個性化推薦演算法

① 請問數據挖掘個性化推薦的代碼實現

http://prea.gatech.e/features.html，個性化推薦工具包
你用裡面的Memory-based Collaborative Filtering，也就是協同過濾的演算法就好了，User-based CF就是你所說的基於相似用戶的推薦

② 推薦演算法有哪些

應該說分為兩類：個性化和非個性化，「讓全局優秀的內容被大家看到」應該算是非個性化，熱門榜單/最多觀看這類方法可以簡單解決這個問題;不同的人對於「好」的理解不一樣，換句話說也就是偏好不同，所以新加入的好內容我認為是個性化問題。

個性化的兩個主要思想八個字概括之：物以類聚、人以群分。主要的方法及變種應該有很多，像協同過濾、基於內容的、基於標簽的等等。

③ 3分鍾輕鬆了解個性化推薦演算法

推薦這種體驗除了電商網站，還有新聞推薦、電台音樂推薦、搜索相關內容及廣告推薦，基於數據的個性化推薦也越來越普遍了。今天就針對場景來說說這些不同的個性化推薦演算法吧。
說個性化之前，先提一下非個性化。 非個性化的推薦也是很常見的，畢竟人嘛都有從眾心理，總想知道大家都在看什麼。非個性化推薦的方式主要就是以比較單一的維度加上半衰期去看全局排名，比如，30天內點擊排名，一周熱門排名。

但是只靠非個性化推薦有個弊端，就是馬太效應，點的人越多的，經過推薦點得人有更多。。。強者越強，弱者機會越少就越弱，可能導致兩級分化嚴重，一些比較優質素材就被埋沒了。

所以，為了解決一部分馬太效應的問題，也主要是順應數據化和自動化的模式，就需要增加個性化的推薦（可算說到正題了。。。）個性化的優點是不僅體驗好，而且也大大增加了效率，讓你更快找到你感興趣的東西。YouTube也曾做過實驗測試個性化和非個性化的效果，最終結果顯示個性化推薦的點擊率是同期熱門視頻的兩倍。

1.新聞、視頻、資訊和電台（基於內容推薦）

一般來說，如果是推薦資訊類的都會採用基於內容的推薦，甚至早期的郵件過濾也採用這種方式。

基於內容的推薦方法就是根據用戶過去的行為記錄來向用戶推薦相似額推薦品。簡單來說就是你常常瀏覽科技新聞，那就更多的給你推薦科技類的新聞。

復雜來說，根據行為設計權重，根據不同維度屬性區分推薦品都是麻煩的事，常用的判斷用戶可能會喜歡推薦品程度的餘弦向量公式長這樣，我就不解釋了（已經勾起了我關於高數不好的回憶）。。。

但是，這種演算法缺點是由於內容高度匹配，導致推薦結果的驚喜度較差，而且有冷啟動的問題，對新用戶不能提供可靠的推薦結果。並且，只有維度增加才能增加推薦的精度，但是維度一旦增加計算量也成指數型增長。如果是非實體的推薦品，定義風格也不是一件容易的事，同一個作者的文風和曲風也會發生改變。

2.電商零售類（協同過濾推薦和關聯規則推薦）

說電商推薦那不可能不講到亞馬遜，傳言亞馬遜有三成的銷售額都來自個性化的商品推薦系統。實際上，我自己也常常在這里找到喜歡的書，也願意主動的去看他到底給我推薦了什麼。

一般，電商主流推薦演算法是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。」即協同過濾過濾演算法。主要的任務就是找出和你品味最相近的用戶，從而根據最近他的喜好預測你也可能喜歡什麼。

這種方法可以推薦一些內容上差異較大但是又是用戶感興趣的物品，很好的支持用戶發現潛在的興趣偏好。也不需要領域知識，並且隨著時間推移性能提高。但是也存在無法向新用戶推薦的問題，系統剛剛開始時推薦質可能較量差。

電商行業也常常會使用到基於關聯規則的推薦。即以關聯規則為基礎，把已購商品作為規則頭，規則體為推薦對象。比如，你購買了羽毛球拍，那我相應的會向你推薦羽毛球周邊用品。關聯規則挖掘可以發現不同商品在銷售過程中的相關性，在零售業中已經得到了成功的應用。

