精华内容
下载资源
问答
  • 个性化推荐系统

    千次阅读 2013-07-07 19:54:00
    个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为,向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。 随着电子商务规模的不断扩大,商品个数...个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台,以帮助电子商务网站

    个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为向用户推荐用户感兴趣的信息商品


    随着电子商务规模的不断扩大,商品个数和种类快速增长,顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。为了解决这些问题,个性化推荐系统应运而生。


    个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台,以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。购物网站的推荐系统为客户推荐商品,自动完成个性化选择商品的过程,满足客户的个性化需求,推荐基于:网站最热卖商品、客户所处城市、客户过去的购买行为和购买记录,推测客户将来可能的购买行为。


    个性化推荐系统的作用

    个性化推荐的最大的优点在于,它能收集用户特征资料并根据用户特征,如兴趣偏好,为用户主动作出个性化的推荐。而且,系统给出的推荐是可以实时更新的,即当系统中的商品库或用户特征库发生改变时,给出的推荐序列会自动改变。这就大大提高了电子商务活动的简便性和有效性,同时也提高了企业的服务水平。
    总体说来,一个成功的个性化推荐系统的作用主要表现在以下三个方面:
    1) 将电子商务网站的浏览者转变为购买者:电子商务系统的访问者在浏览过程中经常并没有购买欲望,个性化推荐系统能够向用户推荐他们感兴趣的商品,从而促成购买过程。
    2)提高电子商务网站的交叉销售能力:个性化推荐系统在用户购买过程中向用户提供其他有价值的商品推荐,用户能够从系统提供的推荐列表中购买自己确实需要但在购买过程中没有想到的商品,从而有效提高电子商务系统的交叉销售。
    3)提高客户对电子商务网站的忠诚度:与传统的商务模式相比,电子商务系统使得用户拥有越来越多的选择,用户更换商家极其方便,只需要点击一两次鼠标就可以在不同的电子商务系统之间跳转。个性化推荐系统分析用户的购买习惯,根据用户需求向用户提供有价值的商品推荐。如果推荐系统的推荐质量很高,那么用户会对该推荐系统产生依赖。因此,个性化推荐系统不仅能够为用户提供个性化的推荐服务,而且能与用户建立长期稳定的关系,从而有效保留客户,提高客户的忠诚度,防止客户流失
    个性化推荐系统具有良好的发展和应用前景。目前,几乎所有的大型电子商务系统,如Amazon、eBay等不同程度的使用了各种形式的推荐系统。国内方面,知名购物网站麦包包、凡客诚品、库巴网、红孩子等都率先选择了本土最先进的百分点推荐引擎系统构建个性化推荐服务系统。在日趋激烈的竞争环境下,个性化推荐系统能有效的保留客户,提高电子商务系统的服务能力。成功的推荐系统会带来巨大的效益。 另一方面,各种提供个性化服务的Web站点也需要推荐系统的大力支持,国内推荐系统领航者百分点科技就Web站点个性化内容推荐方面也做出了贡献,在信息爆棚的今天,实施个性化阅读势在必行。


    只有做个性化才能实现亚马逊CEO Jeff Bezos的梦想“如果我有100万个用户,我就为他们做100万个亚马逊网站”。


    有趣的是,最近的研究显示,新用户更容易选择特别流行的商品。


    如果要给用户推荐他喜欢的商品,最“保险”的方式就是给他特别流行或者得分特别高的商品,因为这些商品有更可能被喜欢

    展开全文
  • 个性化推荐系统概述

    万次阅读 2018-11-07 10:47:47
    一、 个性化推荐系统简介 个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种智能平台,可以模拟商店销售人员向顾客提供商品信息和建议,为顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务,它的目标是既满足用户意识到...

