推荐系统算法

1227-李同学

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常用推荐算法分类

基于人口统计学推荐

  • 基于人口统计学的推荐机制(Demographic-based Recommendation) 是一种最易于实现的推荐方法,它只是简单的根据系统用户的基本信息发现用户的相关程度,然后将相似用户喜爱的其他物品推荐给当前用户
  • 对于没有明确含义的用户信息(比如登录时间、地域等上下文信息),可以通过聚类等手段,给用户打上分类标签
  • 对于特定标签的用户,又可以根据预设的规则(知识)或者模型,推荐出对应的物品

用户画像

  • 用户画像(User Profile)就是企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后,完美地抽象出一个用户的商业全貌作是企业应用大数据技术的基本方式
  • 用户画像为企业提供了足够的信息基础,能够帮助企业快速找到精准用户群体以及用户需求等更为广泛的反馈信息
  • 作为大数据的根基,它完美地抽象出一个用户的信息全貌,为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息,提供了足够的数据基础.

基于内容的推断

  • Content-based Recommendations (CB)根据推荐物品或内容的元数据,发现物品的相关性,再基于用户过去的喜好记录,为用户推荐相似的物品。
  • 通过抽取物品内在或者外在的特征值,实现相似度计算。
  • 将用户(user) 个人信息的特征(基于喜好记录或是预设兴趣标签), 和物品(item)的特征相匹配,就能得到用户对物品感兴趣的程度

基于协同过滤的推荐

推荐系统算法

基于协同过滤的推荐的优缺点

  • 基于协同过滤的推 荐机制的优点:
  1. 它不需要对物品或者用户进行严格的建模,而且不要求对物品特征的描述是机器可理解的,所以这种方法也是领域无关的
  2. 这种方法计算出来的推荐是开放的,可以共用他人的经验,很好的支持用户发现潜在的兴趣偏好
  • 存在的问题:
  1. 方法的核心是基于历史数据,所以对新物品和新用户都有“冷启动”的问题
  2. -推荐的效果依赖于用户历史偏好数据的多少和准确性
  3. 在大部分的实现中,用户历史偏好是用稀疏矩阵进行存储的,而稀疏矩阵.上的计算有些明显的问题,包括可能少部分人的错误偏好会对推荐的准确度有很大的影响等等
  4. 对于一些特殊品味的用户不能给予很好的推荐
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未经允许不得转载:作者:1227-李同学, 转载或复制请以 超链接形式 并注明出处 拜师资源博客
原文地址:《推荐系统算法》 发布于2020-12-04

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