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微信小程序开发:网站设计策划之个性化推荐分析

发布时间:2022-07-28 18:19 作者:阳光灿烂的日子

本地微信小程序开发:网站设计策划之个性化推荐分析?目前使用比较普遍的个性化推荐算法有三种,分别是:协同过滤推荐算法、基于内容的推荐算法和基于社交网络的推荐算法。

1、协同过滤推荐算法

该算法的基本思想是,如果你的朋友或者亲戚购买了某件商品并且评价不错,那么你很有可能也会购买该商品。根据相似度比较的对象不同,可以细分为基于用户的推荐和基于物品的推荐。在用该算法的有Amazon等一些电商平台。

a)基于用户的近邻推荐

基于用户的协同推荐的基本思想是:寻找当前用户的近邻(即计算用户之间的相似性),从而根据近邻的喜好预测你也可能喜欢什么。

b)基于物品的近邻推荐

该算法的核心是计算物品两两之间的相似度,从而为用户推荐相似的物品。当需要对用户推荐物品A时,通过确定与A相似的物品B,计算用户对这些近邻物品B评分的加权总和来得到用户对物品A的预测评分。

2、基于内容的推荐算法

基于内容的推荐与协同过滤推荐不同,它不需要用户对物品的评分数据,也不需要比较多个用户或多个物品之间的相似度。该算法的基本思想是根据用户的历史兴趣数据,建立用户模型,然后针对推荐物品的特征描述进行特征提取,后将物品特征与用户模型相比较,相似度较高的物品就可以得到推荐。

基于内容的推荐目前主要应用于文本、视频、音频的推荐,比如新闻、视频和电台等。

3、基于社交网络的推荐算法

基于社交网络的推荐是协同过滤推荐在社交网络中的延伸,同时又具有基于网络结构推荐的特点。大体上可以分为两类,即基于邻域的社交网络推荐和基于网络结构的社交网络推荐。

a)基于邻域的社交网络推荐

其基本思想是查询社交网络中当前用户所有的好友,根据好友的兴趣数据,向当前用户推荐好友喜欢的物品集合。

b)基于网络结构的社交网络推荐

该算法把用户、用户的好友、用户的喜好和好友的喜好连接起来形成一个社交网络结构图。同时,根据用户之间的熟悉程度和喜好相似度,来定义用户之间和用户的喜好之间的权重,然后选择与用户没有直接相关的物品,按照优先级别生成推荐列表。

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