基于内容的推荐算法的php实现,基于内容的个性化推荐算法

摘要：个性化推荐算法有许多类别,主要包括基于内容的推荐、协同过滤、SVD、基于知识的推荐以及混合推荐算法。本文介绍基于内容的推荐算法(Content-basedRecommendation)。基于内容的推荐算法(以下简称“内容推荐算法”)只有一个关键点——标签(tag)。推荐算法将产品分解为一系列标签,并根据用户对产品的行为(例如,购买、浏览)将用户也描述为一系列标签。内容推荐算法的原理:1.将产品分解为一系列标签。例如,一个手机产品的标签可以包括品牌、价格、产地、颜色、款式等。

个性化推荐算法有许多类别,主要包括基于内容的推荐、协同过滤、SVD、基于知识的推荐以及混合推荐算法。

本文介绍基于内容的推荐算法(Content-based Recommendation)。

基于内容的推荐算法(以下简称“内容推荐算法”)只有一个关键点——标签(tag)。推荐算法将产品分解为一系列标签,并根据用户对产品的行为(例如,购买、浏览)将用户也描述为一系列标签。

内容推荐算法的原理:

1. 将产品分解为一系列标签。例如,一个手机产品的标签可以包括品牌、价格、产地、颜色、款式等。如果是自营b2c电商,一般可以在产品入库时手动打标签。

2.基于用户行为(浏览、购买、收藏)计算每个用户的产品兴趣标签。例如,用户购买了一个产品,则将该产品的所有标签赋值给该用户,每个标签打分为1;用户浏览了一个产品,则将该产品的所有标签赋值给该用户,每个标签打分为0.5。计算复杂度为:已有产品数量*用户量。该过程为离线计算。

3. 针对所有新产品,分别计算每个用户的产品标签与每个新产品的相似度(基于cosine similarity)。计算复杂度为:新产品数量*用户量。该过程为在线计算。

从可行性角度,一个应用场景是否适合用内容推荐算法取决于:

1. 是否可以持续为产品打标签。

2. 标签是否可以覆盖产品的核心属性?例如,手机产品的标签一般可以覆盖消费者购物的核心决策因素,但是女装一般比较难(视觉效果很难被打标)。

内容推荐算法的优势:

1. 推荐结果可理解:不仅每个用户的核心兴趣点可以被标签化(便于理解每个用户的兴趣),并且可以在每一个推荐结果的展示中现实标签,便于消费者理解推荐结果(如下图红框)。

2. 推荐结果稳定性强:对于用户行为不丰富的产品类型(例如,金融产品),协同过滤很难找到同兴趣用户群或关联产品,在相似度计算中稀疏度太高。然而,内容推荐主要使用标签,标签对用户兴趣捕捉稳定性要远远高于单个产品。

3. 便于人机协作:用户可以勾选或者关注推荐标签,从而通过自己的操作来发现自己的个性化需求。

内容推荐算法的劣势:

1. 不适合发现惊喜:如果一个产品不易于被标签穷举或描述产品的标签还没出现,则该产品很难被准确推荐。

2. 在线应用计算复杂度较高:需要基于每个用户来计算相似产品。

基于内容的推荐算法的php实现,基于内容的个性化推荐算法相关推荐

Python+Django+Mysql开发在线购物推荐网协同过滤推荐算法在购物网站中的运用个性化推荐算法开发基于用户、物品的协同过滤推荐算法机器学习、分布式大数据、人工智能开发
Python+Django+Mysql开发在线购物推荐网协同过滤推荐算法在购物网站中的运用个性化推荐算法开发基于用户.物品的协同过滤推荐算法机器学习.分布式大数据.人工智能开发 ShopRec ...
热度算法，基于内容，用户个性化推荐
1. 算法的发展阶段个性化推荐不是产品首次发布时就能带的,无论是基于用户行为的个性化,还是基于内容相似度的个性化,都建立在大量的用户数和内容的基础上.产品发布之初,一般两边的数据都有残缺,因此个性化 ...
热度算法和个性化推荐
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 ...
推荐热度算法和个性化推荐
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 ...
腾讯信息流平台产品负责人牛津：个性化推荐的那些事儿
嘉宾介绍牛津,10余年产品经验,腾讯高级产品经理,曾任赛迪.中移动项目经理,主导过移动梦网.梦网书城等项目,对积分体系和系统平台搭建有很好的把握. 现负责信息流平台(QQ看点.QQ浏览器.天天快报) ...
神策数据 VP 张涛：个性化推荐从入门到精通（附推荐产品经理修炼秘籍）
本文内容来自于近期神策数据举办的<智能推荐--应用场景与技术难点剖析>闭门会上的分享内容整理,分享者为神策数据副总裁张涛,曾就职于腾讯.映客和豌豆荚等知名互联网公司. 大家好,我是张涛,在 ...
个性化推荐从入门到精通（附推荐产品经理修炼秘籍）
本文内容来自于神策数据举办的<智能推荐--应用场景与技术难点剖析>闭门会上的分享内容整理,分享者为神策数据副总裁张涛,曾就职于腾讯.映客和豌豆荚等知名互联网公司. 大家好,我是张涛,在加入 ...
手Q游戏中心的个性化推荐实战 | CSDN博文精选
作者 | zakexu 来源 | CSDN博客原文由笔者2018年7月份所写,在此做下整理. 文章目录一.前言二.背景三.整体推荐框架 (一)离线层 1.推荐物料的准备 2.数据处理 3.样本 ...
【回顾】神策数据VP张涛：个性化推荐从入门到精通
本文内容来自于神策数据举办的<智能推荐--应用场景与技术难点剖析>闭门会上的分享内容整理,分享者为神策数据副总裁张涛,曾就职于腾讯.映客和豌豆荚等知名互联网公司. 大家好,我是张涛,在加入 ...
个性化推荐从入门到精通
今天的分享将为大家解答以下几个问题:你的公司是否适合采用个性化推荐?如果需要个性化推荐,该如何做好?产品运营在参与到一个推荐系统的构建当中,有哪些常见的坑?有哪些可以避开这些坑的一些简单方法?以及如何 ...

基于内容的推荐算法的php实现,基于内容的个性化推荐算法

基于内容的推荐算法的php实现,基于内容的个性化推荐算法相关推荐

最新文章

热门文章