收集使用者資訊的行為記錄模組
分析使用者喜好的模型分析模組
推薦演算法模組
推薦演算法
1. 基於內容的推薦系統(content-based recommendation)
2. 協同過濾推薦系統(collaborative filtering recommendation)
3. 混合推薦系統(hybrid recommendation)
4. 基於網路結構的推薦系統(netword-base recommendation)
核心思想協同過濾是利用集體智慧型的乙個典型方法。
要理解什麼是協同過濾(collaborative filtering, 簡稱cf)
首先想乙個簡單的問題，如果你現在想吃水果，但你不知道具體看吃哪一種，你會怎麼做？大部分的人會問問身邊的朋友，看看家裡所有的水果哪一種更適合自己，而我們一般更傾向於從口味比較，類似的家人那裡得到推薦。這就是協同過濾的核心思想。
當已經對使用者行為進行分析得到使用者喜好後，我們可以根據使用者喜好計算相似使用者和物品，然後基於相似使用者或者物品進行推薦，這就是典型的cf的兩個分支：基於使用者的cf和基於物品的cf。
基於使用者的協同過濾演算法usercf
基於usercf的基本思想相當簡單，基於使用者對物品的偏好找到相鄰鄰居使用者，然後將鄰居使用者喜歡的推薦給當前使用者。
計算上，就是將乙個使用者對所有物品的偏好作為乙個向量來計算使用者之間的相似度，找到k鄰居後，根據鄰居的相似度權重以及他們對物品的偏好，**當前使用者沒有偏好的位涉及物品，計算得到乙個排序的物品列表作為推薦。
基於物品的協同過濾演算法itemcf
基於itemcf的原理與基於usercf類似，只是在計算鄰居時採用物品本身，而不是從使用者的角度，即基於使用者對物品的偏好找到類似的物品，然後根據使用者的歷史偏好，推薦類似的物品給他。
從計算的角度看，就是將所有使用者對某個物品的偏好作為乙個向量來計算物品之間的相似度，得到物品的相似物品後，根據使用者歷史的偏好**當前使用者還沒有表示偏好的物品，計算得到乙個排序的物品列表作為推薦。
系統分析基礎
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系統分析步驟
拿到需求資料該怎樣進行系統分析呢？步驟如下 1 業務物件 把系統中的業務物件都找出來，分析其主要屬性和各業務物件之間的關係。業務物件主要屬性可以按大類來分，大類下面是基本屬性。例如進銷存系統中的業務物件包括物品 商 計畫單 訂單 倉庫 庫位 客戶 使用者等。物品的屬性分為基礎屬性 編碼 名稱 型號等...
系統分析（3）
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