推薦系統六

2021-09-19 17:48:27 字數 2054 閱讀 3544

基於協同的推薦

今天看乙個cf,

• 優點

– 充分利用群體智慧型

– 推薦精度高於cb

– 利於挖掘隱含的相關性

• 缺點

– 推薦結果解釋性較差

– 對時效性強的item不適用

– 冷啟動問題 

有兩種協同演算法:

• user-based cf

• item-based cf

什麼是 user-based cf :

假設:乙個使用者點外賣點了披薩和義大利面,另外有乙個使用者也點了披薩和義大利面,其中乙個使用者多點了乙個可樂,這時候就將可樂同事推薦給這個使用者。也就是使用者喜歡那些跟他有共同喜好的使用者喜歡的東西。

• user-based cf

喜羊羊光頭強鐵甲小寶

火影忍者

海賊王a51

?22b

1525

5c2?

354d

4353

?使用者分別對五部影片進行打分,分值為1-5,?表示沒看過,通過ui*iu=uu得到下表ab

cda0.59

0.73

0.91

b0.59

0.97

0.77

c0.73

0.97

0.87

d0.91

0.77

0.87

怎樣從上面的矩陣變成下面的矩陣

比如給使用者c推薦 光頭強  r(c,光頭強)=0.97*5+0.87*3/(0.97+0.87)=4.05

item-based cf

--使用者喜歡跟他過去喜歡的物品相似的物品,比如,使用者過去曾經買過一台電腦,會給他推薦電腦包

item-based cf

喜羊羊光頭強鐵甲小寶

火影忍者

海賊王a51

?22b

1525

5c2?

354d

4353

? 喜羊羊光頭強

鐵甲小寶

火影忍者

海賊王喜羊羊

0.57

0.99

0.69

0.63

光頭強0.57

0.80

0.99

0.98

鐵甲小寶

0.99

0.80

0.84

0.95

火影忍者

0.69

0.99

0.84

0.99

海賊王0.63

0.98

0.95

0.99

此時想給c推薦光頭強的概率為r(c,光頭強)=0.57*2+0.99*5+0.80*3+0.98*4/(0.57+0.99+0.80+0.98)=3.72

比較:

user-based

item-based

效能適合使用者較少,否則計算代價太大

適合物品數小於使用者數,物品太多,計算物品相似度矩陣代價太大

領域時效性強,使用者個性化興趣不太明顯的領域

物品豐富,使用者個性化興趣明顯的領域

實時性使用者有新行為,不一定造成推薦物品變化

使用者有新行為,推薦物品一定變化

冷啟動在新使用者對很少的物品產生行為後,不 能立即對他進行個性化推薦,因為使用者 相似度錶是每個一段時間離線計算的 新物品上線後一段時間,一旦有使用者對 物品產生行為,就可以將新物品推薦給 和對它產生行為的使用者興趣相似的其他 使用者

推薦理由很難提供令使用者信服的推薦解釋

利用使用者的歷史行為給使用者做出推薦解釋,可以令使用者比較信服

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