推薦系統的理解
1樓：青檸姑娘
推薦系統就是把「正確」的內容推送到「正確」的人上。具體是指在特定「場景」下，將「資訊」（包括**、**等內容）根據「人的興趣」（興趣在一點可以通過這個人的在頁面上的點選習慣、頁面瀏覽的時長、點贊、收藏等使用者的行為資料）推送給到人。將人找資訊的思路轉化成資訊找人的思路。
推薦是基於使用者的行為資料進行資料探勘後的呈現的結果。沒有資料，就不會產生有價值的挖掘。資料包含：足夠多的使用者量、足夠多的行為資料，足夠多的內容。
如下圖，**a和**b都被使用者b、使用者c和使用者d喜歡，那麼判斷**a和**b相似，如果使用者a喜歡**a，則會把和**a相似的**b推薦給到使用者a。
經過 召回-粗排-精排-重排，最後得到對於每乙個使用者來講，乙個已經打好最終預估分的列表[內容，得分]，使用者在啟動app時，客戶端向服務端發出請求，服務端呼叫推薦演算法介面，按照預估分降序排名的順序，把內容推薦給使用者。
推薦系統屬於什麼方向
2樓：理銘希
推薦系統一般屬於資料分析與挖掘、資訊檢索的乙個應用子領域。
資訊檢索( information retrieval )指資訊按一定的方式組織起來，並根據資訊使用者的需要找出有關的資訊的過程和技術。資訊檢索的目標：準確、及時、全面的獲取所需資訊。
資訊檢索有廣義和狹義的之分。廣義的資訊檢索全稱為「資訊儲存與檢索」，是指將資訊按一定的方式組織和儲存起來，並根據使用者的需要找出有關資訊的過程。狹義的資訊檢索為「資訊儲存與檢索」的後半部分，通常稱為「資訊查詢」或「資訊搜尋」，是老薯指從資訊集合中找出使用者所需要的有關資訊的過程。
狹義的資訊檢索包括3個方面的含義：瞭解使用者的資訊需求、資訊檢索的技術或方法、滿足資訊用姿笑戶的需求。由資訊檢索原理可知，資訊的儲存是實現資訊檢索的基礎。
這裡要儲存的資訊不僅包括原始文件資料，還包括**、**和音訊等，首先要將這些原始資訊進行計算機語言的轉換，並將其儲存在資料庫中，否則無法進行機器識別。待使用者根據意圖輸入查詢請求後，檢索系統根據使用者的查詢請求在資料庫中搜尋與查詢相關的資訊，通過一定的匹配機制計算出資訊的相似跡含含度大小，並按從大到小的順序將資訊轉換輸出。
推薦系統的研究主要包括哪些方面
3樓：容廷謙汪雪
1）使用者資訊獲取和建模。
早期的推薦系統只需獲取簡單的使用者資訊，隨著推薦系統發展，推薦系統由簡單的資訊獲取轉變為和使用者互動的系統，需要考慮使用者多興趣和使用者興。
趣轉變的情況，將資料探勘應用到使用者資訊獲取中，挖掘使用者的隱性需求。
2）推薦演算法研究。
要實現被顧客接受和認可的個性化推薦，設計準確、高效率的個性化推薦演算法是核心。基於內容的推薦和協同過濾是最主要的兩種。為了克服各自的缺點，可以將各種推薦方法混合使用，以提高推薦精度和覆蓋率。同時，資訊獲取和人工智慧，以。
3）推薦系統的評價問題。
要使推薦系統為廣大使用者所接受，必須對推薦系統作出客觀綜合的評價。
推薦結果的準確性和可信性是非常重要的兩個方面。
如何對推薦結果的準確。
性進行判定，如何把推薦結果展示給使用者以及如何獲取使用者對推薦結果的評價都是需要深入研究的問題。
4）推薦系統的應用和社會影響研究。
需要建立推薦系統在其他應用領域的應用框架，研究如何與企業其它資訊系統的整合。
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