推荐系统实践学习系列（五）利用上下文信息

最新推荐文章于 2024-12-01 23:54:40 发布
最新推荐文章于 2024-12-01 23:54:40 发布
阅读量559 收藏 1
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 推荐系统 推荐系统上下文信息 推荐系统实践
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xudailong_blog/article/details/80789405
本文探讨了推荐系统中时间与地点上下文的应用。时间上下文包括用户兴趣随时间的变化、物品的生命周期及季节性偏好；地点上下文则关注兴趣和活动的本地化特性。这些因素有助于提高推荐系统的准确性和个性化水平。

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

上下文包括用户访问推荐系统的时间、地点、心情等。

（一）时间上下文
  • 1 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
  • 2 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
  • 3 季节效应，夏天吃冰激凌，冬天吃火锅
时间上下文推荐算法
  • 最近最热算法
  • 时间上下文的ItemCF算法
  • 时间上下文相关的UserCF算法
（二）地点上下文
  • 兴趣本地化
  • 活动本地化
探讨推荐系统中的上下文关联性的建模和建模方法——从信息处理的角度
AI天才研究院
08-08 957
在很多推荐系统中，如电影推荐、购物推荐等，根据用户的行为记录、设备信息、上下文环境等进行推荐是很重要的。在复杂多样的推荐场景下，如何同时考虑用户对不同时间段的兴趣以及上下文环境之间的关联性？如何捕获到用户当前的多维信息，而不仅仅局限于单一的主题或品牌？此次论文通过结合时间因素、图神经网络（Graph Neural Network）及上下文关联性，提出一种基于上下文环境的时间感知融合的方法，有效地提升了推荐效果。
AI语言模型的上下文感知提示词生成
最新发布
AI天才研究院
12-24 1074
AI语言模型的上下文感知提示词生成 关键词：AI语言模型、上下文感知、提示词生成、深度学习、自然语言处理、算法原理、Python代码 摘要：本文深入探讨了AI语言模型的上下文感知提示词生成技术。首先介绍了上下文感知提示词的重要性及其在自
推荐系统实践-利用上下文信息(5)
wolf_qu的博客
10-14 551
在进行推荐时，我们还需要考虑到用户所处的时间，季节，地点，心情等上下文信息来进行推荐(比如我们不能在冬天给用户推荐T恤等)。
推荐系统实践---第五章：利用上下文信息
wtt561111的专栏
12-25 961
结合用户进入系统时的上下文对用户进行推荐
推荐系统7——利用上下文信息进行推荐
u012290039的专栏
04-14 2305
在之前我也看了很多人写的推荐系统的博客，理论的、算法的都有，多是个人的理解和感悟，虽然很深刻，但是对于自己而言还是不成系统，于是我参考大牛项亮编著的《推荐系统实践》将该领域知识系统整理一遍，与大家一起学习。 本系列对应的代码请查看https://github.com/wangyuyunmu/Recommended-system-practice 前面总结了: 基于用户行为数据的推荐方法——协同过滤...
Python之向日志输出中添加上下文信息
人生需要曲折和转折
05-24 256
Python之向日志输出中添加上下文信息 除了传递给日志记录函数的参数（如msg）外，有时候我们还想在日志输出中包含一些额外的上下文信息。比如，在一个网络应用中，可能希望在日志中记录客户端的特定信息，如：远程客户端的IP地址和用户名。这里我们来介绍以下几种实现方式： 通过向日志记录函数传递一个extra参数引入上下文信息 使用LoggerAdap...
推荐系统——利用上下文信息
Lin.Ao
08-13 2805
推荐系统需要结合用户所处的上下文，包括用户访问系统的时间、地点、心情等，对于提高推荐系统的推荐效果是非常重要的。 即研究如何给用户生成TopN推荐表，并包含用户在某一时刻地点最可能喜欢的物品：时间上下文信息：①用户兴趣是变化的：不同年龄是不一样的 ②物品是有生命周期的 ③季节效应：反映了时间本身对用户兴趣的影响系统时间特性的分析： 在给定时间信息后，推荐系统从一个静态系统变成一个时变的系统，
EMall实践DDD模拟电商系统总结
热门推荐
张彦峰的博客
12-01 8万+
学习如何利用领域驱动设计（DDD）构建电商系统。从事件风暴开始，团队快速梳理业务流程和事件。系统用例和领域上下文分析系统需求和边界。探讨架构设计，融合六边形架构和系统分层。系统实现包括项目结构、订单功能、领域层实现和Repository层实现。重点介绍聚合、CQRS模式、缓存、Unit Of Work模式等概念。最后，讨论领域事件实现，帮助了解电商系统设计和实现，掌握DDD在电商系统中的应用。
大语言模型原理基础与前沿 上下文学习和轻量级微调
AI天才研究院
06-13 1012
作者：禅与计算机程序设计艺术 你好！欢迎来到这场探索大语言模型的旅程。在这篇文章中，我们将深入探讨大语言模型的基本原理及其在上下文学习和轻量级微调方面的最新发展。 背景介绍 随着自然语言处理(NLP)技术的飞速进步，大语言模型已经成为推动这一领域发展的关键力量。它们不仅在翻译、文本生成、问答系
人工智能-项目实践-数据增强-使用反混淆技术来增强推荐系统针对分布外的数据的推荐性能.zip
12-28
使用反混淆技术来增强推荐系统针对分布外的数据的推荐性能 顺序事件预测的目标是根据一系列历史事件估计下一个事件，并应用于顺序推荐、用户行为分析和临床治疗。在实践中，下一个事件预测模型是利用一次性收集的...
