39、在线推荐系统：原理、算法与实践

在线推荐系统：原理、算法与实践

1. 推荐系统基础

在线推荐系统在当今数字化时代扮演着至关重要的角色，它能帮助用户找到电影、工作、餐厅，甚至是浪漫的邂逅。推荐系统的核心在于结合统计数据、人口统计学信息和查询术语，为用户提供满意的结果。推荐系统的分类基于多个维度，包括算法维度、上下文维度、领域维度、界面维度、个性化水平维度、隐私和可信度维度以及目的维度。

1.1 推荐系统的分类维度

维度	描述
算法维度	包含协同过滤、基于内容的过滤、混合推荐器等算法
上下文维度	考虑推荐发生的上下文环境
领域维度	明确推荐系统所应用的领域
界面维度	涉及推荐系统的输入和输出界面
个性化水平维度	分为非个性化推荐、个性化推荐和半/分段个性化推荐
隐私和可信度维度	关注用户隐私和推荐的可信度
目的维度	明确推荐系统的目标和用途