推薦系統簡介

推薦系統存在的前提

（1）資訊過載；（2）使用者需求不明確

推薦系統的目標

連線使用者和物品，發現長尾商品；留住使用者和內容生產者，實現商業目標

推薦系統的應用領域推薦系統的評估

使用者——滿足需求

內容提供方——獲取長尾流量，獲得互動和認可

**——留住使用者，實現商業目標

match-rank-re-rank

candidate generation-ranking

召回階段：通過i2i/u2i/u2u/user profile等方式」粗糙「地召回候選物品，數量一般在百萬級別。

排序階段：對召回後的物品採用更精細的特徵計算user-item之間的排序分，作為最終輸出排序結果的依據。

推薦系統簡介

社交網路 個性化閱讀 基於位置的服務 個性化郵件 離線實驗 步驟 通過日誌系統獲得使用者行為資料，並按照一定格式生成乙個標準的資料集 將資料集按照一定的規則分成訓練集和測試集 在訓練集上訓練使用者興趣模型，在測試集上進行 通過事先定義的離線指標評測演算法在測試集上的 結果。優點 不需要有對實際系統的...

推薦系統簡介

當使用者並不明確自己可能需要某些商品的時候，搜尋引擎的作用開始不那麼明顯，於是就需要推薦引擎來為使用者進行可能感興趣商品的推薦。如圖，推薦系統可以看作是乙個黑盒子，把使用者以及商品的一些資訊 作為輸入，它就能給相關使用者推薦他們可能會感興趣的商品。1.根據物件導向的不同 2.根據不同的資料來源 3....

推薦系統 簡介

一.簡介 推薦系統本質上是銷售系統的一部分。為了解決資訊過載和使用者無明確需求的問題，找到使用者感興趣物品，才有了個性化推薦。二.組成 推薦系統廣泛存在於各類 中，一般由三部分組成 基礎資料 推薦演算法系統 前台展示。基礎資料報括很多維度，包括使用者的訪問 瀏覽 下單 收藏，使用者的歷史訂單資訊，評...