个性化推荐算法

① 请问数据挖掘个性化推荐的代码实现

http://prea.gatech.e/features.html，个性化推荐工具包
你用里面的Memory-based Collaborative Filtering，也就是协同过滤的算法就好了，User-based CF就是你所说的基于相似用户的推荐

② 推荐算法有哪些

应该说分为两类：个性化和非个性化，“让全局优秀的内容被大家看到”应该算是非个性化，热门榜单/最多观看这类方法可以简单解决这个问题;不同的人对于“好”的理解不一样，换句话说也就是偏好不同，所以新加入的好内容我认为是个性化问题。

个性化的两个主要思想八个字概括之：物以类聚、人以群分。主要的方法及变种应该有很多，像协同过滤、基于内容的、基于标签的等等。

③ 3分钟轻松了解个性化推荐算法

推荐这种体验除了电商网站，还有新闻推荐、电台音乐推荐、搜索相关内容及广告推荐，基于数据的个性化推荐也越来越普遍了。今天就针对场景来说说这些不同的个性化推荐算法吧。
说个性化之前，先提一下非个性化。 非个性化的推荐也是很常见的，毕竟人嘛都有从众心理，总想知道大家都在看什么。非个性化推荐的方式主要就是以比较单一的维度加上半衰期去看全局排名，比如，30天内点击排名，一周热门排名。

但是只靠非个性化推荐有个弊端，就是马太效应，点的人越多的，经过推荐点得人有更多。。。强者越强，弱者机会越少就越弱，可能导致两级分化严重，一些比较优质素材就被埋没了。

所以，为了解决一部分马太效应的问题，也主要是顺应数据化和自动化的模式，就需要增加个性化的推荐（可算说到正题了。。。）个性化的优点是不仅体验好，而且也大大增加了效率，让你更快找到你感兴趣的东西。YouTube也曾做过实验测试个性化和非个性化的效果，最终结果显示个性化推荐的点击率是同期热门视频的两倍。

1.新闻、视频、资讯和电台（基于内容推荐）

一般来说，如果是推荐资讯类的都会采用基于内容的推荐，甚至早期的邮件过滤也采用这种方式。

基于内容的推荐方法就是根据用户过去的行为记录来向用户推荐相似额推荐品。简单来说就是你常常浏览科技新闻，那就更多的给你推荐科技类的新闻。

复杂来说，根据行为设计权重，根据不同维度属性区分推荐品都是麻烦的事，常用的判断用户可能会喜欢推荐品程度的余弦向量公式长这样，我就不解释了（已经勾起了我关于高数不好的回忆）。。。

但是，这种算法缺点是由于内容高度匹配，导致推荐结果的惊喜度较差，而且有冷启动的问题，对新用户不能提供可靠的推荐结果。并且，只有维度增加才能增加推荐的精度，但是维度一旦增加计算量也成指数型增长。如果是非实体的推荐品，定义风格也不是一件容易的事，同一个作者的文风和曲风也会发生改变。

2.电商零售类（协同过滤推荐和关联规则推荐）

说电商推荐那不可能不讲到亚马逊，传言亚马逊有三成的销售额都来自个性化的商品推荐系统。实际上，我自己也常常在这里找到喜欢的书，也愿意主动的去看他到底给我推荐了什么。

一般，电商主流推荐算法是基于一个这样的假设，“跟你喜好相似的人喜欢的东西你也很有可能喜欢。”即协同过滤过滤算法。主要的任务就是找出和你品味最相近的用户，从而根据最近他的喜好预测你也可能喜欢什么。

这种方法可以推荐一些内容上差异较大但是又是用户感兴趣的物品，很好的支持用户发现潜在的兴趣偏好。也不需要领域知识，并且随着时间推移性能提高。但是也存在无法向新用户推荐的问题，系统刚刚开始时推荐质可能较量差。

电商行业也常常会使用到基于关联规则的推荐。即以关联规则为基础，把已购商品作为规则头，规则体为推荐对象。比如，你购买了羽毛球拍，那我相应的会向你推荐羽毛球周边用品。关联规则挖掘可以发现不同商品在销售过程中的相关性，在零售业中已经得到了成功的应用。

3.广告行业（基于知识推荐）

自从可以浏览器读取cookies，甚至获得年龄属性等信息，广告的个性化投放就也可以根据不同场景使用了。

当用户的行为数据较少时，基于知识的推荐可以帮助我们解决这类问题。用户必须指定需求，然后系统设法给出解决方式。假设，你的广告需要指定某地区某年龄段的投放，系统就根据这条规则进行计算。基于知识的推荐在某种程度是可以看成是一种推理技术。这种方法不需要用户行为数据就能推荐，所以不存在冷启动问题。推荐结果主要依赖两种形式，基于约束推荐和基于实例推荐。

4.组合推荐

由于各种推荐方法都有优缺点，所以在实际中，并不像上文讲的那样采用单一的方法进行建模和推荐（我真的只是为了解释清楚算法）。。。

在组合方式上，也有多种思路：加权、变换、混合、特征组合、层叠、特征扩充、元级别。 并且，为了解决冷启动的问题，还会相应的增加补足策略，比如根据用户模型的数据，结合挖掘的各种榜单进行补足，如全局热门、分类热门等。 还有一些开放性的问题，比如，需不需要帮助用户有品味的提升，引导人去更好的生活。

最后，我总想，最好的推荐效果是像一个了解你的朋友一样跟你推荐，因为他知道你喜欢什么，最近对什么感兴趣，也总能发现一些有趣的新东西。这让我想到有一些朋友总会兴致勃勃的过来说，嘿，给你推荐个东西，你肯定喜欢，光是听到这句话我好像就开心起来，也许这就是我喜欢这个功能的原因。

