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探索推荐引擎内部的秘密-3-推荐引擎的应用

介绍完推荐引擎的基本原理,基本推荐机制,下面简要分析几个有代表性的推荐引擎的应用,这里选择两个领域:Amazon 作为电子商务的代表,豆瓣作为社交网络的代表。**推荐在电子商务中的应用 – Amazon**Amazon 作为推荐引擎的鼻祖,它已经将推荐的思想渗透在应用的各个角落。Amazon 推荐的核心是通过数据挖掘算法和比较用户的消费偏好于其他用户进行对比,借以预测用户可能感兴趣的商品。对应于上...

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探索推荐引擎内部的秘密-2-深入推荐机制

这一章的篇幅,将详细介绍各个推荐机制的工作原理,它们的优缺点以及应用场景。**基于人口统计学的推荐**基于人口统计学的推荐机制(Demographic-based Recommendation)是一种最易于实现的推荐方法,它只是简单的根据系统用户的基本信息发现用户的相关程度,然后将相似用户喜爱的其他物品推荐给当前用户,图 2 给出了这种推荐的工作原理。***图 2. 基于人口统计学的推荐机制的工作...

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探索推荐引擎内部的秘密-1-推荐引擎初探

随着 Web 技术的发展,使得内容的创建和分享变得越来越容易。每天都有大量的图片、博客、视频发布到网上。信息的极度爆炸使得人们找到他们需要的信息将变得越来越难。传统的搜索技术是一个相对简单的帮助人们找到信息的工具,也广泛的被人们所使用,但搜索引擎并不能完全满足用户对信息发现的需求,原因一是用户很难用恰当的关键词描述自己的需求,二是基于关键词的信息检索在很多情况下是不够的。而推荐引擎的出现,使用户获...

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推荐引擎

今天主要是听推荐引擎的专场。感觉总体将来,新意不高。基本上都差不多。关于推荐引擎做一下如下的总结吧。**推荐引擎的本质**- 在用户和商品之间通过一种合理的方式找到一种联系 - 把具有和当前用户喜欢的商品相同的特征的商品推荐出来 - 类似用户喜欢的,但是当前用户还没有买,推荐出来 - 把和用户喜欢的商品相似的商品进行推荐**冷启动**所谓冷启动就是说,当一个用户刚刚注册,或者一个...

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