    一、 个性化推荐系统简介


    个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种智能平台,可以模拟商店销售人员向顾客提供商品信息和建议,为顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务,它的目标是既满足用户意识到的需求,也能满足用户没有意识到的需求,或意识到,但没有表达出来的需求,让用户超越个体的视野,避免只见树木不见森林。好的推荐系统可以大大提高用户的忠诚度,并为电子商务带来了巨大的利益。


    个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为,向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。随着电子商务规模的不断扩大,商品个数和种类快速增长,顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。为了解决这些问题,个性化推荐系统应运而生。


    推荐系统是数据挖掘的一个分支,是一种较为特殊的数据挖掘系统,主要体现在推荐系统的实时性和交互性上。系统根据用户的兴趣爱好,向用户推荐符合其兴趣爱好的信息,也称个性化推荐系统。它不但根据用户以往的历史纪录,更需要结合当前一段时间的行为动作作出实时的反应,并根据与用户交互的反馈结果修正和优化其推荐结果。

     

     

    二、 个性化推荐系统背景


    随着电子商务规模的不断扩大,商品个数和种类快速增长,顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。为了解决这些问题,个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台,以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。购物网站的推荐系统为客户推荐商品, 自动完成个性化选择商品的过程, 满足客户的个性化需求。


    在电子商务时代, 商家通过购物网站提供了大量的商品, 客户无法一眼通过屏幕就了解所有的商品,也无法直接检查商品的质量. 所以,客户需要一种电子购物助手,能根据客户自己的兴趣爱好推荐客户可能感兴趣或者满意的商品。


    1. 当当网使用个性化推荐系统的原因
    互联网的出现和普及给用户带来了大量的信息,满足了用户在信息时代对信息的需求,但随着网络的迅速发展而带来的网上信息量的大幅增长,使得用户在面对大量信息时无法从中获得对自己真正有用的那部分信息,对信息的使用效率反而降低了,这就是所谓的信息超载(information overload)问题。信息超载是目前网络用户面临的一个严重问题,个性化推荐系统是解决该问题的一个有力工具,并受到了众多的关注和研究。当当网恰时的选择和升级个性化推荐系统是顺应潮流的。个性化推荐系统,它是根据用户的信息需求、兴趣等,将用户感兴趣的信息、产品等推荐给用户的个性化信息推荐系统。和搜索引擎相比推荐系统通过研究用户的兴趣偏好,进行个性化计算,由系统发现用户的兴趣点,从而引导用户发现自己的信息需求。一个好的推荐系统不仅能为用户提供个性化的服务,还能和用户之间建立密切关系,让用户对推荐产生依赖。个性化推荐系统现已广泛应用于很多领域,它在当当网中的运用就很好的代表着在电子商务领域具有良好的发展和应用前景。

     


    三、 推荐系统在我国的现状


    我国电子商务推荐系统相对国外差距较大,理论研究的落后是影响推荐技术发展的直接原因,现有的推荐系统从推荐的深度、规模性和质量方面都远远落后于国外。我国的推荐系统功能相对国外存在较大的差距,主要表现:(1)缺乏个性化的推荐,很多的推荐结果是对所有用户的,是非个性化的推荐,可能很多的推荐与某一用户的兴趣并不相符,这是我国推荐系统与国外推荐系统最主要的差别; (2)推荐的自动化程度低,系统不能保存用户每次的输入信息;(3)推荐的持久性程度低,建立在当前用户会话基础上,不能利用用户以前的会话信息,这也是我国推荐技术和国外的推荐技术的一个重要差别。

     


    四、 个性化推荐系统的发展历程


    1995年3月,卡耐基.梅隆大学的Robert Armstrong等人在美国人工智能协会上提出了个性化导航系统Web Watcher; 斯坦福大学的Marko Balabanovic等人在同一会议上推出了个性化推荐系统LIRA; 


    1995年8月,麻省理工学院的Henry Lieberman在国际人工智能联合大会(IJCAI)上提出了个性化导航智能体Litizia; 


    1996年, Yahoo推出了个性化入口My Yahoo; 


    1997年,AT&T实验室提出了基于协同过滤的个性化推荐系统PHOAKS和Referral Web; 


    1999年,德国Dresden技术大学的Tanja Joerding实现了个性化电子商务原型系统TELLIM; 


    2000年,NEC研究院的Kurt等人为搜索引擎CiteSeer增加了个性化推荐功能; 


    2001年,纽约大学的Gediminas Adoavicius和Alexander Tuzhilin实现了个性化电子商务网站的用户建模系统1:1Pro; 


    2001年,IBM公司在其电子商务平台Websphere中增加了个性化功能,以便商家开发个性化电子商务网站;


    2003年,Google开创了AdWards盈利模式,通过用户搜索的关键词来提供相关的广告。AdWords的点击率很高,是Google广告收入的主要来源。2007年3月开始,Google为AdWords添加了个性化元素。不仅仅关注单次搜索的关键词,而是对用户近期的搜索历史进行记录和分析,据此了解用户的喜好和需求,更为精确地呈现相关的广告内容。


