原文:[推薦系統]利用用戶行為數據

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。網站在運行過程中都產生大量原始日志raw log,並將其存儲在文件系統中。很多互聯網業務會把多種原始日志按照用戶 ...

2018-11-02 17:09 0 860 推薦指數:

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推薦系統讀書筆記(二)利用用戶行為數據

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 ...

Wed Jan 27 02:53:00 CST 2016 0 5022
推薦系統學習 -- 利用用戶行為數據

一、用戶行為數據 一個用戶行為表示為6部分,即產生行為用戶行為的對象、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 ...

Sat Jul 27 01:59:00 CST 2019 0 559
推薦系統實踐(項亮)— 第2章 利用用戶行為數據

2.1 用戶行為數據簡介 用戶行為數據可分為顯性反饋行為和隱性反饋行為用戶數據的統一表示; 2.2 用戶行為分析  在設計推薦算法之前需要對用戶行為數據進行分析,了解數據中蘊含的一般規律可以對算法的設計起到指導作用。 用戶活躍度和物品流行度 ...

Sun Oct 28 06:52:00 CST 2018 0 775
如何利用用戶畫像進行個性化推薦|數據理解

                                 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 ...

Wed Sep 02 04:49:00 CST 2020 0 727
基於用戶行為用戶推薦商品

1、用戶行為數據   用戶行為數據在網站中最簡單的存在形式就是日志,用戶行為就是指用戶系統中進行的各種操作,比如用戶在電商網站中進行的瀏覽、點擊、搜索、購買、收藏等行為。我們可以通過分析這些數據來推測用戶喜愛哪種商品,從而為用戶推薦他們更偏愛的商品。 2、用戶行為分類   根據反饋的明確性 ...

Wed Feb 12 01:08:00 CST 2020 0 198
利用行為標簽構建用戶畫像

問題導讀:1、用戶畫像的核心工作是什么?2、開發用戶畫像流程有哪些?3、標簽類別和標簽內容有哪些?4、如何構建用戶畫像系統用戶畫像將產品設計的焦點放在目標用戶的動機和行為上,從而避免產品設計人員草率地代表用戶。產品設計人員經常不自覺的把自己當作用戶代表,根據自己的需求設計產品,導致無法抓住實際 ...

Thu May 28 01:28:00 CST 2020 0 1878
【DevCloud·敏捷智庫】如何利用用戶故事了解需求

摘要:這篇文章主要解決因為不能很好地理解需求而估算做不好的問題,在這里可以了解下如何利用用戶故事了解需求。 背景 很多團隊在應用敏捷開發時,對估算經常感到困惑。這里所說的估算是指產品列表條目(PBI, Product Backlog Item)的估算 。比如,估算以什么標准進行?開發 ...

Fri Jul 17 22:11:00 CST 2020 0 529
利用用戶級線程提高多線程應用的性能

隨着處理器往多核的發展,多線程被越來越多的應用到軟件的開發中。但是如果沒有正確的使用多線程,反而可能會導致軟件性能的下降。 多線程程序中一個影響程序性能的因素就是同步。對於windows系統來說,最快的同步方案就是critical_section,critical_section ...

Mon Apr 02 17:24:00 CST 2012 7 1820
 
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