3、推荐系统全解析：从基础概念到实际应用

推荐系统全解析：从基础概念到实际应用

1. 推荐系统的定义与工作原理

1.1 推荐系统的基本概念

推荐系统是一种根据用户、内容以及用户与内容之间的交互信息，为用户计算并提供相关内容的系统。以 Netflix 为例，它最初允许用户手动输入口味偏好，以便为用户提供更好的建议。不过，用户声称喜欢的内容和实际喜欢的内容往往存在差异。随着用户使用系统的增多，Netflix 能够收集到更可靠的使用数据，但目前该手动输入口味偏好的功能已被移除。

1.2 推荐系统的定义术语

术语	Netflix 示例	定义
预测	Netflix 猜测你会给某一项目的评分	对用户对某一项目的评分或喜好程度的估计
相关性	对页面上所有行（如“为我推荐”和“Facebook 热门”）按适用性进行排序	根据当前对用户最相关的内容对项目进行排序，相关性是上下文、人口统计信息和（预测）评分的函数
推荐	“为我推荐”	最相关的前 N 个项目
个性化	Netflix 中的行标题是个性化的示例	将相关性融入