推薦系統實踐 對於推薦系統,本文總結內容,如下圖所示: 推薦系統 ...
什么是好的推薦系統: 一個完整的推薦系統包括三部分用戶,網站,內容提供方。 好的推薦系統設計,能夠讓推薦系統本身收集到高質量的用戶反饋,不斷完善推薦的質量,增加 用戶和網站的交互,提高網站的收入。因此在評測一個推薦算法時,需要同時考慮三方的利益, 一個好的推薦系統是能夠令三方共贏的系統。 推薦系統的指標: 推薦系統最為重要的指標是准確率,即預測的准確率。例如預測某個用戶是否會購買某個商品。 但是准 ...
2018-01-02 13:52 0 3093 推薦指數:
推薦系統實踐 對於推薦系統,本文總結內容,如下圖所示: 推薦系統 ...
基於鄰域的算法是推薦系統中最基本的算法,該算法不僅在學術界得到了深入研究,而且在 業界得到了廣泛應用。基於鄰域的算法分為兩大類,一類是基於用戶的協同過濾算法,另一類是 基於物品的協同過濾算法。 基於用戶的協同過濾算法: 該算法主要分為兩個步驟 ...
1.1 什么是推薦系統 80/20原則:80%的銷售額來自於20%的熱門品牌 不熱門的商品數量極其龐大,這些長尾商品的總銷售額將是一個不可小覷的數字,也許會超過熱門商品帶來的銷售額。 主流商品代表了絕大多數用戶的需求,而長尾商品代表了一小部分用戶的個性化需求。 推薦系統 ...
按照推薦任務的不同,最常用的推薦質量度量方法可以划分為三類: (1)對預測的評分進行評估,適用於評分預測任務。 (2)對預測的item集合進行評估,適用於Top-N推薦任務。 (3)按排名列表對推薦效果加權進行評估,既可以適用於評分預測任務也可以用於Top-N推薦任務。。 對用戶 \(u ...
上下文包括用戶訪問推薦系統的時間、地點、心情等。 5.1 時間上下文信息 5.1.1 時間效應簡介 時間信息對用戶興趣的影響表現在以下幾個方面: 1.用戶興趣是變化:關注最近行為 2.物品也是有生命周期的: 3.季節效應 5.1.2 時間效應舉例 5.1.3 ...
一、准確率(Precision)和召回率(Recall) (令R(u)是根據用戶在訓練集上的行為給用戶作出的推薦列表,而T(u)是用戶在測試集上的行為列表。) 對用戶u推薦N個物品(記為R(u)),令用戶u在測試集上喜歡的物品集合為T(u),然后可以通過准確率/召回率評測推薦 ...
2.1 用戶行為數據簡介 顯性反饋行為:用戶明確表示對物品喜好的行為。評分、喜歡、不喜歡。 隱性反饋行為:不能明確反應用戶喜好的行為。比如頁面瀏覽。 ...
3.1 冷啟動問題簡介 主要分三類: 1.用戶冷啟動:如何給新用戶做個性化推薦。 2.物品冷啟動:如何將新的物品推薦給可能對它感興趣的用戶這一問題。 3.系統冷啟動:如何在一個新開發的網站上設計個性化推薦系統。 解決方案: 1.提供非個性化的推薦:熱門排行榜 ...