这可能会让你觉得我在寻找推荐引擎，但我不是。如果准确性不是问题，推荐引擎就可以很好地工作，但就我而言，确实如此。
我提出的是将标签与某些问题的答案相关联，并将这些标签映射到特定的视频，并根据映射来辨别该人是否应该看到它。个性化。你怎么看？
这是手头的主题，可以将其置于上下文中。每个视频都处理特定的锻炼，并根据入职屏幕中的答案提供服务。然后它构成程序的一部分。
我有 50 个视频。我问客户 10 个问题。根据他们的回答，我向他们发送了一组视频。我该怎么做？
数据挖掘
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2022-02-14 23:00:55
1个回答
将此作为分类问题并学习决策树以将问题响应映射到视频选择。
编辑：再充实一点：
收集适当的数据。让目标人群的成员完成调查，并指出他们认为适合他们的视频，或者让主题专家将调查与适当的视频相关联。无论您怎么做，您都需要获取一个数据集，将调查与“真实”视频建议配对。
对于每个视频，使用调查响应作为输入训练一个分类器，以预测该视频是否建议用于该调查的二进制目标变量。
要为新调查构建建议集，请使用所有分类器对其进行评分。任何输出 1 的分类器都是您应该发送以响应该调查的视频。
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