我目前正致力于一项研究，其中我试图预测人们的智商。 这是研究的方式，在第1天参与者进行智商测试。每隔2周，他们会继续参加考试（可能会有不同的问题），为期6个月。
鉴于此信息（或数据集），如何设计推荐系统。 我想像这样的事情
IQvalue --input - ＆gt; [推荐引擎] - 吐出 - ＆gt;可能的IQ值（6个月后）
我的实际研究根本不是智商。我刚刚做了这个例子。 请问我是否正朝着正确的方向前进？有没有算法做类似的事情？
感谢任何帮助。
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对于案例1，您只有时间相关的IQ值，我建议您考虑时间序列分析方法。您的目标是预测智商如何随时间变化。我对此解决方案的建议是 statsmodels 库。它的github地址如下： https://github.com/statsmodels/statsmodels。 这个工具是用python编写的，易于使用。它包含许多常用的tsa模型，例如ARIMA。
对于案例2，如果您还具有人的特征，例如QA测试中的答案，年龄，性别，教育等，我建议您考虑使用机器学习方法来预测IQ。您可以考虑使用随机森林或梯度增强来解决此问题。我建议你使用Scikit-learn或xgboost等工具。
对于案例3，您可以将其建模为推荐系统问题。假设用户测试人员，item-IQ，rating-IQ值，您可以构建用户项矩阵。之后，您可以使用RS方法（如矩阵分解或基于内存的方法）来预测IQ值。
在我看来，前两种方法对你的情况可能更好。