流行项推荐算法：个性化推荐系统的核心技术

需积分: 0 193 浏览量更新于2023-11-23 收藏 2.12MB PDF 举报

推荐算法1是一种推荐流行项的方法，它使用惯用数据和项的内容作为输入，例如最多下载、最多观看、最大影响的项。这种算法相对容易实现，具有良好的基础架构，能够帮助用户更方便地获取个性化的体验。推荐系统作为支撑个性化的主要技术，在互联网资源爆炸的今天，具有重要的意义。

架构师特刊：推荐系统（理论篇）

话题等等）相似的项。

• 输入：仅仅依赖于项和用户的内容/描述（除了惯用数据）。

• 类型：

ο 信息检索（例如 tf-idf 和 Okapi BM25）；

ο 机器学习（例如朴素贝叶斯、支持向量机、决策树等）。

• 优点：

ο 没有冷启动问题；

ο 不需要惯用数据；

ο 没有流行度偏见，可以推荐有罕见特性的项；

ο 可以使用用户内容特性来提供解释。

• 缺点：

ο 项内容必须是机器可读的和有意义的；

ο 容易归档用户；

ο 很难有意外，缺少多样性；

ο 很难联合多个项的特性。

混合推荐算法

• 简介：综合利用协同过滤推荐算法和基于内容的推荐算法各自的

优点同时抵消各自的缺点。

• 输入：同时使用用户和项的内容特性与惯用数据，同时从两种输

入类型中获益。

• 类型：

ο 加权；

ο 交换；

ο 混合；

ο 特性组合。

剩余39页未读，继续阅读

书看不完了