    2007年,雅虎推出了SmartAds广告方案。雅虎掌握了海量的用户信息,如用户的性别、年龄、收入水平、地理位置以及生活方式等,再加上对用户搜索、浏览行为的记录,使得雅虎可以为用户呈现个性化的横幅广告。


    2009年,Overstock(美国著名的网上零售商)开始运用ChoiceStream公司制作的个性化横幅广告方案,在一些高流量的网站上投放产品广告。 Overstock在运行这项个性化横幅广告的初期就取得了惊人的成果,公司称:“广告的点击率是以前的两倍,伴随而来的销售增长也高达20%至30%。”


    2009年7月,国内首个个性化推荐系统科研团队北京百分点信息科技有限公司成立,该团队专注于个性化推荐、推荐引擎技术与解决方案,在其个性化推荐引擎技术与数据平台上汇集了国内外百余家知名电子商务网站与资讯类网站,并通过这些B2C网站每天为数以千万计的消费者提供实时智能的商品推荐。


    2011年8月,纽约大学个性化推荐系统团队在杭州成立载言网络科技有限公司,在传统协同滤波推荐引擎基础上加入用户社交信息和用户的隐性反馈信息,包括网页停留时间、产品页浏览次数,鼠标滑动,链接点击等行为,辅助推荐,提出了迄今为止最为精准的基于社交网络的推荐算法。团队目前专注于电商领域个性化推荐服务以及商品推荐服务社区——e推荐。


    2011年9月,百度世界大会2011上,李彦宏将推荐引擎与云计算、搜索引擎并列为未来互联网重要战略规划以及发展方向。百度新首页将逐步实现个性化,智能地推荐出用户喜欢的网站和经常使用的APP。

     


    五、 系统作用
    个性化推荐的最大的优点在于,它能收集用户特征资料并根据用户特征,如兴趣偏好,为用户主动作出个性化的推荐。而且,系统给出的推荐是可以实时更新的,即当系统中的商品库或用户特征库发生改变时,给出的推荐序列会自动改变。这就大大提高了电子商务活动的简便性和有效性,同时也提高了企业的服务水平。


    总体说来,一个成功的个性化推荐系统的作用主要表现在以下三个方面:


    1) 将电子商务网站的浏览者转变为购买者:电子商务系统的访问者在浏览过程中经常并没有购买欲望,个性化推荐系统能够向用户推荐他们感兴趣的商品,从而促成购买过程。
    2) 提高电子商务网站的交叉销售能力:个性化推荐系统在用户购买过程中向用户提供其他有价值的商品推荐,用户能够从系统提供的推荐列表中购买自己确实需要但在购买过程中没有想到的商品,从而有效提高电子商务系统的交叉销售。
    3) 提高客户对电子商务网站的忠诚度:与传统的商务模式相比,电子商务系统使得用户拥有越来越多的选择,用户更换商家极其方便,只需要点击一两次鼠标就可以在不同的电子商务系统之间跳转。个性化推荐系统分析用户的购买习惯,根据用户需求向用户提供有价值的商品推荐。如果推荐系统的推荐质量很高,那么用户会对该推荐系统产生依赖。因此,个性化推荐系统不仅能够为用户提供个性化的推荐服务,而且能与用户建立长期稳定的关系,从而有效保留客户,提高客户的忠诚度,防止客户流失。


    个性化推荐系统具有良好的发展和应用前景。目前,几乎所有的大型电子商务系统,如Amazon、eBay等不同程度的使用了各种形式的推荐系统。国内方面,知名购物网站麦包包、凡客诚品、库巴网、红孩子等都率先选择了本土最先进的百分点推荐引擎系统构建个性化推荐服务系统。在日趋激烈的竞争环境下,个性化推荐系统能有效的保留客户,提高电子商务系统的服务能力。成功的推荐系统会带来巨大的效益。 另一方面,各种提供个性化服务的Web站点也需要推荐系统的大力支持,国内推荐系统领航者百分点科技就Web站点个性化内容推荐方面也做出了贡献,在信息爆棚的今天,实施个性化阅读势在必行。


    --------------------- 
    作者:waze_7 
    来源:CSDN 
    原文:https://blog.csdn.net/waze_7/article/details/51774482 
    版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

    展开全文
  • 大数据——个性化推荐系统

    千次阅读 2018-10-20 20:05:11
    要知道什么是个性化推荐系统,那么就要先了解什么是推荐系统: 什么是推荐系统 推荐系统就是利用电子商务网站或APP向客户提供商品信息和建议,有意地引导用户的意向,帮助用户决定应该购买什么产品,模拟销售人员...

