讀書筆記 推薦系統實踐 第一章 好的推薦系統

2021-09-19 07:49:35 字數 1309 閱讀 6637

推薦系統作用可以解決資訊過載的問題

推薦系統和搜素引擎是互補工具

推薦演算法的本質是通過一定的方式將使用者和物品聯絡起來,而不同的推薦系統利用了不同的方式。

幾乎所有的推薦系統應用都是由前台的展示頁面,後台的日誌系統以及推薦演算法系統三部分構成的。

物件:亞馬遜(20%-30%)

推薦演算法

推薦演算法

應用:打包銷售

netflix

youtube、hulu

為什麼**很適合推薦?

pandora

last.fm

**推薦的特點

主要應用場景(以facebook為例):

資訊流的會話推薦:開發了edgerank演算法對會話進行排序

給使用者推薦好友

往往和社交網路結合在一起

位置是一種很重要的上下文資訊

測評乙個推薦演算法需要同時考慮三方的利益

好的推薦演算法並不是僅僅是準確的**

離線實驗

使用者調查

缺點:招募測試使用者的代價太大,很難組織大規模的測試使用者,還需要保證使用者的分布盡量真實

使用者滿意度

**準確度

覆蓋率:盡可能覆蓋更多的物品,並且熱門和冷門推薦出現的次數差不多

多樣性:覆蓋使用者不同的興趣領域

驚喜度(serendipity):推薦結果和使用者的歷史興趣不相似,但卻讓使用者覺得滿意

信任度

實時度

其他方法:

商業目標

通過不同的測評維度,可以知道乙個演算法在什麼情況下效能最好,為融合演算法提供參考。

第一章讀書筆記

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