=utf-8&oe=utf-8&aq=t&rls=com.ubuntu:en-US:official&client=firefox-a&safe=active
关于artificial-intelligence - 神经网络推荐引擎，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/2315222/