3.廣告行業（基於知識推薦）

自從可以瀏覽器讀取cookies，甚至獲得年齡屬性等信息，廣告的個性化投放就也可以根據不同場景使用了。

當用戶的行為數據較少時，基於知識的推薦可以幫助我們解決這類問題。用戶必須指定需求，然後系統設法給出解決方式。假設，你的廣告需要指定某地區某年齡段的投放，系統就根據這條規則進行計算。基於知識的推薦在某種程度是可以看成是一種推理技術。這種方法不需要用戶行為數據就能推薦，所以不存在冷啟動問題。推薦結果主要依賴兩種形式，基於約束推薦和基於實例推薦。

4.組合推薦

由於各種推薦方法都有優缺點，所以在實際中，並不像上文講的那樣採用單一的方法進行建模和推薦（我真的只是為了解釋清楚演算法）。。。

在組合方式上，也有多種思路：加權、變換、混合、特徵組合、層疊、特徵擴充、元級別。 並且，為了解決冷啟動的問題，還會相應的增加補足策略，比如根據用戶模型的數據，結合挖掘的各種榜單進行補足，如全局熱門、分類熱門等。 還有一些開放性的問題，比如，需不需要幫助用戶有品味的提升，引導人去更好的生活。

最後，我總想，最好的推薦效果是像一個了解你的朋友一樣跟你推薦，因為他知道你喜歡什麼，最近對什麼感興趣，也總能發現一些有趣的新東西。這讓我想到有一些朋友總會興致勃勃的過來說，嘿，給你推薦個東西，你肯定喜歡，光是聽到這句話我好像就開心起來，也許這就是我喜歡這個功能的原因。

④ 個性化推薦做的比較好的網站有哪些，用什麼演算法做的

看著舒服就行了

⑤ 什麼音樂播放器的個性化推薦演算法比較好

酷我音樂，這個比較好的

⑥ 個性化推薦演算法——協同過濾

電子商務推薦系統的一種主要演算法。
協同過濾推薦（Collaborative Filtering recommendation）是在信息過濾和信息系統中正迅速成為一項很受歡迎的技術。與傳統的基於內容過濾直接分析內容進行推薦不同，協同過濾分析用戶興趣，在用戶群中找到指定用戶的相似（興趣）用戶，綜合這些相似用戶對某一信息的評價，形成系統對該指定用戶對此信息的喜好程度預測。
與傳統文本過濾相比，協同過濾有下列優點:
（1）能夠過濾難以進行機器自動基於內容分析的信息。如藝術品、音樂;
（2）能夠基於一些復雜的，難以表達的概念（信息質量、品位)進行過濾;
（3）推薦的新穎性。
正因為如此，協同過濾在商業應用上也取得了不錯的成績。Amazon，CDNow，MovieFinder，都採用了協同過濾的技術來提高服務質量。
缺點是:
（1）用戶對商品的評價非常稀疏，這樣基於用戶的評價所得到的用戶間的相似性可能不準確（即稀疏性問題）;
（2）隨著用戶和商品的增多，系統的性能會越來越低;
（3）如果從來沒有用戶對某一商品加以評價，則這個商品就不可能被推薦（即最初評價問題）。
因此，現在的電子商務推薦系統都採用了幾種技術相結合的推薦技術。
案例: AMAZON 個性化推薦系統先驅 (基於協同過濾)
AMAZON是一個虛擬的網上書店,它沒有自己的店面,而是在網上進行在線銷售. 它提供了高質量的綜合節目資料庫和檢索系統,用戶可以在網上查詢有關圖書的信息.如果用戶需要購買的化,可以把選擇的書放在虛擬購書籃中,最後查看購書籃中的商品,選擇合適的服務方式並且提交訂單,這樣讀者所選購的書在幾天後就可以送到家.
AMAZON書店還提供先進的個性化推薦功能,能為不同興趣偏好的用戶自動推薦符合其興趣需要的書籍. AMAZON使用推薦軟體對讀者曾經購買過的書以及該讀者對其他書的評價進行分析後,將向讀者推薦他可能喜歡的新書,只要滑鼠點一下,就可以買到該書了;AMAZON能對顧客購買過的東西進行自動分析,然後因人而異的提出合適的建議. 讀者的信息將被再次保存.這樣顧客下次來時就能更容易的買到想要的書. 此外,完善的售後服務也是AMAZON的優勢,讀者可以在拿到書籍的30天內,將完好無損的書和音樂光碟退回AMAZON, AMAZON將原價退款. 當然AMAZON的成功還不止於此, 如果一位顧客在AMAZON購買一本書,下次他再次訪問時,映入眼簾的首先是這位顧客的名字和歡迎的字樣.

