15、推荐系统的效率评估与能力扩展

推荐系统的效率评估与能力扩展

1. 推荐系统基础概述

推荐系统中有两种函数，一种是任意函数，另一种是利润函数。若为任意函数，用户可明确提及；若是基于利润的效用函数，则由应用程序计算效用。

推荐系统常见的问题之一是，通常效用 X 并非针对整个 U × I 空间，而仅适用于其一小部分子集。这意味着需要将 X 外推至整个 U × I 空间。一般在推荐系统中，效用仅定义在用户先前评级过的项目上。以电影推荐系统为例，用户最初会对自己看过的一小部分电影进行评级，对于未评级项目的新评级估计，可通过近似理论、各种启发式方法和机器学习技术等多种方法实现。

推荐系统采用的技术包括：
- 基于内容的方法：系统推荐与用户过去喜欢的项目相似的项目。
- 协同过滤方法：根据其他用户的评级为用户推荐项目。
- 基于人口统计的方法：根据用户的人口统计信息（如语言、国家）推荐项目。
- 基于知识的方法：根据特定项目如何满足用户需求的知识来推荐项目。
- 混合推荐系统：结合上述一种或多种技术。

推荐系统已被广泛应用于旅游、移动应用、音乐、新闻和社交网站等多个领域。

2. 推荐系统的主要方法及问题

2.1 基于内容的方法

基于内容的推荐技术会推荐与用户过去喜欢的项目相似的项目。通过比较项目相关的特征来计算项目的相似度。例如在电影推荐系统中，该方法会分析用户过去评价较高的电影之间的相似性，然后向用户推荐与用户口味和偏好高度相似的电影。

然而，基于内容的推荐系统存在一些问题，如下表所示：
|问题类型|具体描述|
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