基於用戶行為分析的推薦算法是個性化推薦系統的重要算法，一般將這種類型的算法稱為協同過濾算法。協同過濾就是指用戶可以齊心協力，通過不斷地和網站互動，使自己的推薦列表能夠不斷過濾掉自己不感興趣的物品，從而越來越滿足自己的需求。 用戶行為數據簡介 用戶行為數據在網站上最簡單的存在形式就是日志。網站 ...

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。 顯性反饋數據 隱性反饋數據 用戶興趣 明確 ...

一、用戶行為數據 一個用戶行為表示為6部分，即產生行為的用戶和行為的對象、行為的種類、產生行為的上下文、行為的內容和權重。用戶行為的統一表示如下： user id　　 　　　　產生行為的用戶的唯一標識item id　　 　　　　產生行為的對象的唯一標識behavior type　　 　　行為 ...

7.1 外圍架構 7.2 推薦系統架構 基於特征的推薦系統架構 用戶喜歡的物品、用戶相似的用戶也可以抽象成特征； 基於特征的推薦系統核心任務就被拆解成兩部分，一個是如何為給定用戶生成特征，另一個是如何根據特征找到物品； 用戶特征種類 ...

1.1 什么是推薦系統 （1）解決信息過載的三種方式： 分類目錄（雅虎） 搜索引擎（谷歌）：滿足用戶有明確目的時的主動查找請求； 推薦系統：用戶沒有明確目的時幫助他們發現感興趣的內容。 （2）推薦系統可以更好的發掘商品的長尾 　　傳統2/8理論受到挑戰。互聯網條件下 ...

3.1 冷啟動問題簡介 問題分類： 用戶冷啟動 物品冷啟動 系統冷啟動 　　常用解決方案： 利用熱銷榜進行推薦 利用用戶注冊時的年齡、性別等數據做粗粒度的個性化 利用用戶社交數據為其推薦好友喜歡的物品 要求用戶在登錄時對一些物品進行反饋，收集用戶 ...

　　在書的“后記”部分，作者列出了Strand研究人員總結的“推薦系統十堂課”，總結了他們設計推薦系統的經驗和教訓。 1. 確定你真的需要推薦系統 　　個人評價：不是為了推薦而推薦，推薦只是手段，關鍵看用戶價值在哪里，從用戶角度出發，真正能幫助用戶。 2. 確定商業目標和用戶滿意度之間的關系 ...

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 　之前開的坑一直沒有完成，有要開新的坑了，最近在做關於個性化推薦的項目，所以想對目前的工作有個總結。現階段的話，仍然處於熟悉數據的過程中，還沒有正式的走到算法這一層。主要的原因有兩點，第一：數據不是很全，關於用戶、item ...