qq_37429357的博客

基于内容的推荐算法本质是对内容进行分析，建立特征。物品都有一些关于内容的分类，基于内容的分类，就是根据这些物品的内容属性和用户的历史评分或操作记录，计算出用户对不同内容属性的爱好程度，再根据这些爱好推荐其他相同属性的物品。内容推荐的方法可归纳为3个步骤：1.特征提取：提取每个待推荐物品的特征，内容属性，例如电影的特征。2.用户偏好计算：利用一个用户过去的显式评分或隐式操作记录，计算用户不同...

评分是一种提供反馈的典型方法，但是不容易采集；隐式反馈不像评分清晰明了，但更容易采集。推荐系统的基本思想就是利用这些不同来源的数据推断顾客的喜好。推荐系统面向的对象是用户，推荐的产品是物品。由于用户曾经的兴趣喜好通常预示着未来的选择，推荐分析也通常是基于先前用户与物品之间的关系。但有一特例，基于知识的推荐系统是根据用户指定需求而非历史记录进行推荐。以用户为中心的活动和以物品为中心的活动之间...