工业大数据 如何理解协同过滤？

如何理解协同过滤？

基于用户的协同过滤主要基于用户之间的相似性（取决于用户的历史偏好数据）。首先计算用户之间的相似度，然后将用户喜欢的项目推荐给相似的用户。也就是说，当用户需要个性化推荐时，可以先通过兴趣爱好或行为习惯等找到与自己相似的其他用户，然后推荐那些喜欢和不知道的相似用户。

基于项目之间的相似度，基于项目的协同过滤首先计算项目之间的相似度，然后根据用户的评分将用户喜欢的相似项目推荐给用户。也就是说，当一个用户需要个性化推荐时，比如说，因为他之前购买过《集体智能编程》一书，他会推荐《机器学习实践》一书，因为其他很多用户同时购买了这两本书。

基于用户的协同过滤需要在线（系统上线后）找到用户之间的相似关系，计算复杂度肯定会高于基于文章的协同过滤。同时，我们还需要考虑推荐算法的冷启动问题（如何在没有大量用户数据的情况下让用户满意推荐结果）。例如，我们可以让用户在注册时选择自己感兴趣的领域来生成粗粒度的推荐。

基于用户的协同过滤是推荐用户喜欢的、与他们有共同兴趣的项目。因此，基于用户的协同过滤推荐更具社会性，即推荐的项目是群组中符合用户兴趣的热点项目，并且可以向用户推荐新类别的项目。

基于项目的协作过滤是推荐与用户以前喜欢的项目相似的项目。基于项目的协同过滤更具个性化，因为推荐的项目一般都满足自己的独特兴趣，所以更适合用户个性化需求强烈的领域。然而，由于商品的相似性相对稳定，很难向用户推荐新的商品类别。

互联网公司推崇「个性化算法」，会让人们只能获取片面的信息吗？

精确排水是一个前沿技术问题。你说现在很多排水软件都在作弊，我很同意你的说法。

精准引流需要从两个方面看：一是平台本身的精准引流：大数据算法、精准配送、智能推送等。交通分配平台的技术也决定了排水的精确性。从整个顶级媒体来看，今日头条的技术非常先进，为用户发布信息、实现精准引流提供了技术支持。

第二是精确排水。自媒体的物理优势和内容是准确排水的关键。知足为王。如果没有好的原创内容，就不能引起网友的兴趣，就无法达到共鸣，也很难达到精准排水的效果。

因此，平台对于准确排水很重要，但内容是关键。漏了两个或一个方面，就不能准确引流。

研究推荐算法的目的及意义是什么？

1. 从科学的角度来说，你想看到的就是你想看到的。生活，信息变得更容易。

2. 从商业角度来说，它是让你看到你可能消费什么，什么会诱惑你消费。

购物网站的商品推荐算法有哪些？

这种形式可以分为推荐引擎算法，主要是基于协同过滤、基于内容的推荐算法。

“购买过本产品的人中有多少人购买过其他产品”：基于项目的协同过滤

“有相似兴趣的人购买过其他产品”：基于用户的协同过滤

“相关产品推荐”：基于内容的推荐

“猜猜看你买了什么像“一般混合推荐算法”。

今日头条是怎样做到精准算法推荐？

今天的头条新闻使用个性化推荐来提高用户的浏览时间。个性化推荐中最常用的算法是协同过滤算法，包括基于文章的协同过滤和基于用户的协同过滤。作为一个成年人，像你这样的人会把他们喜欢的新闻推给你，那些看过新闻a的人也会浏览新闻B，所以他们会向你推荐新闻B。同时，根据用户的浏览轨迹和偏好，不断更新迭代后的用户标签（user profile），提高推荐的准确性。在个性化推荐中，冷启动阶段很难判断用户的偏好，因为很难推荐出能够吸引用户注意力的新闻。大观数据采用多种策略提高冷启动用户的推荐质量。最重要的一点是需要在几秒钟内生成用户肖像，以快速完成冷热转换，保证用户的保留率。

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