北大《推荐系统》课程-推荐系统基本概念和算法分类

本文介绍了推荐系统的定义和目的,它通过主动推送信息解决信息过载问题。详细阐述了推荐系统框架、流程以及推荐算法的分类,如基于人口统计学、内容、协同过滤和知识的推荐。同时,讨论了用户和项目画像的概念,包括用户建模和项目建模,并给出了视频推荐的实例。

目录

1.定义和目的:

2.推荐系统框架和流程:

3.推荐算法流程

4.推荐算法分类:

5.用户和项目画像概念和实例

5.1 用户建模

5.2 项目建模

5.3 视频推荐实例


注:北大刘宏志老师的《推荐系统》课程学习,图片来源于课程PPT和参考书籍

1.定义和目的:

推荐系统是一种主动的信息过滤系统,将信息过滤过程由用户主动搜索转变为系统主动推送。解决信息爆炸->信息超载的问题以及互联网上的物品存在长尾现象。最终实现用户和商家共赢。

2.推荐系统框架和流程:

 

3.推荐算法流程

4.推荐算法分类:

  • 基于人口统计学:根据用户基本信息推荐相似用户

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