11、推荐系统与强化学习算法解析

推荐系统与强化学习算法解析

1. 推荐系统概述

推荐系统在我们的数字生活中无处不在，负责对我们访问的网页和应用进行个性化设置，像 Netflix、YouTube、Spotify 以及各类社交媒体平台等。判断一个网站是否具备个性化设置的方法之一，是对比不同用户登录时首页或搜索结果中展示的商品或项目的顺序。例如，你在 YouTube 首页看到的内容，很可能与你的兄弟姐妹或朋友看到的不同。

推荐系统会依据用户的过往行为，推荐它认为用户可能喜欢、互动或购买的商品或项目。例如，Netflix 会利用用户之前观看过的节目和电影的信息，作为推荐系统的信号，为用户推荐新的节目和电影。

1.1 学习资源

若想进一步补充推荐技术的知识，可参考以下资源：
- 《Practical Recommender Systems》，作者 Kim Falk（Manning 出版）
- Eugene Yan 整理的应用机器学习仓库中的用例和论文

2. 协同过滤技术

协同过滤是推荐系统中常用的技术，其原理是利用众多用户和/或项目的偏好数据（协同），为单个用户进行推荐（过滤）。该技术基于这样一个假设：过去偏好相似的用户，可能对新的、未见过的产品有相似的偏好，因此算法会推荐相似用户喜欢的新项目。

协同过滤技术主要分为两种类型：基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤。
|类型|原理|
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|基于用户的协同过滤|识别具有相似兴趣和偏好的用户，然后向这些相似用户推荐他们之前未见过的产品或项目。“相似”用户通过机器学习算法（如矩阵分解）来计算。|
|基于项