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推荐系统 介绍


推荐系统是一种信息过滤系统,用于预测用户对物品的“评分”或“偏好”。推荐系统近年来非常流行,应用于各行各业。推荐的对象包括:电影、音乐、新闻、书籍、学术论文、搜索查询、分众分类、以及其他产品。也有一些推荐系统专门为寻找专家、合作者、笑话、餐厅、美食、金融服务、生命保险、网络交友等等。

推荐系统目的

推荐系统的基本任务是联系用户和物品,解决信息过载(information overload)的问题。随着信息技术和互联网的发展,人们逐渐从信息匮乏的时代走入了信息过载的时代。在这个时代,无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了很大的挑战:作为信息消费者,如何从大量信息中找到自己感兴趣的信息是一件非常困难的事情;作为信息生产者,如何让自己生产的信息脱颖而出,受到广大用户的关注,也是一件非常困难的事情。推荐系统就 是解决这一矛盾的重要工具。推荐系统的任务就是联系用户和信息,一方面帮助用户发现对自己有价值的信息,另一方面让信息能够展现在对它感兴趣的用户面前,从而实现信息消费者和信息生产者的双赢。

个性化推荐系统的应用

和搜索引擎不同,个性化推荐系统需要依赖用户的行为数据,因此一般都是作为一个应用存在于不同网站之中。在互联网的各类网站中都可以看到推荐系统的应用,而个性化推荐系统在这 些网站中的主要作用是通过分析大量用户行为日志,给不同用户提供不同的个性化页面展示,来提高网站的点击率和转化率。广泛利用推荐系统的领域包括电子商务、电影和视频、音乐、社交网络、阅读、基于位置的服务、个性化邮件和广告等。

尽管不同的网站使用不同的推荐系统技术,但总地来说,几乎所有的推荐系统应用都是由前台的展示页面、后台的日志系统以及推荐算法系统 3 部分构成的。

这里收集了推荐系统实践中的一些经典设计与相关实践等。 ...
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