系统总结个性化推荐系统详解.doc

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2、需求和销量不高的产品所占据的市场份额，可以和主流产品的市场份额相比。　　对于推荐系统的解释分为4部分　　系统总结个性化推荐系统详解　　大部分人都听说过个性化推荐，也知道千人千面，那么个性化推荐系统到底是怎么样的？最近做了一点总结。　　现在的人们面对信息过载问题日益严重，好的个性化推荐将能够很好的提升用户体验，提高用户使用产品完成任务的效率，更好的留住用户，进一步扩大产品的盈利。　　对于一些电商类的产品，个性化推荐也能帮助减少马太效应和长尾效应的影响，使商品的利用率更高，盈利增长。　　【注】　　马太效应：产

3、品中热门的东西会被更多人看到，热门的东西会变得更加热门，而冷门的东西更加冷门。　　长尾理论：某些条件下，需求和销量不高的产品所占据的市场份额，可以和主流产品的市场份额相比。　　对于推荐系统的解释分为4部分　　系统总结个性化推荐系统详解　　大部分人都听说过个性化推荐，也知道千人千面，那么个性化推荐系统到底是怎么样的？最近做了一点总结。　　现在的人们面对信息过载问题日益严重，好的个性化推荐将能够很好的提升用户体验，提高用户使用产品完成任务的效率，更好的留住用户，进一步扩大产品的盈利。　　对于一些电商类的产品，

4、个性化推荐也能帮助减少马太效应和长尾效应的影响，使商品的利用率更高，盈利增长。　　【注】　　马太效应：产品中热门的东西会被更多人看到，热门的东西会变得更加热门，而冷门的东西更加冷门。　　长尾理论：某些条件下，需求和销量不高的产品所占据的市场份额，可以和主流产品的市场份额相比。　　对于推荐系统的解释分为4部分　　系统总结个性化推荐系统详解　　大部分人都听说过个性化推荐，也知道千人千面，那么个性化推荐系统到底是怎么样的？最近做了一点总结。　　现在的人们面对信息过载问题日益严重，好的个性化推荐将能够很好的提升用

5、户体验，提高用户使用产品完成任务的效率，更好的留住用户，进一步扩大产品的盈利。　　对于一些电商类的产品，个性化推荐也能帮助减少马太效应和长尾效应的影响，使商品的利用率更高，盈利增长。　　【注】　　马太效应：产品中热门的东西会被更多人看到，热门的东西会变得更加热门，而冷门的东西更加冷门。　　长尾理论：某些条件下，需求和销量不高的产品所占据的市场份额，可以和主流产品的市场份额相比。　　对于推荐系统的解释分为4部分　　系统总结个性化推荐系统详解　　大部分人都听说过个性化推荐，也知道千人千面，那么个性化推荐系统到

6、底是怎么样的？最近做了一点总结。　　现在的人们面对信息过载问题日益严重，好的个性化推荐将能够很好的提升用户体验，提高用户使用产品完成任务的效率，更好的留住用户，进一步扩大产品的盈利。　　对于一些电商类的产品，个性化推荐也能帮助减少马太效应和长尾效应的影响，使商品的利用率更高，盈利增长。　　【注】　　马太效应：产品中热门的东西会被更多人看到，热门的东西会变得更加热门，而冷门的东西更加冷门。　　长尾理论：某些条件下，需求和销量不高的产品所占据的市场份额，可以和主流产品的市场份额相比。　　对于推荐系统的解释分为

7、4部分　　一、常见的推荐算法原理（时间、位置影响）　　目前常见的一些推荐如下：　　基于内容推荐：分析用户看过的内容（历史内容等）再进行推荐。　　基于用户的协同过滤推荐（UserCF）：给用户推荐和他兴趣相似的其它用户喜欢的物品。　　基于物品的协同过滤推荐（ItemCF）：给用户推荐和他之前喜欢的物品相似的物品。　　基于标签的推荐：内容有标签，用户也会因为用户行为被打上标签，通过给用户打标签或是用户给产品打标签为其推荐物品。　　隐语义模型推荐（LFM）：通过隐含特征推荐和用户兴趣匹配的物品。　　社会化推荐：

8、让好友给自己推荐物品。　　根据时间上下文推荐：利用用户访问产品的时间优化推荐算法，或是根据季节性时令性变化进行推荐。（如春节推荐春节相关物品）　　基于地理位置的推荐（LARS）：根据用户的地理位置进行推荐。　　其中比较常见的就是前4种推荐，7、8实际上是在基本的推荐算法上加上了一层根据时间和位置的加权筛选。　　各种推荐算法是可以叠加在一起的，根据不同算法的权重调整，给用户最为精准智能的推荐。　　（一）、基于内容的推荐　　基于内