推荐系统的简介

尚硅谷课程笔记

主要内容

• 推荐系统概述

  • 推荐系统目的
  • 推荐系统的应用
  • 推荐系统的基本思想
  • 推荐系统的分类

• 推荐系统算法简介

  • 基于人口统计学的推荐
  • 基于内容的推荐
  • 基于协同过滤的推荐
  • 混合推荐

• 推荐测评

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推荐系统的目的

• 信息过载

• 推荐系统

  • 推荐系统是信息过载所采用的措施，面对海量的数据信息，从中快速推荐出符合用户特点的物品。解决一些人的“选择恐惧症”；面向没有明确需求的人。
  • 解决如何从大量信息中找到自己感兴趣的信息
  • 解决如何让自己生产的信息脱颖而出，受到大众的喜爱
  • 总得来说：让用户更好更快获取到自己喜欢的内容，让内容更好更快地推送到喜欢它的用户手中，让网站（平台）更有效的保留用户资源。

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推荐系统的应用

• 个性化音乐
• 电子商务
• 电影视频
• 社交网络
• 个性化阅读
• 证券、理财
• 个性化旅游
• 个性化广告
• 个性化邮件
• 位置服务

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推荐系统的基本思想

• 推荐系统的数据分析

  • 用户 ： 个人信息，喜好标签，上下文信息，行为数据
  • 物品 ： 内容信息，分类标签，关键词
    

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推荐系统的分类

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推荐算法的简介

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推荐系统评测：

• 一般混合使用以下的方法