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您的位置:首页 > 程序设计 >编程问答 > 推荐算法技术实现推荐

推荐算法技术实现推荐

作者:佚名 字体:[增加 减小] 来源:互联网 时间:2017-06-07

佚名通过本文主要向大家介绍了推荐算法实现,协同过滤推荐算法实现,推荐算法,协同过滤推荐算法,基于内容的推荐算法等相关知识,希望对您有所帮助,也希望大家支持linkedu.com www.linkedu.com
问题:推荐算法 技术实现 推荐
描述:

鄙人对于推荐算法的实现只有一些耳闻,但是对于具体的实现技术并没有很完善的涉及,希望各位能就推荐算法给我一些综述型的意见。
我现在要实现的需求是,根据用户的习惯,向用户推荐适合他的内容。
根据用户的评论和打分以及用户浏览信息,来更新推荐信息。

我的设计如下:

  • 建立标签与概念两个实体类,标签为用户输入,不带语义的,而概念是带语义的手工管理的,标签和概念间建立关联关系。
  • 根据历史记录,浏览记录以及评论等信息,异步的对用户-概念的分数进行更新
  • 当用户发出请求时,根据排序引擎,将信息根据概念分布进行排序,并返回给排序后的结果

我理解到这个根本不是真正的数据挖掘以及推荐算法的实现,当前的实现只是短期的语义解决方案。

希望大家多给我点建议。


解决方案1:

推荐算法,目前主要分为两类。
一类是Collaborative Filtering
其实就是协同过滤,最早92年的时候有人提出来了这样一个概念,后来在Recommender systems这个领域发扬光大。Netflix Prize上,很多人包括最后获得100$大奖的那个team都用的这个方法。
主要特点就是完全不需要user和item的各项背景知识,直接通过分析user针对item的rating来分析。
还有一类是Content-based Filitering
这类的话,主要就是根据选取好的feature来对item进行特征提取。这样可以针对每个item建立一个特征向量。然后再根据用户的历史信息,构建出用户的profile,从而可以进行推荐。
当然这个里面具体的细节问题还是很多的,我博士阶段研究的领域就是推荐系统,如果你有啥想要深入了解的可以联系我。

解决方案2:

随便一本Data Mining的书应该都会提到推荐算法吧,我看过免费电子版书籍《A Programmer's Guide to Data Mining》http://guidetodatamining.com/ 里面就有专门讲推荐算法的章节,楼主可以看看。


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