Autor: Zen y el arte de la programación informática
A medida que aumenta el número de usuarios de sitios web de Internet, se necesita un mejor sistema de recomendación para mejorar la experiencia del usuario y brindar mejores servicios de contenido. Cómo diseñar un sistema de recomendación eficaz es un gran desafío, especialmente en un entorno cambiante. El objetivo de un sistema de recomendación es recomendar los productos o servicios más adecuados a los usuarios mediante el análisis de información diversa, como datos de comportamiento del usuario y hábitos de visualización. En estas circunstancias, también es muy importante cómo recomendar contenido preciso de forma rápida y precisa.
En los últimos años, muchos académicos han estudiado sistemas de recomendación basados en la fusión de datos de múltiples vistas y múltiples sensores a través de varios métodos. Por ejemplo, utilizando la similitud de texto, imágenes, vídeos y otra información para realizar modelos de asociación, analizando los comportamientos históricos de los usuarios para crear retratos de usuarios, utilizando tecnología de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para lograr clasificaciones cruzadas y utilizando el aprendizaje por refuerzo. Métodos para llevar a cabo una orientación personalizada para el usuario, etc. Sin embargo, la mayoría de las investigaciones suelen limitarse a un determinado tipo de tecnología o modelo y carecen de una explicación exhaustiva de los principios básicos que siguen los diferentes sistemas de recomendación y sus ventajas y desventajas. Este artículo intenta analizar los principios básicos, los fundamentos teóricos y los algoritmos centrales del sistema de recomendación desde la perspectiva de la fusión de datos multiperspectiva y multisensorial, y llevar a cabo una discusión en profundidad basada en metodologías y escenarios de aplicación práctica.
2. Explicación de conceptos y términos básicos
2.1 Usuario
Se refiere a los usuarios finales que acceden al sitio web, que pueden ser personas comunes o usuarios avanzados. Por lo general, se pueden dividir en dos tipos: usuarios comunes y usuarios empresariales.
2.2 Contenido
Se refiere a una serie de productos, servicios o conocimientos relacionados recomendados a los usuarios, como películas, música, noticias, juegos deportivos, etc. Por lo general, un contenido consta de múltiples atributos, como nombre, descripción, portada, autor, etiqueta, precio, etc.
2.3 Datos de comportamiento
Es decir, datos de comentarios de los usuarios sobre el contenido, incluidos clics, favoritos, acciones, comentarios, etc. En términos generales, los datos de comportamiento se pueden obtener directamente o mediante registros, seguimiento de comportamiento, etc.
2.4 Sistema de recomendación
se refiere a la capacidad de