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概述

概述

通過合作或基於內容的過濾的推薦系統通常產生一個列表中的建議,通過以下兩種方式之一。項目項目(日用戶過去的行為(或以前購買的項目和/或項目)的數值評分模型,預測或評估,以及類似的其他用戶所做的決定,建立模型的協同過濾技術)[4]基於內容的過濾方法是利用一系列具有類似特徵的項目建議其他項目的離散性英寸。這種方法經常被用來結合[5](參照的混合動力車的推薦系統中,用戶可能有興趣)。

Last.fm和Pandora電台 - 基於內容和協同過濾的區別是相對於兩個流行的音樂推薦系統可以驗證。

潘多拉“站”,以播放音樂的特性,如種子,以屬性的歌曲或藝術家(基因組項目400所提供的音樂的屬性的一個子集),使用的是。用戶反饋的用戶“恨”的歌曲“喜歡”當你強調一個特定的歌曲或其他特定的屬性來限制的結果,不強調站。這是一個基於內容的方法的一個例子。
Last.fm是觀察到任何樂隊和聽到的定期和他們聽個別曲目,創建一個“站”的歌曲推薦給其他用戶的行為進行比較。 Last.fm是不會顯示在用戶的庫,但是,在許多情況下,將發揮有相同興趣的其他用戶播放的曲目。此方法使用的用戶的行為,所以這是一個協同過濾技術的一個例子。
每一種類型的系統都有自己的優點和缺點。另外,在上述的例子中,將需要的特定的有關用戶的信息的確切建議Last.fm這是一個冷啟動的問題的一個例子,一般是一個協作的過濾系統。潘多拉的開始,但需要一點點的信息[6],它是非常有限的範圍內(例如,只是一個類似的建議是原始的種子)。

從用戶的個人資料建立模型的區別,往往是隱式和顯式數據收集表格之間完成。

一個例子的一個明確的數據收集包括以下內容:

要求用戶評價滑動進入規模。
收藏查找的普里姆收集的項目,以評估用戶要求。
兩個項目呈現給用戶,讓他/她的選擇,良好的。
用戶的需求,創造他/她喜歡的項目清單。
隱式數據採集的例子包括以下內容:

觀察項目的網上商店。
項目/用戶觀看時間[7]分析
用戶記錄從網上購買的項目。
“我聽,或他/她的計算機在檢索的項目清單。
實測值,通過分析用戶的社會網絡,類似的符號
推薦系​​統,其他數據收集從一個人到另一個所收集的數據進行比較,並列出推薦的項目計算。協同過濾系統的材料披露任何商業或非商業的例子。推薦系​​統會幫你找到的項目,他們發現自己可能會或可能不會是有用的搜索算法。有趣的是,往往非傳統的數據索引,搜索引擎,推薦系統的實現

蒙塔諾建議系統的智能代理的角度看,第一個大綱描述。建議的新系統將提供一個概述[9] Herlocker [8] Adomavicius提供了一個描述推薦系統的評價方法[10]

方法

[編輯]協同過濾
主要文章:協同過濾
推薦系​​統的設計已廣泛使用的一種方法是協同過濾。 [11]的基礎上收集和分析大量的信息對用戶的行為,活動或喜好和預測基於什麼樣的用戶會喜歡上其他用戶的相似性的協同過濾方法。協同過濾方法的一個主要優點是,它不依賴於機器分析的內容,因此,它能夠準確地推薦複雜的項目,如電影,而不需要“理解”的項目本身。

協同過濾的最有名的例子之一是項目對項目的協同過濾(也買的人誰買x Y),亞馬遜的推薦系統算法推廣。[3]其他的例子包括:

正如前面詳細說明的,Last.fm推薦音樂基於比較相似用戶的收聽習慣。
Facebook,MySpace和LinkedIn和其他社交網絡的使用協同過濾推薦新朋友,團體和其他社會關係(通過檢查網絡之間的連接用戶和他們的朋友)。[1]
協同過濾方法常常會出現三個問題,冷啟動,可擴展性和稀疏性[12]。

冷啟動:這些系統通常需要大量的現有的用戶數據,以使準確的建議。
可擴展性:在許多的環境中,這些系統提出建議,還有數以百萬計的用戶和產品。因此,大量的計算功率往往是必要的計算建議。
稀疏:在各大電子商務網站上銷售的物品的數量是非常大的。最活躍的用戶將只評價了數據庫的整體的一小部分。因此,即使是最流行的項目有極少數的收視率。
一種特殊類型的協同過濾算法採用矩陣分解,低秩矩陣近似技術[13] [14] [15]
2012-10-28 07:17 PM#1
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