推薦演算法基於內容

1. 基於內容的推薦演算法給每個人建立模型么

1、為每個物品（Item）構建一個物品的屬性資料（Item Profile）
2、為每個用戶（User）構建一個用戶的喜好資料（User Profile）
3、計算用戶喜好資料與物品屬性資料的相似度，相似度高意味著用戶可能喜歡這個物品，相似度低往往意味著用戶不喜歡這個物品。
選擇一個想要推薦的用戶「U」，針對用戶U遍歷一遍物品集合，計算出每個物品與用戶U的相似度，選出相似度最高的k個物品，將他們推薦給用戶U——大功告成！
下面將詳細介紹一下Item Profiles和User Profiles。

2. 演算法推薦服務是什麼

演算法推薦服務是：在本質上，演算法是「以數學方式或者計算機代碼表達的意見」。其中，推薦系統服務就是一個信息過濾系統，幫助用戶減少因瀏覽大量無效數據而造成的時間、精力浪費。

並且在早期的研究提出了通過信息檢索和過濾的方式來解決這個問題。到了上世紀90年代中期，研究者開始通過預測用戶對推薦的物品、內容或服務的評分，試圖解決信息過載問題。推薦系統由此也作為獨立研究領域出現了。

用演算法推薦技術是指：應用演算法推薦技術，是指利用生成合成類、個性化推送類、排序精選類、檢索過濾類、調度決策類等演算法技術向用戶提供信息。

基於內容的推薦方法：根據項的相關信息（描述信息、標簽等）、用戶相關信息及用戶對項的操作行為（評論、收藏、點贊、觀看、瀏覽、點擊等），來構建推薦演算法模型。

是否推薦演算法服務會導致信息窄化的問題：

推薦技術並不是單純地「投其所好」。在一些專家看來，在推薦已知的用戶感興趣內容基礎上，如果能深入激發、滿足用戶的潛在需求，那麼演算法就能更好地滿足人對信息的多維度訴求。

在外界的印象里，個性化推薦就像漏斗一樣，會將推薦內容與用戶相匹配，傾向於向用戶推薦高度符合其偏好的內容，致使推薦的內容越來越窄化。

但與外界的固有認知相反，《報告》認為在行業實踐中，互聯網應用（特別是位於頭部的大型平台）有追求演算法多樣性的內在動力。

在對行業內代表性應用的數據分析後，《報告》發現，閱讀內容的類型數量是否夠多、所閱讀內容類型的分散程度是否夠高，與用戶是否能長期留存關聯密切，呈正相關。上述兩項指標對用戶長期留存的作用，可以與信息的展現總量、用戶的停留時長、用戶閱讀量等指標的影響相媲美。

3. 推薦演算法中有哪些常用排序演算法

外排序、內排序、插入類排序、直接插入排序、希爾排序、選擇類排序。

推薦演算法是計算機專業中的一種演算法，通過一些數學演算法，推測出用戶可能喜歡的東西，應用推薦演算法比較好的地方主要是網路。所謂推薦演算法就是利用用戶的一些行為，通過一些數學演算法，推測出用戶可能喜歡的東西。

在基於內容的推薦系統中，項目或對象是通過相關特徵的屬性來定義的，系統基於用戶評價對象的特徵、學慣用戶的興趣，考察用戶資料與待預測項目的匹配程度。用戶的資料模型取決於所用的學習方法，常用的有決策樹、神經網路和基於向量的表示方法等。基於內容的用戶資料需要有用戶的歷史數據，用戶資料模型可能隨著用戶的偏好改變而發生變化。

基於內容的推薦與基於人口統計學的推薦有類似的地方，只不過系統評估的中心轉到了物品本身，使用物品本身的相似度而不是用戶的相似度來進行推薦。

4. 推薦演算法有哪些

這種形式一般可以按推薦引擎的演算法分，主要有基於協同過濾、基於內容推薦等演算法。 「買過此商品的人，百分之多少還買過其他啥啥商品」：協同過濾item-based filtering 「和你興趣相似的人，還買過其他啥啥商品」：協同過濾 user-based filtering 「相關商品推薦」：基於內容推薦content-based 「猜你喜歡」 一般混合使用推薦演算法。

