十七、机器学习深入学习推荐算法

文章目录

• 1、推荐算法相关概念

• • 1.1 推荐算法的发展
  • 1.2 推荐系统
  • 1.3 常见的推荐算法

• 协作型信息处理方法概述

  • 基于用户行为的数据驱动分析方法

  • 物品特征数据驱动的信息提取技术

  • 几种典型的协作型信息提取方法介绍

  • 3、基于内容的推荐算法

1、推荐算法相关概念

1.1 推荐算法的发展

伴随着信息技术的不断进步,人类逐步从"信息匮乏"时代的单一需求模式转向"信息爆炸"时代的全方位需求模式.在这种背景下,如何有效筛选和提取具有商业价值的信息成为亟待解决的问题.当用户的消费需求相对明确时,面对海量的信息资源可能会感到力不从心;但如果用户的消费需求不够明确,在这种情况下会面临巨大的挑战.

为了应对这一挑战,现代商业 recommender systems 应运而生.作为构成现代商业 recommender systems 的理论基础之一,推荐系统不仅为用户提供个性化服务运作的基础,同时也为供应商提供了精准识别潜在客户群体的重要手段.

1.2 推荐系统

当前大尺寸电子商务平台（如淘宝网）以及主流音乐流媒体服务（如网易云音乐）均配备了内嵌式推荐引擎。在 typical 购物平台上,一旦用户浏览或下单某些商品,系统便会适时展示相关商品供其选择.一位淘宝用户的客户观