推薦演算法項目
① 推薦演算法有哪些
推薦演算法是計算機專業中的一種演算法,通過一些數學演算法,推測出用戶可能喜歡的東西。
基於協同過濾的推薦
基於用戶的協同過濾演算法: 基於一個這樣的假設「跟你喜好相似的人喜歡的東西你也很有可能喜歡。」所以基於用戶的協同過濾主要的任務就是找出用戶的最近鄰居,從而根據最近鄰 居的喜好做出未知項的纖稿春評分預測。這種演算法主要分為3個步驟:
1、用戶評分。可以分為顯性評分和隱形評分兩種。顯性評分就是直接給項目評分(例如給網路里的用戶評分),隱形評分就是通過評價或是購買的行為給項目評分 (例如在有啊購買了什麼東西)。
2、尋找最近鄰居。這一步就是尋找與你距離最近的用戶,測算距離一般採用以下三種演算法:1.皮爾森相關系數。敬陵2.餘弦相似性。3調整餘弦相似性。調整毀耐餘弦 相似性似乎效果會好一些。
3、推薦。產生了最近鄰居集合後,就根據這個集合對未知項進行評分預測。把評分最高的N個項推薦給用戶。 這種演算法存在性能上的瓶頸,當用戶數越來越多的時候,尋找最近鄰居的復雜度也會大幅度的增長。
組合推薦
在組合方式上,有研究人員提出了七種組合思路:
1、加權(Weight):加權多種推薦技術結果。
2、變換(Switch):根據問題背景和實際情況或要求決定變換採用不同的推薦技術。
3、混合(Mixed):同時採用多種推薦技術給出多種推薦結果為用戶提供參考。
4、特徵組合(Feature combination):組合來自不同推薦數據源的特徵被另一種推薦演算法所採用。
5、層疊(Cascade):先用一種推薦技術產生一種粗糙的推薦結果,第二種推薦技術在此推薦結果的基礎上進一步作出更精確的推薦。
6、特徵擴充(Feature augmentation):一種技術產生附加的特徵信息嵌入到另一種推薦技術的特徵輸入中。
7、元級別(Meta-level):用一種推薦方法產生的模型作為另一種推薦方法的輸入。
② 詳解個性化推薦五大最常用演算法
推薦系統在互聯網時代扮演著重要角色,它們為我們提供了個性化的體驗,例如在某寶首頁發現的商品、在某條上閱讀的新聞以及各種地方出現的廣告。統計與機器人(Stats&Bots)博客詳細介紹了構建推薦系統的五種方法,量子位將這些方法進行了編譯整理,旨在為數據科學家提供在選擇最合適的演算法時的指導。
推薦系統通過大數據分析為用戶進行相關推薦,以驅動收入增長。然而,選擇合適的推薦演算法是一個復雜的問題,這需要考慮業務限制和需求。為了簡化這一任務,統計與機器人團隊提供了一份現有主要推薦系統演算法的概述。
協同過濾(Collaborative Filtering, CF)及其變體是最常用的推薦演算法之一。它的基本思想是尋找具有相似興趣的人並分析他們的行為,或者根據用戶過去購買的商品推薦相似的產品。CF分為基於用戶的協同過濾和基於項目的協同過濾兩種基本方法。推薦引擎的兩個關鍵步驟是確定「最相似」用戶和基於相似度填充空缺項。
矩陣分解是一種優雅的推薦演算法,它通過計算用戶和項目向量之間的點積來預測未知評分。這種方法在處理大規模數據時更為高效,同時提供了對用戶興趣的深入理解。
聚類方法適用於缺乏歷史用戶數據的早期階段。它將用戶分組並為組內的用戶推薦相同的內容,盡管這種方法的個性化程度較低。聚類可以作為協同過濾演算法中相關鄰居選擇的初步步驟,有助於提高復雜推薦系統的性能。
深度學習在過去的十年中取得了顯著進展,如今在個性化推薦中廣泛應用。以YouTube為例,其推薦系統由兩個神經網路組成:一個用於候選生成,另一個用於排序。候選生成網路基於用戶瀏覽歷史顯著縮小可推薦視頻范圍,排序網路則根據視頻描述數據和用戶行為信息對視頻進行評分,最終為用戶提供有針對性的推薦。
在構建推薦系統時,重要的是了解衡量推薦模型質量的要點。除了標準的質量指標,還需要考慮召回率、准確率等針對推薦問題的指標。生成負例樣本對於使用分類演算法解決推薦問題至關重要。同時,從在線得分和離線得分兩個方面考察演算法的質量,確保模型能夠適應不斷變化的數據。
推薦系統在產品中有著廣泛的應用,例如知乎、Quora和Airbnb等平台都利用機器學習技術提供了個性化的推薦服務。通過深入了解推薦系統的原理和實踐,可以為用戶提供更加精準和個性化的體驗,從而提升用戶滿意度和產品價值。