5. 協同過濾，基於內容推薦有什麼區別

舉個簡單的小例子，我們已知道
用戶u1喜歡的電影是A，B，C
用戶u2喜歡的電影是A, C, E, F
用戶u3喜歡的電影是B，D
我們需要解決的問題是：決定對u1是不是應該推薦F這部電影
基於內容的做法：要分析F的特徵和u1所喜歡的A、B、C的特徵，需要知道的信息是A（戰爭片），B（戰爭片），C（劇情片），如果F（戰爭片），那麼F很大程度上可以推薦給u1，這是基於內容的做法，你需要對item進行特徵建立和建模。
協同過濾的辦法：那麼你完全可以忽略item的建模，因為這種辦法的決策是依賴user和item之間的關系，也就是這里的用戶和電影之間的關系。我們不再需要知道ABCF哪些是戰爭片，哪些是劇情片，我們只需要知道用戶u1和u2按照item向量表示，他們的相似度比較高，那麼我們可以把u2所喜歡的F這部影片推薦給u1。
根據數據源的不同推薦引擎可以分為三類
1、基於人口的統計學推薦(Demographic-based Recommendation)
2、基於內容的推薦(Content-based Recommendation)
3、基於協同過濾的推薦(Collaborative Filtering-based Recommendation)
基於內容的推薦：
根據物品或內容的元數據，發現物品或內容的相關性，然後基於用戶以前的喜好記錄推薦給用戶相似的物品
基於內容推薦的一個典型的例子，電影推薦系統，首先我們需要對電影的元數據有一個建模，這里只簡單的描述了一下電影的類型；然後通過電影的元數據發現電影間的相似度，因為類型都是「愛情，浪漫」電影 A 和 C 被認為是相似的電影（當然，只根據類型是不夠的，要得到更好的推薦，我們還可以考慮電影的導演，演員等等）；最後實現推薦，對於用戶 A，他喜歡看電影 A，那麼系統就可以給他推薦類似的電影 C。

6. 簡要智能閱讀中智能推薦的技術原理

智能推薦演算法總的來說分為兩種：基於內容的推薦演算法和協同過濾推薦演算法。

基於內容的推薦演算法：

根據內容的相似度（靜態的東西）進行推薦，內容不好提取的可以採取貼標簽的形式來區分計算內容的相似程度。然後根據用戶的喜好設置，關注等進行相似內容推薦。

協同過濾推薦演算法：

根據動態信息來進行推薦，即推薦的過程是自動的，推薦結果的產生是系統從用戶的購買行為或瀏覽記錄等隱式信息拿到的，無需用戶通過填表格等方式來明確自己的喜好。因為這些數據都是要讀到內存中進行運算的，所以又叫基於內存的協同過濾（Memory-based Collaborative Filtering）,另一種協同過濾演算法則是基於模型的協同過濾(Model-based Collaborative Filtering)；m個物品，m個用戶的數據，只有部分用戶和部分數據之間是有評分數據的，其它部分評分是空白，此時我們要用已有的部分稀疏數據來預測那些空白的物品和數據之間的評分關系，找到最高評分的物品推薦給用戶。對於這個問題，用機器學習的思想來建模解決，主流的方法可以分為：用關聯演算法，聚類演算法，分類演算法，回歸演算法，矩陣分解，神經網路,圖模型以及隱語義模型來解決。

