推荐系统

• 引言

  • 推荐系统性能评估标准

  • 规则驱动模型（Apriori算法）

  • 协同过滤机制

    • • 用户导向的协同过滤策略
      • 物品导向的协同过滤策略
      • UserCF与ItemCF的对比分析

  • 隐含语义模型（待更新）

  • 图结构模型（待更新）

  • 贝叶斯理论指导下的推荐方法

  • K近邻算法在推荐中的应用

  • 决策树在推荐系统中的使用

  • 矩阵分解技术在推荐领域的应用

  • 基于反向传播算法的推荐方法

  • 利用词向量模型的推荐方式

  • 基于逻辑回归的推荐技术

  • 深度学习驱动的推荐系统

    • 因子分解机模型
    • 深度因子网络模型
    • 参数化神经网络模型
    • 宽深网络模型
    • 深度因子分解机模型
    • 神经因子分解机模型
    • 注意力因子分解机模型
    • 深度语义匹配模型
    • 多视角深度神经网络模型
    • 深度交叉网络模型
    • 神经协同过滤模型
    • GBDT与逻辑回归结合模型
    • 序列到序列生成模型

介绍

推荐系统属于一种信息筛选机制，其核心功能在于预估用户对于特定物品的“评分”或“偏好”程度。

常见的实现方式包括以下几种：
1. 规则模型（Apriori算法）
2. 协同过