推荐系统实践读书笔记-05利用上下文信息
数字人生
08-05 765
时间是一种重要的上下文信息，对用户兴趣有着深入而广泛的影响。一般认为，时间信息对用户兴趣的影响表现在以下几个方面。 用户兴趣是变化的 我们这里提到的用户兴趣变化是因为用户自身原因发生的变化。比如随着年龄的增长，用户小时候喜欢看动画片，长大了喜欢看文艺片。一位程序员随着工作时间的增加，逐渐从阅读入门书籍过渡到阅读专业书籍。一个人参加工作了，工作后的兴趣和学生时代的兴趣相比发生了变化。那么，如果我们要准确预测用户现在的兴趣，就应该关注用户最近的行为，因为用户最近的行为最能体现他现在的兴趣。...
推荐系统学习 -- 利用上下文信息
weixin_30367169的博客
07-31 588
本章之前提到的推荐系统算法主要集中研究了如何联系用户兴趣和物品，将最符合用户兴趣的物品推荐给用户，但这些算法都忽略了一点，就是用户所处的上下文（context）。 这些上下文包括用户访问推荐系统的时间、地点、心情等，对于提高推荐系统的推荐系统是非常重要的。 比如，一个卖衣服的推荐系统在冬天和夏天应该给用户推荐不同种类的服装。推荐系统不能因为用户在夏天喜欢过某件T恤，就在冬天也给该用户...
【读书笔记】推荐系统实战-第5章：利用上下文信息
weixin_42685184的博客
03-13 206
【读书笔记】推荐系统实战-第5章：利用上下文信息
基于上下文的推荐系统
学习服务
11-04 2387
基于上下文的推荐系统 1 推荐系统上下文 荐系统算法主要集中研究了如何联系用户兴趣和物品，将最符合用户兴趣的物品推荐给用户，但这些算法都忽略了一点，就是用户所处的上下文(context)。这些上下文包括用户访问推荐系统的时间、地点、心情等，对于提高推荐系统的推荐系统是非常重要的。推荐系统常见的上下文包括： 时间上下文 用户的兴趣可能成周期性（工作|下班、平日|周末） 用户的兴趣是变化的 物品具有时效性 物品的流行度可能具有周期性 建模需要考虑的地方： 商品的时效性衰减程度 用户的历史兴趣随时间衰减
【推荐系统实战（三）】利用用户标签数据、利用上下文信息
Yttttttttttttttt的博客
03-07 1332
【推荐系统实战（三）】利用用户标签数据标签系统中的推荐问题基于标签的推荐系统一个简单的算法算法的改进1. TF-IDF基于图的推荐算法基于标签的推荐解释给用户推荐标签如何给用户推荐标签利用上下文信息时间上下文信息时间上下文推荐算法 如图4-1所示，第一种方式是利用用户喜欢过的物品，给用户推荐与他喜欢过的物品相似的物品，这就是前面提到的基于物品的算法。第二种方式是利用和用户兴趣相似的其他用户，给用户推荐那些和他们兴趣爱好相似的其他用户喜欢的物品，这是前面提到的基于用户的算法。除了这两种方法，第三种重要的方式是
《推荐系统实践》第5章:利用上下文信息的推荐系统
个人记录使用
01-16 597
主要分为时间上下文和地点上下文，其中时间上下文主要是保证系统的实时性。下面介绍几种算法。 时间上下文推荐算法 最近最热门 计算公式： ni(T)=∑(u,i,t)∈ Train, t<T11+α(T−t) n_{i}(T)=\sum_{(u, i, t) \in \text { Train, } t<T} \frac{1}{1+\alpha(T-t)} ni​(...
推荐系统实战-1
weixin_40114507的博客
12-14 643
好的推荐系统 什么是推荐系统 随着信息技术和互联网的发展，人们逐渐从信息匮乏的时代走入了信息过载(information overload)的时代。在这个时代，无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了很大的挑战：信息消费者，如何从大量信息中找到自己感兴趣的信息是一件非常困难的事情;作为信息生产者，如何让自己生产的信息脱颖而出，受到广大用户的关注，也是一件非常困难的事情。推荐系统就 是解决这一矛盾...
推荐系统
l_sun_08的博客
10-06 689
我们将从四个部分来讲诉推荐系统： 第一部分就是推荐系统的产生背景，经历了怎样的发展； 第二部分就是推荐系统的定义，到底这个推荐系统是个什么样的存在； 第三部分推荐的必要性，根据推荐的强度决定要不要推荐，是不是所有的APP都需要这个推荐系统； 第四部分是预备知识储备，就是学习推荐系统要具有哪些知识。 产生背景 人们的日常生活已经和各种各样的数据密不可分，例如在网络购物、 在线视频、在线音乐、新闻...
推荐系统8—利用时间上下文信息
wxn704414736的博客
05-30 4789
        本节首先介绍各种不同的时间效应，然后研究如何将这些时间效应建模到推荐系统的模型中，最后通过实际数据集对比不同模型的效果。1. 时间效应        时间信息对用户兴趣的影响表现在以下几个方面：用户兴趣是变化的；物品也是有生命周期的；季节效应。在给定时间信息后，推荐系统从一个静态系统变成了一个时变的系统，而用户行为数据也变成了时间序列。包含时间信息的用户行为数据集由一系列三元组构成...
上下文感知电子文件搜索与活动推荐系统
活动推荐是指在用户进行文件搜索的过程中，系统根据当前的上下文信息推荐相关的活动或操作。例如，当用户打开了一个市场分析报告，系统可能会推荐用户进行数据分析、创建图表或者联系相关领域的专家。这些推荐基于...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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
实付元
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