神经网络推荐引擎

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,但是如何设计用于在数据库中推荐项目的输入和输出.是否有任何好的教程或什么？

编辑:我更想的是如何设计网络.与输入神经元的数量以及输出神经元如何指向数据库中的记录一样.你会说6个输出神经元,将它转换成一个整数(从0到63可以是任何东西),这是数据库中记录的ID吗？是人们这样做的吗？

我建议使用无监督学习(如自组织地图)来研究神经网络.除非您可以非常精确地将数据分类用于学习,否则使用常规监督神经网络来执行您想要的操作非常困难.自组织地图没有这个问题,因为网络自己学习分类组.

看一下这篇描述音乐音乐推荐系统的论文 http://www.springerlink.com/content/xhcyn5rj35cvncvf/

还有更多来自谷歌学者的论文 http://www.google.com.au/search?q=%09+A+Self-Organizing+Map+Based+Knowledge+Discovery+for+Music+Recommendation+系统+ IE = UTF-8&OE = UTF-8&A Q = T&RLS = com.ubuntu:EN-US:官方与客户端= firefox的-A&安全=活跃