推薦系統的本質是什麼？
推薦系統本質是要解決使用者，物品（資訊）和場景的連線問題。
驗證推薦系統的常見指標有哪些？
指標通常包括以下五個：
準確率：表示給使用者推薦的物品（資訊）中，有多少是使用者真正感興趣的。
召回率：表示的是使用者感興趣的物品（資訊）中，有多少個是系統推薦的。
覆蓋率：推薦系統能夠推薦出來的物品，佔總物品集合的比例。
多樣性：表示被推薦的物品，兩兩之間的差異性。
實時性：能夠實時更新推薦列表，來滿足使用者行為的變化，能夠將新加入系統的物品推薦給使用者。
（3）基於內容的推薦：核心思想是打標籤，需要分別生成內容畫像和使用者畫像，再基於使用者畫像和內容之間的相似度來給使用者推薦不同的內容。
如何應對系統的冷啟動？
目前無論對哪一種演算法為主，都是建立在大量資料的前提下來保證準確度來達到所謂的個性化推薦的。
解決方案：
個性化推薦系統
基於協同過濾的推薦大體包括 基於專案的協同過濾 item basedcf 基於使用者的協同過濾 user basedcf 基於模型的協同過濾演算法 1 3 基於專案的協同過濾 item basedcf 首先根據不同使用者歷史購買商品的評分資訊計算出各專案之間的相似度，構建各專案之間的相似度矩陣 再找...
個性化推薦演算法實戰第01章個性化推薦演算法綜述
個性化召回 1 什麼是推薦系統？在介紹推薦演算法之前需要先介紹一下什麼是資訊過載。資訊過載就是資訊的數量遠超於人手工可以遍歷的數量。比如，當你沒有目的性的去逛超市，你不可能把所有的商品都看一遍都有什麼。同樣，無論是去書店看書，還是在電影 上搜尋電影，這些物品的量級對於沒有目的性 需求性的使用者而言都...
推薦系統概述 個性化推薦
1.從乙個例子出發 兩名使用者都在某電商 購買了a b兩種產品。當他們產生購買這個動作的時候，兩名使用者之間的相似度便被計算了出來。其中一名使用者除了購買了產品a和b，還購買了c產品，此時推薦系統會根據兩名使用者之間的相似度會為另一名使用者推薦專案c。2.應用現狀 推薦系統可以說是無處不在了，比如 ...