本文總結了多種推薦場景中的注意事項，或者推薦中比較關鍵的因素，不涉及演算法描述，僅僅說明關注點，僅供參考。
推薦演算法有很多種，從演算法的角度來說，我認為主要由以下幾種：協同過濾系列（基於item和user），機器學習分類系列（喜歡和不喜歡二分類，或者回歸中的分值代表喜歡程度），矩陣分解系列（mahout als演算法，netflix舉行推薦大賽獲獎演算法），關聯規則（電商常用）。本文將從以上幾種系列進行總結。
一、協同過濾系列
協同過濾演算法感覺是最熱也是推薦最精準的演算法之一。在sns交友推薦中，目前協同過濾演算法是最精準的演算法（個人之見），原因有以下幾點：1、交友**中使用者的基礎屬性不足以完全表達乙個人，除非現在可以把人的相貌資訊完全表達出來，畢竟陌生人交友首先看相貌。2、使用者的行為已經將使用者對其他使用者的描述看法融入到動作中。
使用協同過濾注意事項：
1、使用者的行為考慮盡量周全，可以將不同隱士行為給一定權值，將隱士行為綜合起來得到顯示的評分。
2、對推薦結果重新排序，達到利益最大化，像交友**應該加入活躍因子和**因子，活躍因子公升函式，**因子減函式，控制推薦活躍使用者，保證使用者**率均衡。
3、對於交友**的推薦，正向推薦是使用者可能喜歡的人，如果將行為使用者和被行為使用者順序顛倒且評分值不變，這樣推薦給被行為使用者可能喜歡他的人，將兩者取交集，就是可能雙方互相喜歡，即推薦最高境界互惠型推薦。
4、 基於物品的協同過濾，相似度進行歸一化有助於提高推薦的多樣性。因為不同物品內部的相似度不平衡，有些物品內部的相似度較高，造成推薦結果傾向於該類物品。對於兩個不同的類，什麼樣的類其類內物品之間的相似度高，什麼樣的類其類內物品相似度低呢？一般來說，熱門的類其類內物品相似度一般比較大。如果不進行歸一化，就會推薦
比較熱門的類裡面的物品，而這些物品也是比較熱門的。因此，推薦的覆蓋率就比較低。相反，如果進行相似度的歸一化，則可以提高推薦系統的覆蓋率。
5、在itembased cf中，tanimoto係數比其他係數會得到更大的覆蓋量，它不關心使用者對物品的具體評分值是多少，它在關心使用者與物品之間是否存在關聯關係。這樣導致了，不同物品之間的相似度平衡，不會偏向某個物品。
6、對基於使用者的推薦系統來說，pearson相關係數比其他對比使用者的方法更勝一籌。基於物品的推薦來說，余弦相似度方法比pearson相關度量表現更好。
7、降低流行物品的權重。很多領域存在一些很多人都喜愛的物品，讓兩個使用者對有爭議的物品（冷門物品）達成共識更有價值。可以使用反使用者頻率緩解。
8、基於物品的推薦來說，余弦相似度方法比pearson相關度量表現更好。在基於物品的推薦演算法中，余弦相似度由於效果精確，已經被證實是一種標準的度量體系。這種方法也被廣泛用於資訊檢索和文字挖掘，用於比較兩份文件，文件表示為詞的向量。基本的余弦方法不會考慮使用者評分平均分之間的差異，改進版的余弦方法能夠解決這個問題，做法是在評分值中減去平均值，改進余弦方法的取值在-1和+1之間，就像pearson方法一樣。
9、電商推薦中需要加入貨品上架時間和購買時間因素，加入季節上下文因子。
二、機器學習分類系列
1、機器學習方式（邏輯回歸、決策樹、svm）。使用歷史資料中成功和失敗的資料集，訓練出模型，使用模型進行**推薦。（成功案例和失敗案例比較難把握）
2、機器學習方法一般會使用較多的屬性，只包含基礎屬性效果會很差，如果包含的屬性較多的話，很多使用者的很多屬性會為空，資料預處理比較麻煩。
3、很多模型會使用協同過濾推薦出資料，然後使用邏輯回歸（使用關鍵屬性指標）計算推薦資料推薦指數，對推薦資料進行排序。
三、矩陣分解系列
2、矩陣分解系列在文字聚類中應用較多。
四、關聯規則推薦
1、一般用於電商**推薦，比如購買此物品的人還購買了什麼。
2、電商**物品擺放，一般也會依賴於關聯規則進行調整
電商**推薦：關聯規則推薦，協同過濾推薦（基於物品），關注新上架物品和季節性物品，弱化流行物品相似度，長尾物品的相似更有價值，長尾物品更能帶動公司效益。
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