推薦系統(tǒng)最基礎(chǔ)的簡介(編輯修改稿)
2025-06-17 11:30 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 的配置文件， UserProfile（ c）可以用向量 表示，其中每個(gè)分量 表示關(guān)鍵詞 對用戶 c的重要性 在基于內(nèi)容的系統(tǒng)中， 被定義為： ),...,( 21 ckcc ciwikscr,優(yōu)缺點(diǎn) ? 優(yōu)點(diǎn) : ； ； ； 問題： ； 。 基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的推薦系統(tǒng) ? 核心思想： 不考慮用戶和產(chǎn)品的內(nèi)容特性，而僅僅把他們看作抽象的節(jié)點(diǎn)，所有算法利用的信息都隱藏在用戶和產(chǎn)品的選擇關(guān)系之中。 ? 考慮一個(gè)由 m個(gè)用戶和 n個(gè)產(chǎn)品構(gòu)成的推薦系統(tǒng)，其中如果用戶 i選擇過產(chǎn)品 j，就在 i和 j之間連接一條邊 、 .由此，這個(gè)系統(tǒng)可以用一個(gè)具有 m+n個(gè)節(jié)點(diǎn)的二部分圖表示． m。1 , 2 , . . . ,1 ( ia ji ?? 0. ) , .. . ,2,1 ?? jianj 否則基于二部分圖資源分配的推薦算法 ? 對于任意目標(biāo)用戶 i，推薦算法的目的是把所有 i沒有選擇過的產(chǎn)品按照 i喜歡的程度進(jìn)行 排序 ，并且 把排名靠前的那些產(chǎn)品推薦給 i。 ? 對于有 m個(gè)用戶和 n個(gè)產(chǎn)品的一般的推薦系統(tǒng)，如果用 表示產(chǎn)品 j愿意分配給 i的資源配額，可得到其一般表達(dá)式： 其中 kj表示產(chǎn)品 j的度（被多少用戶選擇過）， kl表示用戶 l的度（該用戶選擇過多少商品） ijw? 最終的資源分配矢量 為一 個(gè) n維的 0/1矢量，給定的目標(biāo)用戶選擇過的產(chǎn)品上的初始資源設(shè)為 1，其他設(shè)為 0； W為 n*n階的矩陣。 按照中對應(yīng)元素的大小進(jìn)行排序，值越大說明用戶越喜歡該商品。 Wff ?39。f39。f推薦系統(tǒng)的評價(jià)指標(biāo) ? 準(zhǔn)確度（被絕大多數(shù)推薦系統(tǒng)采用） ? 推薦列表的流行性和多樣性 ? 覆蓋率 ? 新鮮性和意外性 ? 用戶的滿意度 準(zhǔn)確度評價(jià)指標(biāo) ? 預(yù)測準(zhǔn)確度 ? 分類準(zhǔn)確度 ? 排序準(zhǔn)確度 ? 預(yù)測打分關(guān)聯(lián) ? 距離標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo) ? 半衰期效用指標(biāo) 預(yù)測準(zhǔn)確度 ? 預(yù)測準(zhǔn)確度的一個(gè)經(jīng)典度量方法就是度量系統(tǒng)的預(yù)測打
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