用户活跃度和物品流行度的分布

最新推荐文章于 2024-05-24 01:18:52 发布
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本文探讨了用户活跃度和物品流行度的长尾分布特性，并通过图表直观展示了这种分布的特点。文中提到，长尾分布通常表现为少数热门项目拥有大量关注，而大量较为冷门的项目则各自拥有较少的关注。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

这用户活跃度和物品流行度的两种分布都属于长尾分布，类似下图。


横坐标时流行度，纵坐标是对应流行度的物品以及用户总数。（这里求了对数，所以基本成正比）

长尾分布：f(x)=a X^k(指数分布)

AIGC从入门到实战：AI 赋能推荐系统，提升用户黏性和用户体验
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《如何进行有效的用户需求预测》 关键词：用户需求预测、数据分析、机器学习、商业应用、优化策略 摘要：本文深入探讨了用户需求预测的重要性、核心概念、算法实现以及实践案例。通过详细分析用户
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推荐系统（2）：利用用户行为数据
yang_shibiao的博客
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一、流行度（Popularity） 内容的流行程度，也称之为热度，最常见的是将榜单中热度的内容推荐给用户（微博热搜，TopN商品） 基于流行度的推荐是围绕流行度计算产生的推荐模型（不仅是TopN） 解决冷启动问题 => 根据流行度来推荐商品的算法，也就是什么内容吸引用户，就给用户推荐什么内容 流行度是对商品热度的一种衡量方式，是否对推荐结果有效，还需要具体分析 二、认知流行度 流行度的衡量： 流行度有多种度量的方式，可粗可细 一段时间内的：总数Count，相对值Ratio，可能性Poss
【推荐系统】第二章 利用用户行为数据
遍地跑小鸡的博客
06-04 2118
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《推荐系统实践》第2章:协同过滤——基于用户行为分析的推荐算法
个人记录使用
01-15 1773
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08-04 5458
基于流行度的推荐是围绕着流行度的计算给出的推荐。那么，如何定义流行度呢？ 流行度有很多定义或者计算方法，比如， 简单统计一段时间内的物品的购买次数， 或者更加复杂的基于概率论的计算方法 无论流行度计算方式如何，影响流行度的两个因素，大概是 时间因素，比如，不同时间段内的新闻播报的热度不同，今年和去年流行的衣服不同等等 空间因素，比如，位于网站首页的物品和位于多级子页面下的物品流行度不同，不同国家的明星在国内外的关注度也不同 我们将采用movielens数据集，采用最简单的流行度统计方式，即电影的观看
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用户行为在推荐系统中一般分为两种，显性反馈行为（explicit feedback）和隐性反馈行为（implicit feedback），显性反馈行为包括用户明确表示对物品喜好的行为，隐性反馈行为指的是那些不能明确反应用户喜好的行为：用户行为的统一表示为：无上下文信息的隐性反馈数据集：每一条行为记录仅仅包含用户ID和物品无上下文信息的显性反馈数据集：每一条记录包含用户ID、物品ID和用户对物品的评分。有上下文信息的隐性反馈数据集：每一条记录包含用户ID、物品。
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通过对用户评分分布、活跃度分布、物品流行度和评分均值等数据的统计，论文深入剖析了用户和物品特征对推荐效果的影响，并以此为基础进行了深入的性能比较。整体来看，这篇论文旨在通过理论分析和实证研究，揭示用户...
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