    要知道什么是个性化推荐系统,那么就要先了解什么是推荐系统:

    • 什么是推荐系统

    推荐系统就是利用电子商务网站或APP向客户提供商品信息和建议,有意地引导用户的意向,帮助用户决定应该购买什么产品,模拟销售人员帮助客户完成整个购买过程。而个性化推荐系统是根据用户的兴趣特点和购买行为,向用户推荐用户感兴趣的信息和物品,使用户产生购买的意向。如果这些你对没有一个确切的概念,那么说购物网站上面每次所向你一些你从来没买过的物品,你就很清晰了。

    为什么会出现推荐系统?

    • 信息过载问题

    主要是由于现在这个信息爆炸时代,信息过多,使得用户无法从大量信息中无法获得对自己有用的信息,对信息的使用降低。

    • 长尾问题

    冷门商品的经济汇聚起来,可与主要商品的经济相匹敌。

    推荐系统的组成:

    用户建模模块、推荐对象模块、推荐算法模块

    • 个性化推荐系统的主要推荐算法

    什么是协同过滤?

    利用兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息,对信息的回应来帮助别人筛选信息,以达到过滤的目的。

    个性化推荐系统分别是以下规则所构成的,分别为:

    • 基于物品的协同过滤

    搜集购物篮数据——根据物品相似度模型——根据物品相似度推荐

    举例:如果A用户购买了书籍与衣服,B用户购买了书籍、衣服、手机,现在C用户只购买了书籍,那么便会给用户C推荐衣服。

    优点:在基于用户的基础上进行的改良,物品的机制比用户的机制更为准确

    缺点:需要有历史数据,不够灵活。

    • 基于用户的协同过滤

    根据用户的偏好模型——找到相似用户群——根据相似用户推荐

    举例:假若A用户喜欢街舞和书籍以及音乐,B用户喜欢书籍与音乐,那么便会给B用户推荐街舞。

    优点:可能会发现用户的潜在兴趣,对用户分类更为准确。

    缺点:对新用户有冷启动问题,用户数据过大,对用户的喜好需要实时更新。

    • 基于内容的推荐

    根据物品信息建模——计算物品的相似度——根据相似物品推荐

    举例:假若A用户喜欢看小说a,小说a为玄幻小说,那么便会推荐其余玄幻小说给用户A。

    优点:不需要其他用户的数据,只需要用户自己本身的数据,不存在数据的冷启动问题及稀疏问题。

    缺点:需要对物品进行分析建模,依赖物品的完整程度,不考虑用户的喜好。

    • 基于人口统计学的推荐

    根据用户信息进行建模——计算用户的相似度——根据相似用户推荐

    举例:如果A用户购买了商品a,根据A用户的隐私信息,如果B用户的隐私信息和A用户重叠,那么便会推荐商品a给用户B。

    优点:不需要当前用户对物品喜好的历史信息,不依赖物品本身。

    缺点:需要收集用户的一些敏感信息,分类比较粗糙,无法对一些如电影或音乐进行建模。还有用户的信息有可能会变更。

    展开全文
  • 本文是整理于个性推荐经典之作《推荐系统实战》,将会以十个大家最想问的问题,揭开个性化推荐系统的神秘面纱(文末附下电子书的下载链接) 一、你觉得个性推荐系统是什么? 分类查询,搜索引擎查询,再到个性推荐,...

    个性推荐系列目录
    个性推荐②—基于用户协同过滤算法原及优化方案
    个性推荐③—基于物品的协同过滤算法及优化方案

    本文是整理于个性推荐经典之作《推荐系统实战》,将会以十个大家最想问的问题,揭开个性化推荐系统的神秘面纱(文末有免费下载方式

    一、你觉得个性推荐系统是什么?

