1.1 什么是推荐系统 （1）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。 （2）推荐系统可以更好的发掘商品的长尾 　　传统2/8理论受到挑战。互联网条件下 ...

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 ...

　　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 ...

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 ...

前面几章介绍了各种各样的数据和基于这些数据的推荐算法。在实际系统中，前面几章提到的数据大都存在，因此如何设计一个真实的推荐系统处理不同的数据，根据不同的数据设计算法，并将这些算法融合到一个系统当中是本章讨论的主要问题。本章将首先介绍推荐系统的外围架构，然后介绍推荐系统的架构，并对架构中每个模块 ...

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 ...

在刚刚毕业的时候，当时的领导就问了一个问题——个性化推荐与精准营销的区别，当时朦朦胧胧回答不出。现在想想，他们可以说是角度不同。精准营销可以理解为帮助物品寻找用户，而个性化推荐则是帮助用户寻找物品。 什么是推荐系统？ 那么什么是推荐系统呢？简单的来说，就是帮助用户和物品联系起来 ...