10、推荐系统离线与在线性能评估指标概览

推荐系统离线与在线性能评估指标概览

1. 推荐系统简介

在当今数字化时代，数据量急剧增长，人们在海量数据中寻找自己感兴趣的相关物品变得愈发困难。推荐系统（RS）应运而生，自 20 世纪 90 年代中期起，它就开始发挥重要作用，至今仍是研究热点，因为它能有效解决信息过载问题。

推荐系统的主要应用领域广泛，涵盖了亚马逊、Flipkart、Netflix、YouTube 和 Facebook 等知名平台。其核心目标是根据每个用户的偏好和兴趣构建预测模型，从而成功推荐新产品、歌曲、视频和人物等，进而提高用户与服务的互动程度。同时，推荐系统还能帮助用户发现那些他们自己难以找到的物品。

常见的过滤技术主要有以下几种：
- 协同过滤（CF） ：通过分析用户与物品的历史交互来生成推荐。
- 基于内容的过滤（CBF） ：通过分析物品的内容并创建用户画像来推荐产品。
- 混合技术 ：结合协同过滤和基于内容过滤的特点，以提升推荐效果。

此外，还有基于内容的推荐会分析用户的人口统计信息和时间戳，以及考虑时间因素的时间推荐。而知识推荐则通过识别用户需求来推荐物品，因其以用户满意度和电商网站的收益增长为目标，被认为是所有技术中最智能的一种。

1.1 推荐系统的模块

推荐系统主要包含以下几个模块：
1. 收集用户行为 ：了解用户与物品的交互历史。
2. 通过算法预测用户偏好 ：利用收集到的数据进行分析和预测。