    分类查询,搜索引擎查询,再到个性推荐,都是解决信息过载的问题
    前两者是在用户有明确需求时,可以非常方便地找到自己感兴趣的信息,而个性推荐是要解决当用户没有明确需求,或者无法用文字进行描述时,根据用户的历史行为,推荐给他感兴趣的信息
    个性推荐的作用就是连接用户和信息:一是帮助用户发现自己感兴趣的信息,二是让信息尽可能展现给对它感兴趣的用户面前,实现用户和信息的双赢
    在电商行业,个性推荐还可以根据用户的个性化需求,将用户感兴趣的长尾物品推荐给用户。零售货架成本高昂,因此20% 的主流商品可以实现80%的销售额,但是电商,由于货架非常便宜,
    可以卖出更多平时难以见到的商品,这些商品小众但是数量多,总销售额也未必比主流商品低。

    二、个性推荐系统一般有哪些方法?

    1、社交推荐——问朋友,问社群
    2、基于内容推荐——看过的电影导演,演员等,物品上的标签等
    3、基于协同过滤算法——基于用户相似,或物品相似

    三、个性推荐系统如何实现?

    通过分析大量的用户行为日志,给用户提供不同的个性化页面展示,进而提高页面的点击率和转化率
    主要应用领域:电商,影视,阅读,音乐,社交
    主要由三部分组成:前端展示 + 后端的日志系统 + 推荐算法

    四、个性推荐做得好的有哪些?

    1、电商
    亚马逊,贡献了20%的销售额,包括2类:
    个性化推荐
    ① 基于物品的协同过滤——给用户推荐他们之前喜欢过的物品相似的物品
    ② 基于社交推荐——给用户推荐他们好友感兴趣的物品
    相关推荐——打包销售,给予一定折扣
    ③ 基于购买——购买过这个商品的用户也会购买的其它商品
    ④ 基于浏览——浏览过这个商品的用户经常购买的其它商品

    2、影视
    网飞(Netflix)——60%用户通过个性推荐找到感兴趣的电影——基于物品的协同过滤
    Youtube——基于物品协同过滤——与热门排行榜点击率相比,个性化推荐是2倍

    3、音乐电台
    Pandora(潘多拉电台)——基于内容推荐,音乐专家听了成千上万首不同歌手的歌曲,对特征(旋律,节奏,歌词,风格,编曲)等进行了标注,也就是音乐的基因,
    根据基因计算不同歌曲的相似度,给用户推荐相似度高的歌曲
    Last.fm——基于用户的协同过滤,基于用户历史的听歌记录和反馈,计算不同用户在歌曲上的喜好相似度,给用户推荐其它与用户有相似爱好的用户喜欢的歌曲

    4、个性化邮件
    谷歌邮箱——基于用户对邮件的历史行为,找到用户感兴趣的邮件,展示在一个专门的收件夹里,用户可以优先浏览——节约了6%的时间

    五、使用个性推荐系统的前提是什么?

    1、存在信息过载,如果没有信息过载,就不需要个性化推荐,比如直播行业,主播并不多,推来推去就那几个
    2、用户在大多数时候并没有明确的需求

    六、好的推荐系统有哪些标准?

    1、是否能满足用户需求,推荐给他们真正感兴趣的物品
    2、是否可以尽可能让所有的物品都能展示给对他感兴趣的用户,而不是仅仅热门或主流的物品
    3、推荐系统是否可以跟用户进行互动,得到高质量的反馈,进而进行自我优化

    七、推荐系统有哪些评价指标?

    1、用户满意度
    ① 用户问卷调查——从不同侧面询问用户的感受
    ② 在线行为统计——电商(推荐购买率),反馈按钮,一般是点击率,用户停留时长和转化率等度量用户的满意度
    2、预测准确度——可以离线实现计算,方便研究
    ① 评分预测
    通过用户的历史评分,习得用户的兴趣模型,并预测该用户将来看到一个没有评分的物品,会给多少分
    用均方根误差和平均绝对误差计算,前者加大了对预测不准的用户物品评分项的惩罚,因而对系统的评测更加严苛
    ②TOPN推荐
    给用户提供一个个性化的推荐列表
    准确率和召回率计算,一般会选取不同长度的推荐列表N,计算出一组准确率和召回率,然后画出曲线
    3、覆盖率
    定义1:推荐系统推荐出来的物品占总物品集合的比例,热门排行榜的覆盖率是很低的
    定义2:研究物品在推荐系统中出现次数的分布,如果推荐系统能推荐出所有的物品,且推荐的物品出现次数都差不多,就说明可以发掘长尾的能力。
    用信息熵和基尼系数计算(流行度作为概率),基尼系数是用面积计算。SA/(SA+SB),从最不热门到最热门的累计流行度占比面积图
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    4、多样性
    推荐列表要满足用户多种多样的兴趣,而不是只推荐他最感兴趣的
    多样性是描述推荐列表中物品两两的不相似性,多样性和相似性是对应的

