[转]一文简单理解“推荐系统”原理及架构
本文主要介绍什么是推荐系统,为什么需要推荐系统,如何实现推荐系统的方案,包括实现推荐系统的一些常见模型,希望给读者提供学习实践参考。 1. 为什么需要推荐系统 对于信息消费者,需要从大量信息中找到自己感兴趣的信息,而在信息过载时代,用户难以从大量信息中获取自己感兴趣、或者对自己有价值的信息。
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本文主要介绍什么是推荐系统,为什么需要推荐系统,如何实现推荐系统的方案,包括实现推荐系统的一些常见模型,希望给读者提供学习实践参考。 1. 为什么需要推荐系统 对于信息消费者,需要从大量信息中找到自己感兴趣的信息,而在信息过载时代,用户难以从大量信息中获取自己感兴趣、或者对自己有价值的信息。
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1. 最简单的流行度估计 什么是基于流行度(Popularity-based)?通俗地说,就是什么内容吸引用户,就给用户推荐什么内容。 这里面其实有一个隐含的假设,那就是物品本身的质量好坏和流行度有一定的正比关系。什么意思呢?就是说好的东西,自然关注的人就会多,自然就会有更多的谈论。当然,这是一个主观的假设,并不是所有质量高的物品都会有很高的流行度。然而,在不需要过多其他信息和假设的情况下,流行度可以算是衡量物品质量好坏的一个最简单的测度。 那么,如果我们能够在每一个时间点上准确地估计到一个物品的流行度,就只需要按照流行度的数值从高到低排序显示所有的物品就可以了。 然而,这里牵涉到一个问题,那就是如何判断一个物品在任何时间点上的流行度呢?有两个重要的因素影响着物品流行度的估计,那就是 时间和位置。
[source]在线购买率转化高达60%,Amazon推荐系统是如何做到的?
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