④ 个性化推荐做的比较好的网站有哪些，用什么算法做的

看着舒服就行了

⑤ 什么音乐播放器的个性化推荐算法比较好

酷我音乐，这个比较好的

⑥ 个性化推荐算法——协同过滤

电子商务推荐系统的一种主要算法。
协同过滤推荐（Collaborative Filtering recommendation）是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同，协同过滤分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似（兴趣）用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。
与传统文本过滤相比，协同过滤有下列优点:
（1）能够过滤难以进行机器自动基于内容分析的信息。如艺术品、音乐;
（2）能够基于一些复杂的，难以表达的概念（信息质量、品位)进行过滤;
（3）推荐的新颖性。
正因为如此，协同过滤在商业应用上也取得了不错的成绩。Amazon，CDNow，MovieFinder，都采用了协同过滤的技术来提高服务质量。
缺点是:
（1）用户对商品的评价非常稀疏，这样基于用户的评价所得到的用户间的相似性可能不准确（即稀疏性问题）;
（2）随着用户和商品的增多，系统的性能会越来越低;
（3）如果从来没有用户对某一商品加以评价，则这个商品就不可能被推荐（即最初评价问题）。
因此，现在的电子商务推荐系统都采用了几种技术相结合的推荐技术。
案例: AMAZON 个性化推荐系统先驱 (基于协同过滤)
AMAZON是一个虚拟的网上书店,它没有自己的店面,而是在网上进行在线销售. 它提供了高质量的综合节目数据库和检索系统,用户可以在网上查询有关图书的信息.如果用户需要购买的化,可以把选择的书放在虚拟购书篮中,最后查看购书篮中的商品,选择合适的服务方式并且提交订单,这样读者所选购的书在几天后就可以送到家.
AMAZON书店还提供先进的个性化推荐功能,能为不同兴趣偏好的用户自动推荐符合其兴趣需要的书籍. AMAZON使用推荐软件对读者曾经购买过的书以及该读者对其他书的评价进行分析后,将向读者推荐他可能喜欢的新书,只要鼠标点一下,就可以买到该书了;AMAZON能对顾客购买过的东西进行自动分析,然后因人而异的提出合适的建议. 读者的信息将被再次保存.这样顾客下次来时就能更容易的买到想要的书. 此外,完善的售后服务也是AMAZON的优势,读者可以在拿到书籍的30天内,将完好无损的书和音乐光盘退回AMAZON, AMAZON将原价退款. 当然AMAZON的成功还不止于此, 如果一位顾客在AMAZON购买一本书,下次他再次访问时,映入眼帘的首先是这位顾客的名字和欢迎的字样.

⑦ 谈谈个性化推荐系统的利弊都有哪些

有利的地方就是接受信息会更加方面直接一些，不利的地方就是隐私没有得到保证，很容易将自己泄露在网络之中。

个性化推荐系统是互联网和电子商务发展的产物，它是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，向顾客提供个性化的信息服务和决策支持。近年来已经出现了许多非常成功的大型推荐系统实例，与此同时，个性化推荐系统也逐渐成为学术界的研究热点之一。

个性化推荐系统的推荐引擎在个性化算法的框架基础之上，还引入场景引擎、规则引擎和展示引擎，形成全新的百分点推荐引擎的技术框架，系统通过综合并利用用户的兴趣偏好、属性，商品的属性、内容、分类，以及用户之间的社交关系等等，挖掘用户的喜好和需求。

相关信息

随着推荐技术的研究和发展，其应用领域也越来越多。例如，新闻推荐、商务推荐、娱乐推荐、学习推荐、生活推荐、决策支持等。推荐方法的创新性、实用性、实时性、简单性也越来越强。电子商务推荐算法可能会面临各种难题。

例如大型零售商有海量的数据，以千万计的顾客，以及数以百万计的登记在册的商品；实时反馈需求，在半秒之内，还要产生高质量的推荐；新顾客的信息有限，只能以少量购买或产品评级为基础。老顾客信息丰富，以大量的购买和评级为基础；顾客数据不稳定，每次的兴趣和关注内容差别较大，算法必须对新的需求及时响应。

⑧ 今日头条的个性化推荐算法，不懂能赚钱吗

你有文采，开通头条号，吸引一定量的粉丝，帮商家做推广就可以分成

⑨ 个性化推荐系统的基本框架

个性化推荐是一种功能，它会通过用户的个性化需求给他推荐符合其需求的内容， 如果选配助听器可以去专业的助听器验配中心，结合自己的听力和听力需求来验配，找到合适自己听力参数的助听器。

⑩ 个性化推荐算法创新可以写硕士论文么

基于内容的信息推荐方法的理论依据主要来自于信息检索和信息过滤，所谓的基于内容的推荐方法就是根据用户过去的浏览记录来向用户推荐用户没有接触过的推荐项。主要是从两个方法来描述基于内容的推荐方法：启发式的方法和基于模型的方法。启发式的方法就是用户凭借经验来定义相关的计算公式，然后再根据公式的计算结果和实际的结果进行验证，然后再不断修改公式以达到最终目的。而对于模型的方法就是根据以往的数据作为数据集，然后根据这个数据集来学习出一个模型。
一般的推荐系统中运用到的启发式的方法就是使用tf-idf的方法来计算，跟还有tf-idf的方法计算出这个文档中出现权重比较高的关键字作为描述用户特征，并使用这些关键字作为描述用户特征的向量；然后再根据被推荐项中的权重高的关键字来作为推荐项的属性特征，然后再将这个两个向量最相近的（与用户特征的向量计算得分最高）的项推荐给用户。
在计算用户特征向量和被推荐项的特征向量的相似性时，一般使用的是cosine方法，计算两个向量之间夹角的cosine值。