7.1 外围架构 7.2 推荐系统架构 基于特征的推荐系统架构 用户喜欢的物品、用户相似的用户也可以抽象成特征; 基于特征的推荐系统核心任务就被拆解成两部分,一个是如何为给定用户生成特征,另一个是如何根据特征找到物品; 用户特征种类 ...
. 什么是推荐系统 解决信息过载的三种方式: 分类目录 雅虎 搜索引擎 谷歌 :满足用户有明确目的时的主动查找请求 推荐系统:用户没有明确目的时帮助他们发现感兴趣的内容。 推荐系统可以更好的发掘商品的长尾 传统 理论受到挑战。互联网条件下,由于货架成本极端低廉,电子商务网站往往能出售比传统零售店更多种类的商品。与传统零售业相比,电商的长尾商品数量极其庞大,这些长尾的总销售额甚至能超过热门商品。 ...
2018-10-24 21:34 0 2160 推荐指数:
7.1 外围架构 7.2 推荐系统架构 基于特征的推荐系统架构 用户喜欢的物品、用户相似的用户也可以抽象成特征; 基于特征的推荐系统核心任务就被拆解成两部分,一个是如何为给定用户生成特征,另一个是如何根据特征找到物品; 用户特征种类 ...
在书的“后记”部分,作者列出了Strand研究人员总结的“推荐系统十堂课”,总结了他们设计推荐系统的经验和教训。 1. 确定你真的需要推荐系统 个人评价:不是为了推荐而推荐,推荐只是手段,关键看用户价值在哪里,从用户角度出发,真正能帮助用户。 2. 确定商业目标和用户满意度之间的关系 ...
3.1 冷启动问题简介 问题分类: 用户冷启动 物品冷启动 系统冷启动 常用解决方案: 利用热销榜进行推荐 利用用户注册时的年龄、性别等数据做粗粒度的个性化 利用用户社交数据为其推荐好友喜欢的物品 要求用户在登录时对一些物品进行反馈,收集用户 ...
2.1 用户行为数据简介 用户行为数据可分为显性反馈行为和隐性反馈行为; 用户数据的统一表示; 2.2 用户行为分析 在设计推荐算法之前需要对用户行为数据进行分析,了解数据中蕴含的一般规律可以对算法的设计起到指导作用。 用户活跃度和物品流行度 ...
推荐系统是根据用户的行为、兴趣等特征,将用户感兴趣的信息、产品等推荐给用户的系统,它的出现主要是为了解决信息过载和用户无明确需求的问题,根据划分标准的不同,又分很多种类别: 根据目标用户的不同,可划分为基于大众行为的推荐引擎和个性化推荐引擎 根据数据之间的相关性,可划分为基于人口统计 ...
推荐系统测评 实验方法 离线实验:准备训练数据测试数据并评估; 用户调查:问卷方式、和用户满意度调查 在线实验:AB测试:AB测试是一种很常用的在线评测算法的实验 ...
1.1 什么是推荐系统 80/20原则:80%的销售额来自于20%的热门品牌 不热门的商品数量极其庞大,这些长尾商品的总销售额将是一个不可小觑的数字,也许会超过热门商品带来的销售额。 主流商品代表了绝大多数用户的需求,而长尾商品代表了一小部分用户的个性化需求。 推荐系统 ...
参考:https://github.com/Lockvictor/MovieLens-RecSys/blob/master/usercf.py#L169 数据集 本文使用了MovieLens中的m ...