2、机器学习在推荐系统中的应用研究

机器学习在推荐系统中的应用研究

1. 推荐系统与机器学习概述

推荐系统在数字化进程中扮演着关键角色，它能分析用户兴趣，并基于这些兴趣为用户推荐相关内容。其主要目的是减少信息过载，通过检索与用户兴趣最相似的项目，辅助用户进行决策，实现利润最大化并降低风险。这不仅节省了用户搜索信息的时间和精力，还拓展了用户的选择范围。

近年来，推荐系统的热度急剧上升，在亚马逊、谷歌、YouTube、Netflix等高端网站得到广泛应用。许多媒体公司将其作为服务模式提供给客户，商业和非营利性网站的应用也吸引了大量用户，提高了用户对在线搜索结果的满意度，促进了电子商务网站的销售。

机器学习是计算机模仿人类学习的过程，它通过从经验中学习并应用到新情境中。机器学习起源于20世纪50年代，在90年代变得更为流行。它主要分为以下四类：
- 监督学习 ：使用包含特征和正确预测结果的训练数据，模型学习这些数据后，对新数据进行预测。例如，根据房屋面积预测房价。
- 半监督学习 ：模型从包含缺失信息的训练数据中学习，专注于从不完整的数据中得出结论。比如，在电影评价中，并非所有观众都会给出评价，但模型可以根据已有的评价进行分析。
- 无监督学习 ：不需要训练数据，算法利用现实世界的信息自行学习，主要关注数据中隐藏的关系。例如，YouTube会分析用户观看的视频，并推荐相似的视频。
- 强化学习 ：算法从外部反馈中学习，类似于学生和老师的关系，老师会给予正面或负面的反馈。例如，当狗做出正确反应时给予奖励，否则不给予奖励。