推荐系统实践-笔记-第1章

谁践踏了优雅 2023-05-22 13:28 28阅读 0赞

# 第1章 好的推荐系统 #

## 1.1 什么是推荐系统 ##

推荐系统，帮助信息消费者从大量信息中找到自己感兴趣的信息，帮助消息生产者让信息展现在对它感兴趣的用户面前

信息过载的解决方案：分类目录、搜索引擎

分类目录只能覆盖少量的热门网站

搜索引擎需要用户主动提供准确的关键词

推荐系统，帮助用户快速发现有用信息，不需要用户提供明确的需求，通过分析用户的历史行为给用户的兴趣建模

搜索引擎满足了用户有明确目的时的主动查找需求，而推荐系统满足了用户没有明确目的的时候发现感兴趣的新内容

社会化推荐、基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐

推荐算法的本质是通过一定的方式将用户和物品联系起来，而不同的推荐系统利用了不同的方式

推荐系统就是自动联系用户和物品的工具，可以在信息过载的环境中帮助用户发现令他们感兴趣的信息

## 1.2 个性化推荐系统的应用 ##

个性化推荐系统，主要作用是通过分析大量用户行为日志，给不同用户提供不同的个性化页面展示，来提高网站的点击率和转化率

电子商务、电影和视频、音乐、社交网络、阅读、基于位置的服务、个性化邮件和广告

推荐系统：前台的展示页面、后台的日志系统、推荐算法系统

### 1.2.1 电子商务 ###

个性化推荐

基于物品的推荐算法，给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品

基于好友的个性化推荐，给用户推荐他们的好友喜欢的物品

相关推荐

a> 包含购买这个商品的用户也经常购买的其他商品

b> 包含浏览过这个商品的用户经常购买的其他商品

a和b两种相关推荐列表的区别就是使用了不同用户行为计算物品的相关性

相关推荐的应用：打包销售

### 1.2.8 个性化广告 ###

广告定向投放

个性化广告投放和狭义个性化推荐的区别是，个性化推荐着重于帮助用户找到可能令他们感兴趣的物品，而广告推荐着重于帮助广告找到可能对它们感兴趣的用户，即一个是以用户为核心，而另一个是以广告为核心

目前的个性化广告投放技术主要分为3种

（1）上下文广告：通过分析用户正在浏览的网页内容，投放和网页内容相关的广告，代表系统是谷歌的Adsense

（2）搜索广告：通过分析用户在当前会话中的搜索记录，判断用户的搜索目的，投放和用户目的相关的广告

（3）个性化展示广告：网站的展示广告（大的横幅图片），它们是根据用户的兴趣，对不同用户投放不同的展示广告

广告商选择特定标签下的用户群，进行投放，如地区（山东省）、年龄（20-30岁）、性别（男性）、消费档次（中档、高档）、投放类型（电子设备-Ipad）

## 1.3 推荐系统评测 ##

完整的推荐系统一般存在3个参与方：用户、物品提供者、提供推荐系统的网站

（1）用户：推荐给用户那些令他们感兴趣的物品

（2）物品提供者：物品被推荐给对其感兴趣的用户

（3）提供推荐系统的网站：收集到高质量的用户反馈，不断完善推荐的质量，增加用户和网站的交互，提高网站的收入

好的推荐系统不仅仅能够准确预测用户的行为，而且能够扩展用户的视野，帮助用户发现那些他们可能感兴趣，但却不那么容易发现的物品，同时，推荐系统还可以帮助商家将那些埋没的好商品介绍给可能会对它们感兴趣的用户

准确度、覆盖度、新颖度、惊喜度、信任度、透明度

### 1.3.1 推荐系统实验方法 ###

1 离线实验

2 用户调查

3 在线实验

### 1.3.2 评测指标 ###

1 用户满意度

2 预测准确度

3 覆盖率

4 多样性

5 新颖性

6 惊喜度

7 信任度

8 实时性

9 健壮性

10 商业目标

### 1.3.3 评测维度 ###

评测系统不仅需要考虑评测指标，还需要考虑评测维度，比如一个推荐算法，虽然整体性能不佳，但可能在某种情况下性能比较好，而增加评测维度的目的就是知道一个算法在什么情况下性能最好

1 用户维度：主要包括用户的人口统计学信息、活跃度以及是不是新用户等

2 物品维度：包括物品的属性信息、流行度、平均分以及是不是新加入的物品等

3 时间维度：包括季节、是工作日还是周末，是白天还是晚上等

如果能够在推荐系统评测报告中包含不同维度下的系统评测指标，就可以帮助我们更好的了解推荐系统性能，发现不同算法的优缺点

> 书籍：推荐系统实践 / 项亮编著

> 热爱数据结构、算法、技术的同学，随时可以加QQ：1659763514

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