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。