摘抄的关于推荐算法的文章
最近因为PAC平台自动化的需求,开始探坑推荐系统。这个乍一听去乐趣无穷的课题,对于算法大神们来说是这样的: 而对于刚接触这个领域的我来说,是这样的: 在深坑外围徘徊了一周后,我整理了一些推荐系统的基本概念以及一些有代表性的简单的算法,作为初探总结,也希望能抛砖引玉,给同样想入坑的伙伴们提供一些思路。 ◆ ◆ ◆ 什么是推荐系统 1. 什么是推荐系统? 推荐系统是啥? 如果你是个多年电商(剁手)党,你会说是这个: 如果你是名充满文艺细胞的音乐发烧友,你会答这个: 如果你是位活跃在各大社交平台的点赞狂魔,你会答这个: 没错,猜你喜欢、个性歌单、热点微博,这些都是推荐系统的输出内容。从这些我们就可以总结出,推荐系统到底是做什么的。 目的1. 帮助用户找到想要的商品(新闻/音乐/……),发掘长尾 帮用户找到想要的东西,谈何容易。商品茫茫多,甚至是我们自己,也经常点开淘宝,面对眼花缭乱的打折活动不知道要买啥。在经济学中,有一个著名理论叫长尾理论(The Long Tail)。 套用在互联网领域中,指的就是最热的那一小部分资源将得到绝大部分的关注,而剩下的很大一部分资源却鲜少有人问津。这不仅造成了资源利用上的浪费,也让很多口味偏小众的用户无法找到自己感兴趣的内容。 目的2. 降低信息过载