推荐系统 原创

1265-张同学

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知识点

  1. 推荐系统基本思想:
    推荐系统
                    原创

  2. 推荐系统的数据分析:

    • 要推荐物品或内容的元数据:如关键字,分类标签,基因描述等
    • 系统用户的基本信息:如性别,年龄,兴趣标签等
    • 用户的行为数据:可以转化为对物品或者信息的偏好,根据应用本身的不同,可能包括用户对物品的评分,用户查看物品的记录,用户的购买记录等。这些用户的偏好信息可以分为两类:
      • 显示的用户反馈:这类是用户在网站上自然浏览或者使用网站以外,显示的提供反馈信息,例如用户对物体的评分,或者对物体的评论。
      • 隐式的用户反馈:这类是用户在使用网站时产生的数据,隐式的反应了用户对物品的喜好,如用户购买了某产品,用户查看了某物品的信息等。
  3. 相关算法
    分类:

    1. 根据实时性分类:
      • 离线推荐
      • 实时推荐
    2. 根据是否个性化分类:
      • 基于统计的推荐
      • 个性化推荐
    3. 根据推荐原则分类:
      • 基于相似度推荐
      • 基于知识的推荐
      • 基于模型的推荐
    4. 根据数据源分类
      • 基于人口统计学的推荐
      • 基于内容的推荐
      • 基于协同过滤的推荐

未经允许不得转载:作者:1265-张同学, 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 原创》 发布于2021-02-10

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