什么是Racommender system
A system which could recommand stuff based on others people did
為什么要使用推薦系統(tǒng)
在購(gòu)物網(wǎng)站上观蜗，我們有太多的選擇
廣告的種類太多
找到最好的網(wǎng)站
推薦影片和書籍
幫助用戶選擇他們想要的，幫助用戶根據(jù)goal做正確的決定
推薦的算法
基于特征的推薦算法 Feature Based （content based）
基于一件事物的特點(diǎn)推薦另一件事物缩赛，比如說(shuō)超人1的電源會(huì)推薦超人2
喜歡一個(gè)導(dǎo)演就會(huì)推薦這個(gè)導(dǎo)演的作品伦泥；喜歡一個(gè)演員就會(huì)推薦這個(gè)演員的作品
推薦可以給予該用戶對(duì)于一件事物的rate卖宠， Recommendation based on the commonalities among
the items that a user has rated before
Feature Based 算法優(yōu)點(diǎn)
- 不需要復(fù)雜的計(jì)算就可以離線處理孕荠，計(jì)算時(shí)間少
- 推薦的東西便于解釋
比如說(shuō)Gmail AD他會(huì)根據(jù)你的Email分析出你喜歡什么東西宦搬，從而發(fā)送廣告給你
Feature Based 算法問(wèn)題
- Overspecialization
- 僅推薦與評(píng)級(jí)過(guò)的東西相似的東西沈自，比如說(shuō)超人1那么只會(huì)推薦DC的Mavel的電影邻奠，然而哈利波特將會(huì)無(wú)法被推薦
- 特性取決于上下文笤喳、和內(nèi)容的種類
- 沒(méi)有小組智慧 No Wisdom from Group
協(xié)同過(guò)濾算法 Collaborative filtering
基于其他用戶的評(píng)價(jià)，或者是基于鄰居或相同或相似的人的意見(jiàn)（Neighboor）
它使用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法碌宴，從而做出對(duì)于相似用戶和產(chǎn)品的預(yù)測(cè)杀狡，統(tǒng)計(jì)方法有兩種：一種是User to User，一種是item to item
比如說(shuō)贰镣，其他用戶買了這本書的同時(shí)也購(gòu)買了另一本書捣卤，所以，也向你推薦另一本書
協(xié)同過(guò)濾算法的好處
- Content is irrelevant, 任何內(nèi)容無(wú)關(guān)緊要
- 擁有了群組智慧
- 在商業(yè)界和學(xué)術(shù)界最常用adopted and studied
協(xié)同過(guò)濾算法問(wèn)題
- Cold Start Problem八孝，就是必須要有幾個(gè)rating該算法才可以執(zhí)行
- Too Expensive董朝，算法比較復(fù)雜
- 人類是會(huì)變得，有時(shí)候他的愛(ài)好會(huì)產(chǎn)生變化
混合算法 Hybird
就是基于feature base 和 Collaborative filtering
不會(huì)的知識(shí)點(diǎn)
User to user的算法
- Build Matrix of thing each user bought / viewed / rated
- Compute similarity between user
- Find similar user to you
- Recommand stuff they bought/ view rate that you have not yet.
item to item的算法
根據(jù)你喜歡什么推薦相似的東西干跛，因?yàn)橐槐緮?shù)學(xué)書永遠(yuǎn)都是數(shù)學(xué)書子姜，但是一個(gè)人就一直都會(huì)變；所以說(shuō)item based similarity change less frequently than user based similarity
比user更好的原因是楼入，我們只需要處理幾個(gè)item就可以了哥捕，而如果我們需要處理user的話，就需要處理很多人嘉熊。
Less storage, Faster computing
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