在用户只能看到所有项目的一小部分的情况下，什么样的推荐引擎？

我想向文档管理系统添加推荐功能。它是一台用于存储大多数公司文档的服务器。员工浏览Web界面，然后单击以下载（或在线阅读）他们想要的文档。
每个员工只能访问所有文档的一部分：

我的目标：向员工推荐其队友最近打开的文档，或者作为他们刚刚打开的文档的附件的电子表格，或者他们可能想要阅读的任何内容。

有许多公开数据的推荐引擎（所有Netflix用户都可以观看所有电影），但是这里的情况很特殊：每个员工只拥有全部文档的一小部分的权限，而在Netflix中，任何用户都可以访问所有电影。

示例：Employee1可以读取DocumentA，但不能读取DocumentB。Employee2可以读取，而Employee3则不能读取。

当然，我不能向员工推荐她/他无权访问的文档。此外，我想我应该仅在有权访问文档的员工的背景下考虑文档的普及程度。为了使事情变得更加复杂，员工有时会从一个项目转移到另一个项目，这会影响他们可以访问的文档。

• 这种问题有名字吗？
• 能否在不降低精度/效率的情况下将其减少到更常见的问题？
• 如果没有，哪种方法对这种问题会很好？

注意：类似Netflix的推荐引擎还不够好。如果只有10名员工（包括我在内）可以访问，则具有50个视图的文档应突出显示，而如果有100000名员工可以访问，则不应突出显示。

如果需要，这里有一些具体的数据：每个公司平均有1000名员工，大约10000个文档，一个员工每天点击大约5个文档。每个项目平均有10名员工可以访问它，并且有大约100个文档。每个员工平均并行进行5个项目。

我认为您需要分别解决两件事。

首先，您需要对系统中的用户具有访问控制权。您可以将访问令牌附加到每个用户和文件。在处理之前，过滤文件数据库。

第二，对文档进行排名我建议相对于当前浏览用户而言，文档的权重和用户的权重应具有一定的权重。

例如，我可以认为文档权重和用户权重如下，但根据您的系统，它们可能会更复杂-

DocumentWeight = Number of Views/ Number of Users can Access
UserWeight = ## Relative to browsing user- Users in similar project will have higher weights

DocumentScore = Sum over all viewed users{DocumentWeight x UserWeight}

您可以对文档进行排名，这样可以统计出所需的文档。我希望这会有所帮助。

根据您的描述，我建议您着眼于称为协作过滤的方法。基本上，您可以将文档的任何查看/下载都视为对某些项目的肯定反馈，然后将此类项目推荐给寻找相似文档的用户。

隐藏结果的过滤应基于每个用户进行（您会找到所有可能的建议，但仅输出用户有权查看的建议）。

查看海量数据集的挖掘，第328页，最终将带您进入推荐系统中常用的SVD。