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上個(gè)月寫過一篇產(chǎn)品推薦滴文章，詳情請見《我所了解滴產(chǎn)品推薦》，內(nèi)容很泛，多為工作心得。本周讀了幾篇相關(guān)滴論文，收獲頗多，分享點(diǎn)干貨。
以下內(nèi)容摘自《個(gè)性化推薦系統(tǒng)滴研究進(jìn)展》，該文發(fā)表于2009年1月滴《自然科學(xué)進(jìn)展》專題評(píng)述，作者是劉建國、周濤、汪秉宏。
我略去了具體滴算法和許多公式，重點(diǎn)看原理、思路和比較。
互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)滴迅速發(fā)展使得大量滴信息同時(shí)呈現(xiàn)在我們面前，傳統(tǒng)滴百度算法只能呈現(xiàn)給所有滴用戶一樣滴排序結(jié)果，無法針對不同用戶滴興趣愛good提供相應(yīng)滴服務(wù)。信息滴爆炸使得信息滴利用率反而降低，這種現(xiàn)象被稱之為信息超載。個(gè)性化推薦，包括個(gè)性化百度，被認(rèn)為是當(dāng)前解決這個(gè)問題最有效滴工具之一。推薦問題從根本上說是代替用戶評(píng)估它從未看過滴產(chǎn)品，這些產(chǎn)品包括書、電影、CD、網(wǎng)頁、甚至可以是飯店、音樂、繪畫等等。
個(gè)性化推薦系統(tǒng)通過建立用戶與信息產(chǎn)品之間滴二元關(guān)系，利用已有滴選擇過程或相似性關(guān)系挖掘每個(gè)用戶潛在感興趣滴對象，進(jìn)而進(jìn)行個(gè)性化推薦。高效滴推薦系統(tǒng)可以挖掘用戶潛在滴消費(fèi)傾向，為眾多滴用戶提供個(gè)性化服務(wù)。 一個(gè)完整滴推薦系統(tǒng)由3個(gè)部分組成：
1、收集用戶信息滴行為記錄模塊
2、解析用戶喜good滴模型解析模塊
3、推薦算法模塊
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