    5、新颖性
    推荐给用户他们之前没有听说过的物品,把用户之前有过行为的物品从推荐列表中去掉,但这不能去除他们在其余平台上看过的
    最简单方法就是看推荐物品的平均热门程度,如果较低,则新颖性越高

    6、惊喜度
    找到与用户历史上喜欢的物品不相似,但是却能用户觉得满意
    如果获得用户观看电影历史,根据内容找到用户可能感兴趣的电影集合,然后再推荐一个不属于此集合的电影,而用户看了还特别满意

    7、信任度
    ① 给予推荐解释,并增加用户与推荐系统的交互
    ② 利用社交网络信息,用好友信息给用户做推荐

    8、实时性
    新闻,微博等具有很强实效性,要在物品还具有实效性时就推荐给用户才行。
    ① 实时更新推荐列表来满足用户新的需求(买了瑜伽垫,推荐其它一些健身产品)
    ② 将新加入的物品推荐给用户(用户推荐列表中有多大比例是当天新加的物品)

    9、鲁棒性,健壮性
    健壮性就是衡量一个推荐系统抗击作弊的能力,利用算法规则增加推荐的次数和排名(购买过A的商品也经常购买B,注册大量账号,同时购买A,B,A是非常热门的商品,而B是想要作弊的商品)
    评测采用模拟攻击,用常用的攻击方法给数据集注入噪声数据,再次给用户生成推荐列表,比较前后推荐列表的相似度,如果没啥变化就较好
    防止措施:
    ① 涉及推荐系统尽量使用代价较高的用户行为,比如点击和购买,肯定优先用购买
    ② 使用数据建模前,先进行攻击检测,清理掉那些明显是刷出来的数据

    对于离线优化目标:在限定覆盖率,多样性,新颖性等条件下,优化预测准确度
    在这里插入图片描述

    八、推荐系统有哪些评测维度?

    除了评测指标,还要考虑评测维度,比如有的推荐算法,虽然整体性能不佳,但是在某些情况下很好。找到看上去弱的算法的优化,以及强的算法的缺点,融合不同算法找到最好的整体性能
    用户维度: 人口统计学信息,活跃度及是否是新用户
    物品维度:物品属性,流行度,平均分是不是新加入的物品
    时间维度:季节,工作日或周末,白天还是晚上等

    九、推荐系统上线从开发到上线需要经历哪些过程?

    1、离线算法——仅需要数据集,不需要用户参与,可以方便快速地计算多个算法,缺点是无法获得很多商业上关注的指标,比如点击率,转化率等
    ① 通过日志系统获得用户行为数据,并按照一定格式生成一个标准的数据集
    ② 将数据集分成训练集和测试集
    ③ 在训练集上训练用户兴趣模型,在测试集上进行预测
    ④通过事先定义的离线评测指标对算法在测试集上的预测结果进行评测
    2、用户调研——需要真实用户,可以获得离线时无法知晓的用户主管感受,缺点成本高昂,不能进行大规模的测试,样本过少得到的结论又很难具有统计学意义
    ① 找到一批与真实用户分布类似的用户群体
    ② 让他们在测试的推荐系统上完成一些任务,观察他们的行为,并回答一些问题
    ③ 分析他们的行为和答案来了解推荐系统的性能
    3、A/B TEST——获得不同算法在实际在线时的性能指标,包括商业感兴趣的指标,缺点是测试周期比较长。
    ① 设定流量分配规则,将用户分成不同的组
    ② 对不同的组采用不同的算法,统计不同组用户的各项评测指标来比较不同的算法(点击率)

    概括如下:
    通过离线实验证明它在很多离线指标上优于现有算法
    通过用户调查证明它的用户满意度不低于现有算法
    通过A/B test 证明它在我们关系的指标上优于现有算法

    十、个性化系统中常说的长尾分布到底是什么?

