Autor: Zen e a arte da programação de computadores
"A direção de desenvolvimento futuro da recomendação inteligente: aumento de dados, aprendizagem federada e aprendizagem por transferência"
introdução
Com o rápido desenvolvimento da tecnologia da Internet, os dados do usuário desempenham um papel cada vez mais importante nos sistemas de recomendação. Os dados do usuário podem não apenas ajudar os sistemas de recomendação a compreender os interesses e comportamentos dos usuários, mas também permitir recomendações inteligentes por meio de algoritmos como aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Este artigo discutirá a direção futura do desenvolvimento da recomendação inteligente: aprimoramento de dados, aprendizagem federada e aprendizagem por transferência.
- Princípios e conceitos técnicos
2.1. Explicação dos conceitos básicos
Os sistemas de recomendação inteligentes modelam os dados do usuário por meio de algoritmos como aprendizado de máquina e aprendizado profundo para prever os interesses e comportamentos dos usuários e fornecer serviços de recomendação personalizados. Os dados do usuário incluem principalmente o comportamento histórico do usuário, informações pessoais, hobbies, etc.
2.2. Introdução aos princípios técnicos: princípios de algoritmos, etapas específicas de operação, fórmulas matemáticas, exemplos de código e explicações
Atualmente, os principais algoritmos de recomendação inteligente incluem filtragem colaborativa, recomendações baseadas em conteúdo, recomendações de aprendizagem profunda, etc. Entre eles, a filtragem colaborativa é um método para prever os interesses do usuário por meio de algoritmos de similaridade, incluindo métodos baseados na similaridade usuário-usuário e na similaridade usuário-item. A recomendação baseada em conteúdo recomenda conteúdo que interessa aos usuários por meio de similaridade de conteúdo.Algoritmos comuns de recomendação baseada em conteúdo incluem recomendação baseada em vetor e recomendação baseada em gráfico. A recomendação de aprendizado profundo usa algoritmos como redes neurais para aprender as características do comportamento do usuário e fazer recomendações personalizadas.
2.3. Comparação de tecnologias relacionadas
O algoritmo de recomendação de filtragem colaborativa proporciona uma alta experiência do usuário quando é altamente preciso, mas seu efeito é muito afetado pela complexidade e diversidade do comportamento do usuário. O algoritmo de recomendação baseado em conteúdo é mais sensível às características do conteúdo, mas