基于内容的推荐系统---《推荐系统技术、评估及高效算法》---读书笔记（3）

一、目录组织图（点击图放大）

二、补充笔记

1.基于内容的推荐系统通过分析一系列用户之前已评分物品的文档和（或）描述，从而基于用户已评分对象的特征建立模型或个人信息；简言之，利用物品的内容数据来预测它和用户个人信息的相关性。

2.在抽取物品特征的时候，采用的自身或者外部知识源（词典/本体/百科），根据知识源的不同来区分物品的表示方法。

3.学习用户特征的算法能够学习一个能对每个用户兴趣建模的函数。这些方法通常要求用户赋给文档一个相关的分数来标记文档，自动推断出用户的个人信息，并用于过滤过程，根据用户的偏好对文档进行排序。

4.多项式朴素贝叶斯公式的表现胜过多元伯努利模型，但是他们在以下情况不令人满意：

（1） 训练集合中的文档不一样长，因此导致参数估计粗糙

（2）处理稀少的类