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推荐系统:概述【架构:用户/物品特征工程---->召回层---->排序层---->测试/评估】【冷启动问题、实时性问题】
2022-07-30 19:44:00 【u013250861】
一、什么是推荐系统
推荐系统是信息过载所采用的措施,面对海量的数据信息,从中快速推荐出符合用户特点的物品。特别对于一些有“选择恐惧症”、没有明确需求的人。
信息消费者:如何从大量信息中找到自己感兴趣的信息是一件很困难的事。
信息生产者:如何让自己生产的信息脱颖而出,收到大众的喜爱,也是一件很困难的事情。
1、推荐系统的目的
- 互联网时代,信息量庞大,对于信息处理能力有限的个体来讲,导致信息过载,个体很难从海量的信息中搜寻到有价值的信息。
- 推荐系统是信息过载所采用的措施,面对海量的数据信息,从中快速推荐出符合用户特点的物品,降低用户的搜寻成本。
- 解决一些人的“选择恐惧症”,以及没有明确需求的人。
- 好的推荐系统能够让用户更快更好的获取自己需要的物品或内容。
- 让网站(平台)更有效的保留用户资源。
2、推荐系统的基本思想
- 知你所想,精准推送。利用用户和物品的特征信息,给用户推荐那些具有用户喜欢的特征物品。
- 物以类聚。利用用户喜欢过的物品,给用户推荐与他喜欢过的物品相似的物品。
- 人以群分。利用和用户相似的其他用户,给用户推荐那些和他们兴趣爱好相似的其他用户喜欢的物品。
3、推荐系统的数据分析
- 要推荐物品或内容的元数据,例如关键字、分类标签、特征描述等
- 系统用户的基本信息,例如性别、年龄、兴趣标签等。
- 用户的行为数据,可以转化为对物品或信息的偏好,根据应用本身的不同,可能包括用户对物品的评分,用户查看物品的记录,用户的购买记录等。这些用户的偏好信息可以分为两类:
- 显示的用户反馈:这类是用户在网站上自然浏览或者使用网站以外,显式的提供反馈信息,例如用户对物品的评分,或者对物品的评论。
- 隐式的用户反馈:这类是用户在使用网站时产生的数据,隐式的反映了用户对物品的喜好,例如用户购买了某物品,用户查看某内容的时长等等。
参考资料:
推荐系统(1):推荐系统概述
推荐系统概述
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