推荐系统(Recommendation system)

小灰灰 2023-10-01 18:50 10阅读 0赞

本篇围绕着如下几个问题展开，希望对推荐系统有个简单的认识：  
  1.什么是推荐系统？  
  2.为什么要推荐系统？  
  3.推荐系统的主要分类  
  4.推荐系统的体系结构  
  5.推荐系统的应用  
  6.知名研究团队

#### 1.什么是推荐系统？ ####

推荐系统是利用 电子商务网站向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程。我们现在的都是个性化推荐系统  
来源：百度百科  
  **推荐系统的本质**：在用户需求不明确的情况下，从海量信息中为用户寻找其感兴趣的信息的技术手段。

#### 2.为什么需要推荐系统 ####

对于这个问题的回答，转向另一个问题：谁需要推荐系统？答案是三者  
   **用户**：电子商务规模不断增大，产品的种类不断增加。顾客需要花费大量时间精力才能找到自己想要的产品。过程中会浏览大量的无关内容，出现信息过载情况  
信息过载：信息量大幅增长，使用户面对大量信息时无法从中获得对自己真正有用的那部分信息，对信息的使用效率反而降低。推荐系统是解决信息过载的一个办法。  
  **平台**：平台通过推荐系统，为用户不断提供好的推荐。用户会开心，对平台的黏性会增加(生活里的体现就是我总喜欢用淘宝)  
  **供货方**：通过推荐系统，增加了交易的成交量。为供货方提供利润

注：搜索引擎和推荐系统的区别？  
  推荐系统会通过研究用户的兴趣偏好，进行个性化计算，由系统发现用户的兴趣点，引导用户发现自己的信息需求

#### 3.推荐系统的主要分类 ####

1）**基于内容推荐**：根据用户历史数据，使用机器学习方法提取特征，进行推荐  
  2）**协同过滤推荐**：根据计算与当前用户A接近的用户B，根据用户B的评价内容对A进行推荐。可以发现潜在兴趣  
  3）**基于关联规则推荐**：根据关联规则为基础，把买的作为规则头，规则体作为推荐对象。关联规则可以发现不同商品在销售过程中的相关性。  
  4）**基于效用推荐**：根据用户对使用项目的效用情况，为每一个用户建立效用函数(效用可能就是评价下次买不买的标准吧~)  
  5）**基于知识推荐**：推理技术的体现，用户材料体现用户需要，通过推理出产品满足用户需要  
  6）**组合推荐**：以上多种的组合，原则是互补缺点。组合方式多种(加权、变换、混合等等)

#### 4.推荐系统体系结构分类 ####

1）服务器端推荐系统  
  2）客户端推荐系统  
  二者的**区别在于用户信息收集和用户描述文件放在的位置**，是服务器还是客户端。  
  服务器端优点：  
     1服务器功能强大，对于用户模型建立准确  
     2服务器可汇总多个用户数据，便于使用更多类型的推荐方法  
  服务器端缺点  
     1中心化方式，数据集中，容易出现隐私泄露问题  
     2客户量大，对服务器性能有要求  
  客户端优点：  
     1客户数据保持在本地，保证信息隐私  
     2用户更愿意提供数据，建立更详细的用户模型  
  客户端缺点  
     1还是需要部分数据传给服务器，仍存在泄露风险  
     2难以获取其他用户数据，不能综合分析

#### 5.推荐系统的应用领域： ####

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图源：[推荐系统介绍 - 知乎 (zhihu.com)][- _ _zhihu.com]

#### 6.研究知名团队 ####

在某乎上有人专门讨论，这里我就之间留网址啦~  
[推荐系统领域的大牛人物（国内、国外）有哪些？ - 知乎 (zhihu.com)][- _ _zhihu.com 1]

参考资料：  
[推荐系统（推荐系统）\_百度百科][Link 1]  
[推荐系统介绍 - 知乎 (zhihu.com)][- _ _zhihu.com] 里面有对推荐系统面临的挑战的讨论

**因作者水平有限，如有错误之处，请在下方评论区指正，谢谢！**

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[- _ _zhihu.com]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/70425758
[- _ _zhihu.com 1]: https://www.zhihu.com/question/53496856
[Link 1]: https://baike.baidu.com/item/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F/10267357?fr=aladdin