柚子快报激活码778899分享：推荐系统-简介
一.简介
推荐系统本质上是销售系统的一部分。
为了解决信息过载和用户无明确需求的问题，找到用户感兴趣物品，才有了个性化推荐。
二.组成
推荐系统广泛存在于各类网站中，一般由三部分组成：基础数据、推荐算法系统、前台展示。基础数据包括很多维度，包括用户的访问、浏览、下单、收藏，用户的历史订单信息，评价信息等很多信息；推荐算法系统主要是根据不同的推荐诉求由多个算法组成的推荐模型；前台展示主要是对客户端系统进行响应，返回相关的推荐信息以供展示。
基础数据主要包括：
1.要推荐物品或内容的元数据，例如关键字，基因描述等；
2.系统用户的基本信息，例如性别，年龄等
3.用户对物品或者信息的偏好，根据应用本身的不同，可能包括用户对物品的评分，用户查看物品的记录，用户的购买记录等。
其实这些用户的偏好信息可以分为两类：
显式的用户反馈：这类是用户在网站上自然浏览或者使用网站以外，显式的提供反馈信息，例如用户对物品的评分，或者对物品的评论。
隐式的用户反馈：这类是用户在使用网站是产生的数据，隐式的反应了用户对物品的喜好，例如用户查看了某物品的信息等等。
显式的用户反馈能准确的反应用户对物品的真实喜好，但需要用户付出额外的代价，而隐式的用户行为，通过一些分析和处理，也能反映用户的喜好，只是数 据不是很精确，有些行为的分析存在较大的噪音。但只要选择正确的行为特征，隐式的用户反馈也能得到很好的效果，只是行为特征的选择可能在不同的应用中有很 大的不同，例如在电子商务的网站上，购买行为其实就是一个能很好表现用户喜好的隐式反馈。
三.分类
推荐引擎分类可以根据很多指标进行区分：
1.根据目标用户进行区分：根据这个指标可以分为基于大众行为的推荐引擎和个性化推荐引擎。
根据大众行为的推荐引擎，对每个用户都给出同样的推荐（排行榜）个性化推荐引擎，对不同的用户，根据他们的口味和喜好给出更加精确的推荐。
2.根据数据源进行区分：主要是根据数据之间的相关性进行推荐，因为大部分推荐引擎工作原理还是基于物品或者用户的相似集进行推荐。
根据系统用户的基本信息发现用户相关程度，这种被称为基于人口统计学的推荐。根据推荐物品或内容的元数据，发现物品或者内容的相关性，这种被称为基于内容的推荐。根据用户对物品或者信息的偏好，发现物品或者内容本身的相关性，或者是发现用户的相关性，这种被称为基于协同过滤的推荐
3.根据推荐模型进行区分：可以想象在海量物品和用户的系统中，推荐引擎的计算量相当大，要实现实时推荐务必建立推荐模型：
基于物品和用户本身的，这种推荐引擎将每个用户和每个物品都当作独立的实体，预测每个用户对于每个物品的喜好程度，这些信息往往 是用一个二维矩阵描述的。由于用户感兴趣的物品远远小于总物品的数目，这样的模型导致大量的数据空置，即我们得到的二维矩阵往往是一个很大的稀疏矩阵。同 时为了减小计算量，我们可以对物品和用户进行聚类， 然后记录和计算一类用户对一类物品的喜好程度，但这样的模型又会在推荐的准确性上有损失。基于关联规则的推荐（Rule-based Recommendation）：关联规则的挖掘已经是数据挖掘中的一个经典的问题，主要是挖掘一些数据的依赖关系，典型的场景就是“购物篮问题”，通过关联规则的挖掘，我们可以找到哪些物品经常被同时购买，或者用户购买了一些物品后通常会购买哪些其他的物品，当我们挖掘出这些关联规则之后，我们可以基于这些规则给用户进行推荐。基于模型的推荐（Model-based Recommendation）：这是一个典型的机器学习的问题，可以将已有的用户喜好信息作为训练样本，训练出一个预测用户喜好的模型，这样以后用户在 进入系统，可以基于此模型计算推荐。这种方法的问题在于如何将用户实时或者近期的喜好信息反馈给训练好的模型，从而提高推荐的准确度。
其实在现在的推荐系统中，很少有只使用了一个推荐策略的推荐引擎，一般都是在不同的场景下使用不同的推荐策略从而达到最好的推荐效果，例如 Amazon 的推荐，它将基于用户本身历史购买数据的推荐，和基于用户当前浏览的物品的推荐，以及基于大众喜好的当下比较流行的物品都在不同的区域推荐给用户，让用户 可以从全方位的推荐中找到自己真正感兴趣的物品。
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