推荐系统杂谈

首先需要明确的就是推荐系统的目标,一般来说不外乎以下几个
  • 用户满意性:首当其冲的,推荐系统主要就是为了满足用户的需求,因此准确率是评判一个推荐系统好坏的最关键指标。
  • 多样性:虽然推荐系统最主要还是满足用户的兴趣,但是也要兼顾内容的多样性,对于权重不同的兴趣都要做到兼顾。
  • 新颖性:用户看到的内容是那些他们...

推荐基础- 数据踩点和格式

#推荐基础- 数据踩点和格式

一、数据埋点

(1)登录类记录用户相关的tag信息
参数字段类型描述isRequire
actiostrin取值:logi
user_istrin用户唯一i
taobjec用户标签,  格式为:{’tag_key’:’tag_value'
示例
{"action":"login","user_id":"710005","tags":{"age":"1","gender":"1","channel":"xxtt"}}
(2)物品注册注册物品相关的信息,
参数字段类型...

推荐基础-算法类

一、算法分析
  • 简介:通过在用户的一系列行为中寻找特定模式来产生用户特殊 推荐。算法的核心思想就是:如果 两个用户对于一些项的评分相似程度较高,那么一个用户对于一个新项的 评分很有可能类似于另一个用户。
  • 输入:仅仅依赖于惯用数据(例如评价、购买、下载等用户偏好 行为)。
  • 类型
    • 基于邻域的协同过滤(基于用户和基于项);...