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推荐系统简介推荐系统是一种技术系统,能够为用户推荐内容或商品,已经广泛应用于各行各业让我们深入了解推荐系统及其应用场景、算法和评价指标什么是推荐系统?推荐系统的目的是为用户提供个性化的信息,帮助用户找到最感兴趣的内容或商品它是一种根据用户的历史行为和偏好,利用机器学习和数据挖掘等技术,从海量数据中寻找并推荐内容或商品的技术系统推荐系统的应用场景电商推荐音乐推荐通过对用户历史购买行为和偏好的分析,向用通过对用户喜好、听歌行为等的分析,向用户户推荐最符合其需求的商品推荐符合其口味的音乐视频推荐新闻推荐通过对用户历史观看记录的分析,向用户推荐通过对用户阅读历史和兴趣的分析,向用户推最符合其口味的视频荐最符合其需求的新闻推荐系统的算法分类基于内容的推基于协同过滤基于矩阵分解基于深度学习荐算法的推荐算法的推荐算法的推荐算法根据商品或内容的属利用用户协同行为发将用户商品的行为通过自动学习用户的-性、描述以及用户的掘用户之间的相似性矩阵分解成低维矩阵,历史行为和喜好,提历史行为等,推荐用和相关性,推荐类似提高推荐效果供更为精准的推荐,户可能感兴趣的内容兴趣的内容如深度神经网络模型推荐系统的评价指标指标含义准确率网站或系统给出的推荐结果中,用户实际购买或浏览到的比例召回率在所有可能的推荐结果集中,系统成功推荐到的比例覆盖率推荐系统能够推荐到的物品个数占总物品个数的比例多样性推荐结果的物品之间的相似性尽量小,以防用户遇到同类推荐结果疲劳新颖性推荐结果中包含用户以前没有接触过的物品惊喜度推荐结果能够让用户感到惊喜和兴奋推荐系统的现状和未来个性化实时多样化推荐系统将越来越注重用户的个推荐系统将越来越注重实时性,推荐系统将越来越注重多样化,性化需求,为用户提供更加贴合能够更好地捕获用户的时时兴趣,能够根据用户的多元需求,推荐用户需求和兴趣的内容和服务提供更加实时的推荐服务多元化、多样化的内容和服务。