(8)个性化推荐中标签系统的建设

推荐系统的技术要点包括对用户行为以及用户信息数据化后的标签系统的建立、对于用户行为的分析、数据库的设计等。文章针对分析用户行为的标签系统的建设进行了详细的研究。推荐系统的标签系统主要分为三大模块,其一是建立资源的标签系统,其二是建立用户的标签系统,其三是这两个标签系统之间的关系,即如何通过用户标签系统中的数据从资源标签系统中提取出最优的资源链接并进行推荐通过建立两个标签系统以及分析两个标签系统之间的关系,我们可以对推荐算法进行一些改进和调整,通过公式和属性加权的方式得到一个推荐的公式,从而将合适的资源推荐给相关用户。

原文地址:https://www.cnblogs.com/paradis/p/10363154.html

时间: 2024-10-25 20:16:13

(8)个性化推荐中标签系统的建设的相关文章

个性化推荐中的用户兴趣建模浅析

http://in.sdo.com/?p=1386 引言 在互联网上,信息的数量越来越大.用户可以选择的面也越来越广,推荐系统的任务是,要从众多的资讯中,过滤并挑选出符合每个用户口味的内容,推荐给不同用户.在这个过程中,对用户兴趣的刻画.建模是最为重要的一环. 传统的用户兴趣刻画,大多集中于用户基本属性上,例如性别.年龄.职业.收入等,这样提取的用户属性,对用户兴趣的刻画并不够直接,对推荐系统来说,更需要一类直接面向待推荐内容的用户兴趣描述方法,并能方便的应用于个性化推荐系统,进行精准的个性化推

(7)个性化推荐中的隐语义模型

协同过滤是一种非常流行的推荐算法,通常协同过滤可以分为两种类型:邻域模型和矩阵分解模型.基于邻域的协同过滤算法包括基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法.隐语义模型是对矩阵分解的改进,通过矩阵分解建立了用户和隐类之间的关系,物品和隐类之间的关系 ,最终得到用户对物品的偏好关系.隐语义模型问世之后,诞生了若干对于隐语义模型的改进算法,包括基于标签的隐语义模型推荐算法,基于社交的隐语义模型推荐算法和基于时间的隐语义模型推荐算法等.为了推动基于隐语义模型的发展,下一步的主流研究趋势有标签,社交

产品学习之个性化推荐和热度算法详解

今日头条的走红带动了"个性化推荐"的概念,自此之后,内容型的产品,个性化算法就逐渐从卖点变为标配. 伴随着"机器学习","大数据"之类的热词和概念,产品的档次瞬间提高了很多.而各种推荐算法绝不仅仅是研发自己的任务,作为产品经理,必须深入到算法内部,参与算法的设计,以及结合内容对算法不断"调教",才能让产品的推荐算法不断完善,最终与自己的内容双剑合璧. 本文以新闻产品为例,结合了我之前产品从零积累用户的经验,整理了作为PM需要了

CSDDN特约专稿:个性化推荐技术漫谈

本文引自http://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?opt=1 如果说过去的十年是搜索技术大行其道的十年,那么个性化推荐技术将成为未来十年中最重要的革新之一.目前几乎所有大型的电子商务系统,如Amazon.CDNOW.Netflix等,都不同程度地使用了各种形式的推荐系统.而近来以“发现”为核心的网站正开始在互联网上崭露头角,比如侧重于音乐推荐的八宝盒,侧重于图书推荐的豆瓣等等. 那么,一个好的推荐系统需要满足什么目标呢?个性化推荐系统必须能够基于用户之前的口味和喜好

个性化推荐入门

“探索推荐引擎内部的秘密”系列将带领读者从浅入深的学习探索推荐引擎的机制,实现方法,其中还涉及一些基本的优化方法,例如聚类和分类的应用.同时在理论讲解的基础上,还会结合 Apache Mahout 介绍如何在大规模数据上实现各种推荐策略,进行策略优化,构建高效的推荐引擎的方法.本文作为这个系列的第一篇文章,将深入介绍推荐引擎的工作原理,和其中涉及的各种推荐机制,以及它们各自的优缺点和适用场景,帮助用户清楚的了解和快速构建适合自己的推荐引擎. 信息发现 如今已经进入了一个数据爆炸的时代,随着 We

聊聊淘宝天猫个性化推荐技术演进史

引言:个性化推荐技术直面用户,可以说是站在最前线的那个.如今,从用户打开手机淘宝客户端(简称"手淘")或是手机天猫客户端(简称"猫客")的那一刻起,个性化推荐技术就已经启动,为你我带来一场个性化的购物之旅.本文将细数个性化推荐的一路风雨,讲讲个性化推荐技术的演进史. 本文选自[<尽在双11--阿里巴巴技术演进与超越>. 1.个性化推荐All-in无线 无线个性化推荐起步于2013年10月.现在往回看,当时的阿里很好地把握住了移动端快速发展的浪潮,以集团A

个性化推荐漫谈

如果说过去的十年是搜索技术大行其道的十年,那么个性化推荐技术将成为未来十年中最重要的革新之一.目前几乎所有大型的电子商务系统,如Amazon. CDNOW.Netflix等,都不同程度地使用了各种形式的推荐系统.而近来以“发现”为核心的网站正开始在互联网上崭露头角,比如侧重于音乐推荐的八 宝盒,侧重于图书推荐的豆瓣等等. 那么,一个好的推荐系统需要满足什么目标呢? 个性化推荐系统必须能够基于用户之前的口味和喜好提供相关的精确的推荐,而且这种口味和喜欢的收集必须尽量少的需要用户的劳动.推荐的结果必

从0开始做垂直O2O个性化推荐-以58到家美甲为例

从0开始做垂直O2O个性化推荐 上次以58转转为例,介绍了如何从0开始如何做互联网推荐产品(回复"推荐"阅读),58转转的宝贝为闲置物品,品类多种多样,要做统一的宝贝画像比较难,而分类别做宝贝画像成本又非常高,所以更多的是进行用户画像.分类预测推荐.协同过滤推荐等个性化推荐. 有些同学反馈,他们的产品是垂直类的O2O产品,分类单一,可以简单的实现宝贝画像,这类垂直O2O产品怎么从零开始做个性化推荐呢?这是本文要讨论的问题 一.58到家美甲简介 58到家有三大自营业务"家政&q

谷歌新闻个性化推荐

(未编辑完) 谷歌新闻有数百万的用户,聚合了>4500个新闻源的新闻数据,并把类似的新闻聚合在一起,个性化的展示给用户,假设用户点击一篇文章表明他对这文章感兴趣,(其实未点击一篇文章也不能说明他不对这样的文章感兴趣),由于用户众多,不同用户点击次数差异很大,有的仅仅点击了几篇,而有的点击数百数千文章.新的文章分秒不断的加入也是新闻推荐不同于其他推荐的特点. 新闻推荐的问题描述:给定N个用户,M篇文章,和每个用户的点击历史C,给每个用户推荐K篇他可能喜欢的文章.系统也需要通过用户的点击即刻反映出用