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方法

前N個推薦算法基於類似的基於矢量的模型用於識別的k個最相似的用戶活動的用戶。它建議在矩陣中的該用戶的條目,以找到最相似的用戶,以確定用於第k集成的集合中的項目。常見的方式向用戶提供類似最近的鄰居震源機制實現線性時間敏感的哈希。

系統的結果Explainability建議的重要方面,這種方法的優點如下:這是很容易的創建和使用。很簡單,一步一步的,你可以添加新的數據不需要考慮的項目,建議的內容。好互相評價,項目和規模的機制。

這種方法有幾個缺點。首先,我們可以依賴於它是人類的評級。時獲得的數據是稀疏的,第二次的,其性能和Web相關的資料通常減少。為了防止這樣的擴展,擁有大型數據集的問題。新用戶有效,是因為它依賴於數據結構,它可以處理,但是當你添加一個新的項目,因為通常依賴於一個特定的向量空間的代表性和更複雜的。它包括新的項目,您將需要重新插入所有元素的結構。

基於模型的編輯
模型使用數據挖掘,機器學習算法中尋找模式,根據學習資料正在開發中。它們被用來對真實世界的數據來進行預測。有很多基於模型的CF算法。這些貝葉斯網絡聚類分析模型,奇異值分解(SVD)和潛在語義模型,概率潛在語義分析,數倍的因素,萊斯分佈和馬爾可夫決策過程模型的潛在二日庫。 [3]

很明顯,這種方法的目標更全面的評估,描述所觀察到的潛在因素[4]的模型為基礎,在測試集上的分類和聚類技術,建立一個基於用戶識別。根據主成分分析的類型的參數可以減少一些。

此範例有幾個優點。這種基於內存的的處理huisoeul更好。這是在大型數據集可以延長。這提高了預測性能。它提供了直觀的原則建議。

這種方法的缺點是要建立昂貴的機型。可能需要有一個可預測的性能和可擴展性之間的平衡。一個可以簡化模型丟失有用的信息。模型預測的難度進行了討論。

[編輯]混合動力
基於內存的CF算法和基於模型的結合與非恩的應用。他們可以克服原CF方法的局限性。這提高了預測性能。更重要的是,它應該克服這種huisogwa丟失信息,如CF的問題。然而,為了增加的執行情況的複雜性,它們很昂貴。 [5]

[編輯]社會的Web應用程序

與極少數的傳統主流媒體和社會媒體,協作過濾,一套指引,讓參加者能有一個非常大的數字編輯器增加了更好的編輯器。 Last.fm服務,如Twitter和YouTube上,是一個典型的例子,一個基於協同過濾介質。 [6]

協同過濾程序的情況下建議受到社會各界的樂趣和流行的信息來確定。情況Digg或Twitter的出現在第一頁上,並為他們投票,在社會上,是一個典型的例子。成員社團的成長,規模和多樣性,能夠更好地反映平均利率上升。

你過去的活動或到的信息進行分析,從其他用戶的類似口味的記錄,另外一個方面的協同過濾系統,可以更個性化的建議。可以發現這些資源也可以用來為用戶配置文件,您通常會表決,並遵循,喜歡或類似的味道,你的網站內容發送給其他用戶,以及有趣的話題。更好的越多,你使用的系統給你建議在運行。

[編輯]問題
協同過濾系統會自動將您自己的口味不匹配的內容。如果你不發表意見,取得了良好的多樣性和獨立性,始終是在特定的社會dareunreul的統治。協同過濾個性化的建議作為一個新用戶或新項目的方案和足夠的數據總是會造成問題。精確到系統的建議,第一次學習用戶的喜好,從過去的投票和評價活動。由於新項目已被添加,直到評估通過大量的用戶的協同過濾系統將不能夠把它推薦。

所面臨的挑戰的協同過濾[編輯]

[編輯]數據稀疏
事實上,許多商業化推薦系統基於大型數據集。其結果是,用戶條目中所使用的協同過濾的性能問題,建議在一個非常大型稀疏結果的矩陣,它是非常有可能的是

冷啟動問題是一個典型的問題所造成的關溫泉如何協同過濾推薦項目的可靠性,建議按照用戶的過去嗜作為一個新的用戶正確地將系統設置為捕捉自己的喜好,因為它需要有足夠數量的入門價格。

同樣,新的項目,也受到了同樣的問題。他們,他們它們的味道類似於之前,它可以為用戶推薦,當一個新的項目被添加到系統中時,在大量的用戶需要被評估。該項目的建議,而不是額定描述的品質,因為它是基於離散集合上並不限定於基於內容的新資料的問題的建議。

[編輯]擴展
的用戶和數量的項目的增加,根據現有的CF算法樓盤?患嚴重的結垢問題。例如,數以百萬計的客戶及數以百萬計的項目從一個複雜的算法,CF已經過大。即時的反應和需求評估,無論他們的購買和可擴展性的系統CF建議所有用戶的歷史需要在線申請系統是一樣多的。

[編輯]同義詞
是指相同或非常相似的項目有不同的名稱或項目編號的傾向,因為耳鳴。為了發現潛在的連接,因而最值得推薦的系統,該產品可以處理任何

查看其他物品,例如,“兒童電影”和“兒童電影”實際上是指同一項目,是當然在使用的技術術語,程度的差距大於一般懷疑。是基於CF-推薦的患病率性能下降的代名詞。主題模型(潛在的二日庫文件分配組屬於同一主題的),如法律,技術和字就可以解決。

[編輯]灰量
因此,任何一組不同的人,不同意的意見,或灰色不斷的協同過濾的好處。其不同尋常的味道害群之馬推薦反對派團體迅速成為幾乎是不可能的。這是建議,但在這種情況下,非電子系統故障,建議也是一個大問題,因為黑羊是可以接受的失敗。

[編輯]先令攻擊
從系統的建議,該名男子誰可以評價他們自己的項目還是有很多積極的評價,了解競爭對手的負面評論。協同過濾系統,採取預防措施,阻止這樣的工作往往是必要的

編輯多樣性
預計增加的多樣性,協同過濾,並能幫助我們找到新產品,以無數的選擇,因為一些算法,然而,相反的可能不經意間。合作過濾器的銷售或產品建議的基礎上進行評估,因為他們不能推薦產品通常與有限的歷史數據。這是多樣性中最熱門的產品豐富,以獲得豐富的效果。沃頓商學院的研究,其內容有一些想法,可以方便的現象的多樣性和協同過濾推薦。 [7]
2012-10-28 06:11 PM#1
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