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近年来,推荐系统变得越来越流行。推荐系统,也称为推荐系统,是信息过滤系统的一个子类,它试图预测用户对项目的“评级”或“偏好”。
推荐系统用于各种领域,常见的例子包括视频和音乐服务的播放列表生成器、在线商店的产品推荐器、社交媒体平台的内容推荐器和开放网络内容推荐器。这些系统可以使用单一输入(如音乐)或平台内和跨平台(如新闻、书籍和搜索查询)的多个输入来运行。
有几种不同类型的推荐系统,您选择哪种取决于您拥有的数据类型和您想要推荐的内容。推荐系统的三种主要类型是基于内容的、协同过滤的和混合的。
基于内容的推荐系统基于项目之间的相似性。当您有一个带有某种元数据的大型项目数据集时,可以使用这种方法。例如,如果您正在构建电影推荐系统,您可能会使用流派、导演、演员和关键字等元数据来查找类似的电影。
构建基于内容的推荐系统的第一步是为每个项目创建基于内容的配置文件。然后使用此配置文件来计算项目之间的相似性。项目之间的相似度通常使用余弦相似度来计算,余弦相似度是衡量两个向量对齐程度的指标。
计算出项目之间的相似度后,您就可以根据用户的个人资料向用户推荐项目。例如,如果用户看过很多动作片,您可以推荐其他与他们已经看过的动作片相似的动作片。
协同过滤是一种基于一群人的集体智慧提出建议的方法。当您拥有用户数据集及其对项目的评分时,将使用此方法。
有两种主要类型的协同过滤:基于用户的和基于项目的。
基于用户的协同过滤是一种基于用户之间的相似性进行推荐的方法。当您拥有用户数据集及其对项目的评分时,将使用此方法。例如,如果您正在构建电影推荐系统,您可能会使用其他用户的评分来寻找相似的用户。一旦找到相似用户,就可以向当前用户推荐相似用户评价高的项目。
基于项目的协同过滤是一种基于项目之间的相似性进行推荐的方法。当您拥有用户数据集及其对项目的评分时,将使用此方法。例如,如果您要构建电影推荐系统,您可能会使用其他用户的评分来查找类似的电影。一旦找到类似的电影,就可以将这些电影推荐给当前用户。
混合推荐系统是基于内容和协同过滤的组合。当您有一个附加了某种元数据的项目数据集和一个用户数据集及其对项目的评级时,可以使用这种方法。
构建混合推荐系统的第一步是为每个项目创建一个基于内容的配置文件。然后使用此配置文件来计算项目之间的相似性。项目之间的相似度通常使用余弦相似度来计算,余弦相似度是衡量两个向量对齐程度的指标。
计算出项目之间的相似度后,您就可以根据用户的个人资料向用户推荐项目。例如,如果用户看过很多动作片,您可以推荐其他与他们已经看过的动作片相似的动作片。
除了基于内容的推荐,您还可以使用协同过滤来进行推荐。有两种主要类型的协同过滤:基于用户的和基于项目的。
基于用户的协同过滤是一种基于用户之间的相似性进行推荐的方法。当您拥有用户数据集及其对项目的评分时,将使用此方法。例如,如果您正在构建电影推荐系统,您可能会使用其他用户的评分来寻找相似的用户。一旦找到相似用户,就可以向当前用户推荐相似用户评价高的项目。
基于项目的协同过滤是一种基于项目之间的相似性进行推荐的方法。当您拥有用户数据集及其对项目的评分时,将使用此方法。例如,如果您要构建电影推荐系统,您可能会使用其他用户的评分来查找类似的电影。一旦找到类似的电影,就可以将这些电影推荐给当前用户。
推荐系统是一个强大的工具,可用于个性化您网站或应用程序上的用户体验。通过了解不同类型的推荐系统及其工作原理,您可以根据需要选择合适的推荐系统。