    幂次分布,也叫做长尾分布,最早是在研究英文单词的词频时发现,将单词出现的频率从高到低排序,发现单词出现的词频与热门排行榜排名的常数次幂成反比,说明经常使用的单词其实很少
    在这里插入图片描述
    用户行为数据也包含这种分布,比如用户活跃度和物品流行度(前者是用用户产生过行为的商品数,后者是给物品产生过行为的用户数),以用户活跃度为横坐标,此活跃度下的用户数为纵坐标,取双对数就是一条直线
    在这里插入图片描述
    用户活跃度和物品流行度的关系,横坐标是用户活跃度,纵坐标是此活跃度下用户产生过行为的物品的平均流行度。用户越活跃,越倾向于浏览冷门的商品
    在这里插入图片描述
    下一篇将会总结最经典的个性推荐算法-基于用户协同过滤算法,感兴趣的小伙伴可以关注下我喔


    本人互联网数据分析师,目前已出ExcelSQLPandasMatplotlibSeaborn机器学习统计学个性推荐关联算法工作总结系列。


    微信搜索并关注 " 数据小斑马" 公众号
    1、回复“推荐”就可以领取文中书籍一本
    2、回复“数据分析”可以免费获取下方15本数据分析师必备学习书籍一套

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 个性化推荐系统实践应用

    千次阅读 2019-08-23 15:30:12
    近日,达观数据联合创始人于敬进行了《个性化推荐系统实践》的主题分享,深入浅出的讲解了个性化推荐的过程、难点及解决方法。 本文五大内容: 一、推荐系统概述 二、搭建推荐系统的关键算法...
  • 个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台,以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。推荐系统有3个重要的模块:用户建模模块,推荐对象模块,推荐算法模块。...
  • 搭建更加有效的个性化推荐系统,对商家和用户都具有更深远的意义。在本文中,微软亚洲研究院社会计算组的研究员们从深度学习、知识图谱、强化学习、用户画像、可解释性推荐等五个方面,展望了未来推荐系统发展的方向...
  • 达观数据个性化推荐系统实践

    千人学习 2018-12-28 12:51:28
    在当今人工智能浪潮之下,个性化推荐技术更是风靡业界,在金融、传媒、短视频、电商、教育等诸多领域大放异彩,影响人们生活的...本次分享带你揭开个性化推荐的神秘面纱,从推荐算法到大型系统架构进行全面剖析。
  • 个性化推荐系统技术总结

    千次阅读 2014-11-13 11:51:50
    参考自《机器学习,数据挖掘在个性化推荐系统中的应用》--项亮
  • 如何搭建一套个性化推荐系统

    千次阅读 2018-02-01 16:17:48
    Apsara Clouder大数据专项技能认证:搭建个性化推荐系统 本认证系统的讲解了推荐系统的概念、应用、算法原理,并详细介绍了阿里的推荐引擎产品RecEng,最后通过一个微项目让学员亲自动手搭建一个推荐系统。 整个...
  • 个性化推荐系统入门

    千次阅读 2011-06-09 23:33:00
    今天在csdn的主页上发现有个麦包包的总裁在麦包包的个性化推荐,一只对amazon的个性化推荐系统很感兴趣,发现麦包包这个哥们总结的也不错。 麦包包的个性化推荐主要是采用协同过滤技术。协同过滤(Collaborative ...
  • 【4-14】个性化推荐系统实践应用

    千次阅读 2020-04-11 22:49:57
    个性化推荐系统实践应用 个性化推荐已经成为现代人们生活的一部分, “猜你喜欢”、“相关阅读”你一定并不陌生。计算机如何做到对用户投其所好?企业在做个性化推荐时要如何精准把握用户兴趣?如何解决冷...
  • 谈谈国内几款个性化推荐系统插件

    千次阅读 2016-11-17 20:07:54
    首先了解,什么是个性化推荐个性化阅读? 个性化推荐是根据用户的兴趣特点和需求行为,向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。随着电子商务规模的不断扩大,商品个数和种类...个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础
  • 基于大数据的个性化推荐系统

    万次阅读 多人点赞 2019-07-05 20:59:03
    为了让用户从海量信息中高效地获取自己所需的信息,推荐系统应运而生。 推荐系统的主要任务就是联系用户和信息,它一方面帮助用户发现对自己有价值的信息,另一方面让信息能够展现在对它感兴趣的用户面前,从而实现...
  • 实时个性化推荐系统简述

