推荐系统学习点滴

1，推荐系统分成两类：协同过滤和基于内容过滤。其中协同过滤基于假设：“people who agreed in the past will agree in the future, and that they will like similar kinds of items as they liked in the past”。核心思想是：找到历史上与当前用户有公共交集（比例达到一定程度）的人群，用人群中大多数人的商品/兴趣选择（但当前用户还未选择），来推荐给当前的用户。

以下转载

"利用协同过滤来产生推荐，很耗计算。最坏的情况是O(MN)，其中M是顾客数量，N是产品目录中商品的数量，因为算法要验算M个顾客，并且对每个顾客最多要计算N种商品。但是，由于顾客向量的平均值很稀疏，算法的执行更倾向于接近O(M + N)。扫描每一个顾客大约是O(M)，而不是O(MN)，因为几乎所有顾客向量都只含有很少的商品，无需考虑产品目录的规模。但有少数顾客，他们买过或评级过的商品在产品目录中占有值得注意的百分比，需要O(N)处理时间。因此，算法最终执行的大约是O(M + N)。尽管如此，对非常大的数据集来说——比如1千万以上的顾客，以及1百万以上登记在册的商品——算法也会遭受严峻的性能和计算量问题。
通过减小数据量，可能部分缓解这些计算量的问题4。我们能够减小M，通过对顾客进行随机抽样，或丢弃那些购买很少的顾客；我们也能减小N，通过丢弃那些极热门和极冷门的商品。我们还可能减少所需计算的商品数量，通过一个小的常数因子，在产品类别或主题分类的基础上，对商品空间进行区隔。诸如聚类和主分量分析等维度降低技术，也能很大程度减小M和N。"