超级会员免费看
推荐算法通过用户行为和兴趣分析，提供个性化信息或商品推荐，降低信息过载，提高用户黏性和转化率。常见的推荐算法包括基于流行度、用户行为数据的协同过滤（用户基、项目基、模型基）以及基于内容的推荐。协同过滤在解决冷启动和数据稀疏性问题上存在挑战，可以通过矩阵分解等方法优化。此外，还有基于关联规则、效用和知识的推荐方法。业界如Yahoo、淘宝、豆瓣和Hulu的推荐系统应用了这些算法并不断改进，以提供更好的用户体验。
本文主要对推荐算法整体知识点做汇总，做到总体的理解；深入理解需要再看专业的材料。
推荐算法的意义
推荐根据用户兴趣和行为特点，向用户推荐所需的信息或商品，帮助用户在海量信息中快速发现真正所需的商品，提高用户黏性，促进信息点击和商品销售。
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。
降低信息过载
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
1万+
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
