想根据用户的时间地点等信息做一些实时的物品推荐，有什么复杂度低的算法吗

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我的想法是这样的，根据用户的日期、时间、地点、甚至是浏览器等即时信息，组织一个特征向量，然后再和数据库里面的相似特征向量物品做相似推荐。

一般推荐系统对于这种情况都是做离线计算，或者做异步推送，留出的时间会比较长。

但是我想做一个实时返回（ 0.1s 以内）的推荐列表，有什么复杂度较低的算法？

现在想到的只有手工写些决策规则来做。

推荐

算法

复杂度

物品

1 replies • 2018-08-28 23:30:07 +08:00

Xs0ul

Aug 28, 2018

如果是基于直接比较相似度，全比较一遍理论上就是 o(n)的。所以要用快速的方法筛掉大部分不可能的向量，比如用 kdtree，或者用你自己手工写的规则做第一步筛选。

想根据用户的时间地点等信息做一些 实时的 物品推荐，有什么复杂度低的算法吗

想根据用户的时间地点等信息做一些实时的物品推荐，有什么复杂度低的算法吗