推荐系统实践 - 基于用户行为分析的推荐算法

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基于用户行为分析的推荐算法是个性化推荐系统的重要算法，一般称为协同过滤算法。

用户行为数据在网站上的主要存在形式是日志和会话日志。

显性反馈行为：用户明确表示对物品喜好。
隐形反馈行为：不能明确反映用户喜好的行为。

按照反馈的明确性分，用户行为数据可以分为显性反馈和隐性反馈。

按照反馈的方向分，又可以分为正反馈和负反馈。正反馈指用户的行为倾向于指用户喜欢该物品，而负反馈指用户的行为倾向于指用户不喜欢该物品。
在显性反馈中，很容易区分一个用户行为是正反馈还是负反馈，而在隐性反馈行为中，就相对比较难以确定。

字段	含义
user id	产生行为的用户的唯一标识
item id	产生行为的对象的唯一标识
behavior type	行为的种类（比如是购买还是浏览）
context	产生行为的上下文，包括时间和地点等
behavior weight	行为的权重（如果是观看视频的行为，那么这个权重可以是观看时长；如果是打分行为，这个权重可以是分数）
behavior content	行为的内容（如果是评论行为，那么就是评论的文本；如果是打标签的行为，就是标签）