16、推荐系统技术全解析：从基础算法到 ML.NET 实践

推荐系统技术全解析：从基础算法到 ML.NET 实践

在当今数字化时代，推荐系统无处不在，它为用户提供个性化的内容推荐，提升用户体验。本文将深入探讨推荐系统的多种技术，包括基于内存的过滤技术、基于模型的过滤技术、混合推荐系统，以及如何使用 ML.NET 构建推荐系统。

1. 基于内存的过滤技术

基于内存的方法将整个数据库加载到系统内存中，并基于内存数据库进行预测。然而，这种方法需要大量的内存加载，当评分矩阵变得非常大时，会导致计算消耗高，降低系统性能和响应能力。基于内存的过滤技术主要分为以下两种方法：

1.1 用户基于协同过滤（User-based CF）

用户基于协同过滤主要关注系统用户。如果大多数用户有相同的兴趣，他们可以组成一个组 (G = (u_1, u_2, …, u_n))。系统会根据同一组中其他用户对物品 (I = (i_1, i_2, …, i_n)) 的评价，为用户提供推荐。

为了进行预测，这类算法需要用户 - 物品数据库和适当的统计技术来找到最相似的用户。常用的计算用户之间相关性的方法是皮尔逊积矩相关系数（Pearson product moment correlation，PPMC），公式如下：
[sim (u_a, u_b) = \frac{\sum_{i_r \in I_R} (r_{u_a, i} - \overline{r} {u_a}) (r {u_b, i} - \overline{r} {u_b})}{\sqrt{\sum {i_r \in I_R} (r_{u_a, i} - \overline{r} {u_a})^2 \sum