推荐算法--其他信息(07)

本文探讨了如何利用上下文信息(如时间、地点)和社交网络数据(包括邮件、位置数据及社交网站互动等)来改进推荐系统的精准度。特别强调了基于社交网络进行好友推荐的方法及其对增强信任度和解决冷启动问题的重要性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

目录

1.利用上下文信息

1.1时间上下文

  • 用户的兴趣是随着时间变化的,三天打鱼两天晒网是最好的例子
  • 物品也是有生命周期的,新鲜的事物会很热门,但是十年前的就不一定热门了
  • 季节效应,夏天吃冰激凌,冬天吃火锅

在这里插入图片描述

1.2地点上下文

在这里插入图片描述

2.利用网络社交数据

2.1 获取网络社交数据途径

  • 邮件
  • 用户注册信息
  • 用户的位置数据
  • 论坛和讨论组
  • 即时聊天工具
  • 社交网站

2.2 社交网络数据

  • 双向确认的社交网络数据
  • 单向关注的社交网络数据
  • 基于社区的社交网络数据

2.3 基于社交网络的推荐

  • 好友推荐增加推荐的信任度
  • 社交网络推荐解决冷启动问题

2.4 推荐算法

  • 基于邻域的社会化推荐算法
  • 基于图的社会化推荐算法
  • 实际系统中的社会化推荐算法
  • 社会化推荐系统和协同过滤推荐系统
  • 信息流推荐

2.5 给用户推荐好友

  • 基于内容的匹配
  • 基于共同兴趣的好友推荐
  • 基于社交网络图的好友推荐
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值