アルゴリズムを探しています: 図書館には読んでいない本がたくさんありますが、すべての本を読んだと仮定して、何らかの方法で仮説的な並べ替え結果を計算したいと考えています。

アルゴリズム並べ替え

図書館にはまだ読んでいない本がたくさんありますが、すべての本を読んだと仮定して、仮説的な並べ替え結果を計算したいと考えています (もちろん、これらの本の採点も行っています)。 。こうすることで、分類結果に基づいて自分にとってより良い本を選ぶことができます。

アイデアはあるが、それが合理的かどうか、またどのように実装すればよいかわからない。 「違う」私（私と同じ趣味、嗜好、レベルなどを持った架空の人物、つまり、どんな本でも同じ評価をする）を見つけることができれば、十分な「違い」があるでしょう。 have read
であればすべての本をカバーできるはずです。これは、すべての本を読んで評価されているということなので、評価を並べ替えることで望ましい結果を得ることができます。
もちろん、「違う」私が十分ではないかもしれないので、これは本の範囲を制限しないという点で少し理想的です。例: バスケットボール、フットボール、ラグビーで私と同じ好みを持つ人を見つけるのは難しいかもしれません... (これらのチームに対して同じ好みをランク付けする人) と同じ好みを持つ人を見つけたい場合。私はバスケットボールをしています 同じ人たちにとって、それははるかに簡単で実現可能です。したがって、仮説の順序を計算する前に、書籍の範囲を制限する必要があります。

しかし、このアイデアは信頼できるのでしょうか?また、どうすれば実現できるのでしょうか?あるいは、ニーズを満たす他のアイデアや実装を誰が提供できるでしょうか?

ディスカッション（解決策）への返信

簡単に言うと、あなたのアイデアは、信頼できる部分と信頼できない部分から全体を推測することです

信頼できるとは、多くの人がこの分野で研究を行っていることを意味し、あなたのアイデアは正しいです。
信頼性が低いとは、現在信頼できる論文が存在しないという事実を指します (多因子分析の場合、単一因子分析はここには含まれません)

神経系、ロジスティック回帰、進行性断層撮影など、多くの数学的モデルがあります。 ..etc. しかし、それらはすべて競合状態にあります

私の最初の仕事は、同様のことを行うことです?? サンプル集団によって報告された好みに基づいて、新製品の開発の方向性 (製品の属性) を見つけることです。つまり、未知の製品)

それが極端な値を持たない単一の線形要素である場合、通常、開発目標はその方向性で見つけることができます。たとえば、特定のスポーツについて、好きになっただけで好きではないと言いました。上記は単なる感覚的な議論であり、具体的なアイデアが必要な場合は、おそらく自分で文献を探して数学的モデルを構築する必要があります

簡単に言えば、考え方は部分から全体を導き出すことであり、信頼できるものと信頼できないものの両方があります
信頼できるとは、多くの人がこの分野で研究を行っていることを意味し、あなたのアイデアが正しいことを意味します

信頼できないとは、信頼できる論文がまだ存在しないという事実を指します。多因子分析、単因子分析はこれに含まれません)

ニューラルシステム、ロジスティック回帰、累進層分析など、多くの数理モデルがありますが、それらはすべて競合

私の最初の仕事は、同様のことを行うことでした?? 市場調査
サンプル母集団によって報告された嗜好に従って、新製品 (つまり、未知の製品) の開発方向性 (製品の属性) を見つける

それがただの場合極端な値のない単一の要素では、通常、その方向に沿った成長目標を見つけることができます。たとえば、あなたが言ったように、特定のスポーツがより好きであるだけで、最も好きではないという方向で似たような人々を見つけることができます。嫌いです

上記は単なる感覚的な議論です。具体的なアイデアを得たい場合は、自分で文献を探して数学的モデルを構築する必要があります

ありがとうございます。