推荐系统实践-笔记-第1章

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