⑦ 談談個性化推薦系統的利弊都有哪些

有利的地方就是接受信息會更加方面直接一些，不利的地方就是隱私沒有得到保證，很容易將自己泄露在網路之中。

個性化推薦系統是互聯網和電子商務發展的產物，它是建立在海量數據挖掘基礎上的一種高級商務智能平台，向顧客提供個性化的信息服務和決策支持。近年來已經出現了許多非常成功的大型推薦系統實例，與此同時，個性化推薦系統也逐漸成為學術界的研究熱點之一。

個性化推薦系統的推薦引擎在個性化演算法的框架基礎之上，還引入場景引擎、規則引擎和展示引擎，形成全新的百分點推薦引擎的技術框架，系統通過綜合並利用用戶的興趣偏好、屬性，商品的屬性、內容、分類，以及用戶之間的社交關系等等，挖掘用戶的喜好和需求。

相關信息

隨著推薦技術的研究和發展，其應用領域也越來越多。例如，新聞推薦、商務推薦、娛樂推薦、學習推薦、生活推薦、決策支持等。推薦方法的創新性、實用性、實時性、簡單性也越來越強。電子商務推薦演算法可能會面臨各種難題。

例如大型零售商有海量的數據，以千萬計的顧客，以及數以百萬計的登記在冊的商品；實時反饋需求，在半秒之內，還要產生高質量的推薦；新顧客的信息有限，只能以少量購買或產品評級為基礎。老顧客信息豐富，以大量的購買和評級為基礎；顧客數據不穩定，每次的興趣和關注內容差別較大，演算法必須對新的需求及時響應。

⑧ 今日頭條的個性化推薦演算法，不懂能賺錢嗎

你有文采，開通頭條號，吸引一定量的粉絲，幫商家做推廣就可以分成

⑨ 個性化推薦系統的基本框架

個性化推薦是一種功能，它會通過用戶的個性化需求給他推薦符合其需求的內容， 如果選配助聽器可以去專業的助聽器驗配中心，結合自己的聽力和聽力需求來驗配，找到合適自己聽力參數的助聽器。

⑩ 個性化推薦演算法創新可以寫碩士論文么

基於內容的信息推薦方法的理論依據主要來自於信息檢索和信息過濾，所謂的基於內容的推薦方法就是根據用戶過去的瀏覽記錄來向用戶推薦用戶沒有接觸過的推薦項。主要是從兩個方法來描述基於內容的推薦方法：啟發式的方法和基於模型的方法。啟發式的方法就是用戶憑借經驗來定義相關的計算公式，然後再根據公式的計算結果和實際的結果進行驗證，然後再不斷修改公式以達到最終目的。而對於模型的方法就是根據以往的數據作為數據集，然後根據這個數據集來學習出一個模型。
一般的推薦系統中運用到的啟發式的方法就是使用tf-idf的方法來計算，跟還有tf-idf的方法計算出這個文檔中出現權重比較高的關鍵字作為描述用戶特徵，並使用這些關鍵字作為描述用戶特徵的向量；然後再根據被推薦項中的權重高的關鍵字來作為推薦項的屬性特徵，然後再將這個兩個向量最相近的（與用戶特徵的向量計算得分最高）的項推薦給用戶。
在計算用戶特徵向量和被推薦項的特徵向量的相似性時，一般使用的是cosine方法，計算兩個向量之間夾角的cosine值。