Lo primero que haría es tratar de entender cuáles son algunos desafíos al diseñar un sistema de recomendación. La presentación de Xavier Amatriain en MLSS es un muy buen lugar para comenzar:
No se preocupe si hay muchas cosas que aún no comprende. Intenta escribirlos y luego repasarlos uno por uno.
Para un enfoque más tradicional, Coursera tiene un curso muy bueno (y gratuito):
https://www.coursera.org/learn/r…
Lo más importante es comenzar a experimentar tan pronto como comience a controlar algunos algoritmos. El curso anterior tiene una tarea interesante para ti.
- ¿Cómo sería si Rohit Shetty y Farah Khan fueran invitados a hablar de cine con Tarantino y Nolan?
- ¿Qué harías si fueras el CEO de SeaWorld?
- ¿Cuáles habrían sido las consecuencias si el presidente Franklin Roosevelt hubiera incluido a su vicepresidente Henry Wallace en el boleto demócrata en 1944 (en lugar de reemplazarlo con Harry Truman)?
- ¿Qué pasaría si Lucifer se tragara su orgullo y le pidiera perdón a Dios? ¿Se irían los pecadores y seguiría existiendo el infierno?
- ¿Qué pasaría si se decodificara el lenguaje de los delfines y resultara que quieren relaciones diplomáticas con los humanos?
También podría usar algunos de los proyectos que tienen un entorno para el aprendizaje automático, como Mahout y Spark.
Para Mahout, Mahout en acción es un muy buen lugar para comenzar:
http://openresearch.baidu.com/u/…
Con respecto a la búsqueda, no puedo decir que tenga mucha experiencia. Sin embargo, construí un motor de búsqueda usando RavenDB. La documentación en su sitio web es bastante completa y directa.
la base de datos NoSQL de código abierto para .NET
Un último consejo: ¡siga a las personas adecuadas (en su campo de interés)!
¡Espero que esto haya sido útil!