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何为推荐算法
推荐算法是计算机专业中的一种算法,通过一些数学算法,推测出用户可能喜欢的东西,目前应用推荐算法比较好的地方主要是网络,其中淘宝做的比较好。所谓推荐算法就是利用用户的一些行为,通过一些数学算法,推测出用户可能喜欢的东西。推荐算法主要分为6种:
1.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。
2.基于协同过滤的推荐算法理论上可以推荐世界上的任何一种东西。图片、音乐、样样可以。 协同过滤算法主要是通过对未评分项进行评分 预测来实现的。
3.基于关联规则的推荐(Association Rule-based Recommendation)是以关联规则为基础,把已购商品作为规则头,规则体为推荐对象。
4.基于效用的推荐(Utility-based Recommendation)是建立在对用户使用项目的效用情况上计算的,其核心问题是怎么样为每一个用户去创建一个效用函数。
5.基于知识的推荐(Knowledge-based Recommendation)在某种程度是可以看成是一种推理(Inference)技术。
由于各种推荐方法都有优缺点,所以在实际中,组合推荐(Hybrid Recommendation)经常被采用。
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