机器学习笔记 - 构建推荐系统(1)的步骤

本文介绍了构建推荐系统的基本步骤,包括了解业务、获取数据、数据处理、预测排名、可视化和迭代部署。推荐系统主要分为协同过滤和基于内容的类型,前者依据用户行为,后者基于用户历史。构建推荐系统面临数据扩展性、推荐明显性和系统适应性等挑战,未来趋势将涉及上下文感知和深度学习等技术。

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一、概述

        推荐系统旨在预测用户可能喜欢什么,尤其是当有很多选择时。他们可以明确地向用户提供这些推荐,或者他们可能会在幕后工作,在不给用户选择的情况下选择要显示的内容。

        无论哪种方式,“为什么”都很清楚:它们对某些类型的企业至关重要,因为它们可以让用户接触到他们可能没有找到的内容,或者让用户参与的时间比他们本来应该的时间更长。虽然构建一个简单的推荐系统可能非常简单,但真正的挑战是真正构建一个有效的系统,让企业从其输出中看到真正的提升和价值。

        推荐系统可以使用多种技术来构建,从简单的(例如,仅基于来自同一用户的其他评分项目)到极其复杂的技术。复杂的推荐系统利用各种不同的数据源(一个挑战是使用非结构化数据,尤其是图像作为输入)和机器学习(包括深度学习)技术。因此,它们非常适合人工智能世界,更具体地说是无监督学习;随着用户继续消费内容并提供更多数据,可以构建这些系统以提供越来越好的推荐。

二、推荐系统的两种类型

        推荐系统有两种主要类型,每种都有不同的子类型。根据目标、受众、平台和您推荐的内容,这些不同的方法可以单独使

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