【发布时间】：2011-06-10 02:23:06
【问题描述】：
这里有人使用过 Google Prediction API 吗？为了什么？它“工作”了吗？
【问题讨论】：
【发布时间】：2011-06-10 02:23:06
【问题描述】：
如果您正在寻找真实案例，请查看automatically assigns priority to bugs。
我还创建了几个测试项目，以了解如何在生产中使用它。
其中一个suggests tags 用于 Stackoverflow 问题。这个模型是用只有 1 个标签的问题（来自数据转储）训练的。这有助于它识别特定标签的细节。代码和散文被分成不同的特征，因为其中之一可能对结果有更大的影响。当给出一个问题时，它会返回前 10 个标签建议；包含实际标签以供比较。
结构是一个 CSV 文件：
"tag","code blocks(200 chars)","body text(200 chars)"
从code 中过滤掉了一些导致训练错误的字符：[]^|~。不确定是哪一个导致了问题。
如果您希望将某个问题添加到测试列表中，请告诉我。显然，有代码的问题预测得更好。
另一个项目根据 IMDB 数据和导演/演员预测 movie ratings。与标签建议器不同的是，它是实时的，因此您可以尝试不同的组合，看看它会预测什么。
这里的结构是：
rating,"directorId","actorId actorId actorId"
两者都在 Google App Engine 上运行，因此 Python 是后端。我没有使用特定的 API；刚刚关注了尼克约翰逊的一些example code。
【讨论】：
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太棒了！正是我想看到的！
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不幸的是，答案中的链接不再在线。有人有一些更新的例子吗？
我没有使用过这个 API。但他们的website lists 以下用例
- 推荐系统（演示代码）
- 垃圾邮件检测（演示代码）
- 客户情绪分析
- 追加销售机会分析
- 消息路由决策
- 诊断
- 文档和电子邮件分类
- 可疑活动识别
- 客户流失分析
- 语言识别
【讨论】：
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感谢您的回复，但我最感兴趣的是非 Google 员工使用它的目的/他们是如何做到的（即，使用哪种语言/库，他们如何处理数据收集，他们如何构建数据等）。