（https://www.cnblogs.com/chenliyang/p/6548306.html）

而基於內存的協同過濾又有兩種：

• 基於user的協同過濾(用戶相似度):通過相似用戶的喜好來推薦

• 基於item的協同過濾(內容相似度):通過用戶對項目的不同評分推薦可能讓用戶打高評分的項目，是項目之間的相似度。

任何一種單一推薦演算法都有缺點，我們在實際項目中，可以採用混合推薦演算法，融合以上方法，通過串聯並聯等融合，構造出自己的一套推薦體系。

7. 推薦演算法有哪些

推薦演算法大致可以分為三類：基於內容的推薦演算法、協同過濾推薦演算法和基於知識的推薦演算法。 基於內容的推薦演算法，原理是用戶喜歡和自己關注過的Item在內容上類似的Item，比如你看了哈利波特I，基於內容的推薦演算法發現哈利波特II-VI，與你以前觀看的在內容上面（共有很多關鍵詞）有很大關聯性，就把後者推薦給你，這種方法可以避免Item的冷啟動問題（冷啟動：如果一個Item從沒有被關注過，其他推薦演算法則很少會去推薦，但是基於內容的推薦演算法可以分析Item之間的關系，實現推薦），弊端在於推薦的Item可能會重復，典型的就是新聞推薦，如果你看了一則關於MH370的新聞，很可能推薦的新聞和你瀏覽過的，內容一致；另外一個弊端則是對於一些多媒體的推薦（比如音樂、電影、圖片等)由於很難提內容特徵，則很難進行推薦，一種解決方式則是人工給這些Item打標簽。 協同過濾演算法，原理是用戶喜歡那些具有相似興趣的用戶喜歡過的商品，比如你的朋友喜歡電影哈利波特I，那麼就會推薦給你，這是最簡單的基於用戶的協同過濾演算法（user-based collaboratIve filtering），還有一種是基於Item的協同過濾演算法（item-based collaborative filtering），這兩種方法都是將用戶的所有數據讀入到內存中進行運算的，因此成為Memory-based Collaborative Filtering，另一種則是Model-based collaborative filtering，包括Aspect Model，pLSA，LDA，聚類，SVD，Matrix Factorization等，這種方法訓練過程比較長，但是訓練完成後，推薦過程比較快。 最後一種方法是基於知識的推薦演算法，也有人將這種方法歸為基於內容的推薦，這種方法比較典型的是構建領域本體，或者是建立一定的規則，進行推薦。 混合推薦演算法，則會融合以上方法，以加權或者串聯、並聯等方式盡心融合。 當然，推薦系統還包括很多方法，其實機器學習或者數據挖掘裡面的方法，很多都可以應用在推薦系統中，比如說LR、GBDT、RF（這三種方法在一些電商推薦裡面經常用到），社交網路裡面的圖結構等，都可以說是推薦方法。

8. 今日頭條的新聞推薦演算法是怎樣的呢

今日頭條開始逐步引入個性化推薦的策略。他們所採用的，是協同過濾（Collaborative Filtering）** + 基於內容推薦，直到今天依然構成今日頭條推薦演算法的基礎。
（協同過濾）是一個很好的方法，直到今天我們還一直使用。但缺點也很明顯，對於沒有行為（記錄）的文章，沒辦法推薦，所以沒辦法用於文章的冷啟動。所以我們引入了基於內容推薦的策略。比如計算文章的分類、文章的關鍵詞，然後根據用戶對文章的閱讀、瀏覽等信息，細化用戶的個人資料。——這樣子，如果文章是和科技相關的，而用戶的個人資料也顯示科技相關，那麼就算匹配。」

在之後的工作，是把特徵、模型做得更加細化。比如，文章實體詞的抽取。我們最近對文章的分析，已經做得很細，可以精確地提取實體詞。我們近期引入了『詞嵌入』（word embedding）方法，做向量化的分析，還引入 LDA 的方法，進行 topic 分析等等。

9. 國內電子商務網站所運用的推薦技術有什麼什麼基於內容的、知識的、協調過濾，具體點，最好有截圖，謝謝

凡客的推薦系統做的比較好，因為主要經營服裝產品，所以主要採用協同過濾推薦演算法，例如「瀏覽該產品的用戶都購買了什麼」「購買過該商品的用戶還購買了什麼」；
京東商城有猜你喜歡，應該是基於瀏覽記錄和消費記錄的商品內容採用基於內容過濾的推薦演算法實現的，但是協同過濾還是主要的；
亞馬遜、當當這類主要經營書籍的購物平台在個性化推薦中，根據用戶的搜索內容、瀏覽記錄、消費記錄採用基於內容過濾的推薦演算法，還有就是基於關聯規則的推薦，推薦相關書籍給用戶；
視頻網站土豆網的個性化推薦做得比優酷人性化。不用登陸即可記錄用戶的瀏覽記錄，根據歷史瀏覽內容向用戶推薦相關視頻，一般同導演相關或者同演員相關。優酷和土豆的共同點是還是把協同過濾當做重點，「瀏覽過該影片的用戶還喜歡看」。
在推薦系統當中，個性化推薦和共性推薦都很重要。每個電商網站一定有共性推薦的部分，例如最近商品、熱門商品，還有一些基於共性消費模式的關聯推薦。
希望都你有所幫助。

10. 推薦演算法的基於知識推薦

基於知識的推薦（Knowledge-based Recommendation）在某種程度是可以看成是一種推理（Inference）技術，它不是建立在用戶需要和偏好基礎上推薦的。基於知識的方法因它們所用的功能知識不同而有明顯區別。效用知識（Functional Knowledge）是一種關於一個項目如何滿足某一特定用戶的知識，因此能解釋需要和推薦的關系，所以用戶資料可以是任何能支持推理的知識結構，它可以是用戶已經規范化的查詢，也可以是一個更詳細的用戶需要的表示。