    千次阅读 2013-08-27 09:54:54
    传统的个性化推荐系统,都是定期对数据进行分析,然后对模型进行更新,进而利用新的模型进行个性化推荐。由于是定期更新模型的,推荐模型无法保持实时性,推荐的结果可能不会非常精准。 例如网易云音乐的用户,...
  • 下一代个性化推荐系统

    千次阅读 2012-12-25 09:49:24
    本文结合技术及社会需求发展的大背景,讲述了当前推荐系统的价值及所面临的挑战,并指出了下一代个性化推荐系统的设计思路及需要注意的问题。 作为个性化推荐系统核心的协同过滤(Collabora-tive Filtering)算法...
  • 基于Web日志挖掘的个性化推荐系统(附源码)

    千次阅读 热门讨论 2018-07-29 12:36:04
    个性化推荐系统 实现该系统主要是使用的编程语言主要是R,然后配合css在样式上进行一定优化,使用shiny开发的一款web程序,主要实现的核心功能是基于spark的ALS算法的课程个性化推荐系统。首页界面如下图所示: ...
  • 个性化推荐系统简述

    千次阅读 2018-08-26 23:18:48
    推荐系统的3个w和一个h 1.是什么(what) 推荐系统就是根据用户的历史,社交关系,兴趣点,上下文环境等信息去判断用户当前需要或潜在感兴趣的内容的一类应用。 2. 为什么(why) 大数据时代,信息量过载。用户...
  • 接下来,我要介绍一下YouTube如何使用深度学习方法来做个性化推荐。 由于体量庞大、动态库和各种观察不到的外部因素,为YouTube用户提供推荐内容是一项非常具有挑战性的任务。 YouTube的推荐系统算法由两个神经...
  • 本文从构建用户模型到个性化推荐,介绍了达观数据的一些实践...个性化推荐系统能有效解决信息过载和长尾物品两个方面的问题,不仅提供了极佳的用户体检,满足了用户的信息需求,也帮助了企业挖掘其中蕴含的无限商机。
  • 物料组装:生产广告,实现文案、图片等内容的个性化 物料召回:在大量内容中召回一个子集作为推荐的内容 物料排序:将召回的子集的内容按照某种标准进行精细排序 运营策略:加入一些运营策略进行一部分的重新排序,...
  • 基于用户上网数据的电影个性化推荐系统研究 赵鹏程,黄韬* *(北京邮电大学信 工程学院,北京 100876)  摘要:本文讲述了如何构建出完整电影知识图谱的方法,同时提出了一套发掘电影系列的实现算法。基础数据为...
  • 在网络资讯和电子商务信息爆炸式的增长,繁杂的信息中容易造成流失,再次背景下用户的个性化推荐系统显得尤为重要,对电子商务平台和社交信息平台产生了质的影响。 协同过滤推荐算法是诞生最早,并且较为著名的推荐...
  • 个性化推荐系统在互联网中的应用

    千次阅读 2012-12-08 17:31:07
    1.个性化推荐系统定义: 个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为,向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。随着电子商务规模的不断扩大,商品个数和种类快速增长,顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。...
  • 毕设题目——个性化推荐系统

    千次阅读 2010-01-12 19:50:00
    导师今天把题目发过来了,个性化推荐系统。听说实验室在这方面已经有很长时间的积累了,今年还有一篇个性化推荐的论文被CIKM录用为长文。希望我能做出点儿对得起人的东西。
  • 对于推荐系统,本文总结内容,如下图所示: 推荐系统.png 文章很长,你可以跳着看你感兴趣的部分。 一、什么是推荐系统 1. 为什么需要推荐系统 结论是,为了解决互联网时代下的信息超载问题。 看个数据: ...
  • 请问下类似“今日头条”、“一点资讯”、“天天快报”这种机器分发的个性化推荐系统是如何建立标签体系的呢?是靠机器挖掘还是人工拟合呢? 如题。 求问。
  • 新闻个性化推荐系统(python)-(附源码 数据集)

    万次阅读 多人点赞 2014-09-25 08:32:55
    最近参加了一个评测,是关于新闻个性化推荐。说白了就是给你一个人的浏览记录,预测他下一次的浏览记录。花了一周时间写了一个集成系统,可以一键推荐新闻,但是准确率比较不理想,所以发到这里希望大家给与一些...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 185,586
精华内容 74,234
关键字:

个性化推荐系统