推荐系统 --- 推荐算法 --- 基于知识的推荐算法

基于知识的推荐方法

基本思想
- 通过交互、会话等方式直接了解到用户需求（“问”），然后再寻找匹配的视频（“找”）
解决思路
优点
- 不存在冷启动的问题
- 由于与用户存在互动，用户偏好发生改变时不需要任何训练
缺点
- 知识获取比较困难
- 用户必须说明他的需求，系统才能够做出推荐，在这个过程中若找不到合适的推荐视频，用户需要修改其需求

约束知识和约束推荐算法

概述
- 主要面向人工智能，构建if-else推荐规则
算法流程
- 输入
  - 目标用户 u 的特定需求
- 输出
  - 针对目标用户 u 的推荐列表
- 需要解决的问题
  - 创建推荐任务
  - 推荐任务的解决，如果找不到，需要修改约束条件
    - 冲突集
    - 诊断集
      - 删除约束条件，冲突解决
      - 否则，寻找最小冲突集和诊断集，跳转到第一步
- 流程
  - 建立针对目标用户 u 的特定需求的推荐任务
  - 对物品集合 I 进行以集合 R 为选择标准的合取查询，若非空，跳转到第6步，若为空，跳转到第3步
  - 检测集合R中最小的冲突集CS
  - 针对最小冲突集CS创建最小诊断集
  - 建立针对目标用户 u 的特定需求的推荐任务
  - 创建针对目标用户 u 的推荐列表

关联知识与关联推荐算法

概述
- 利用数据挖掘理论构建基于数据规律的自动学习的推荐规则
算法
- 频繁项挖掘：Apriori
  - DHP算法
  - Tree Projection算法
  - FP-tree算法
  - 等等
算法流程
- 输入
  - n 个用户画像
- 输出
  - 针对目标用户 u 的Top-N推荐列表
- 流程
  - 从系统中的 n 个用户画像挖掘出所有的强关联规则，建立集合 P 以表示目标用户 u 尚未观看但极可能感兴趣的视频
  - 再次使用置信度对集合 P 中的视频进行高低排序
  - 取出排序列表中的前 N 个视频构成 Top-N推荐列表

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