推荐系统
卓越亚马逊的推荐系统
Amazon根据用户来源的推荐系统 (文章来自子木的博客转载请注明) Amazon根据用户来源的推荐系统这个体系分为两部分： 第一部分 Amazon根据用户来源来判断是否给出相关搜索的推荐的页面： 在google里面搜索这本书30年后你拿什么养活自己点击进入amazon的页面 所看到的图是这样的
当把通过google来的《30年后，你拿什么养活自己》这本书的url 通过粘贴到浏览器打开我们看到的页面是 一样的url但是是不一样的页面， mazon 判断用户来源，当用户通过搜索引擎来的用户给他一个推荐页面，
在js里面判断了refer信息 PS：(amazon定义了pathname为searh。对这个问题进行发散思维，也许通过referre判断出其它path，亚马逊会给出另外一套体系的页面，比如针对联盟、针对facebook的用户。 通过javascript:alert(document.referrer);命令看 推荐的商品是关键字在amazon站内搜索的结果，图：
第二部分 Amazon通过判断keywords在站内搜索结果数目来决定是否给出相关搜索的推荐页面，当搜索结果数目大于1的时候给出相关搜索的推荐，当搜索结果等于一的时候无相关搜索推荐页面。 当我们通过一个长尾关键字30年后，你拿什么养活自己？顶级理财师出上班族的财富人生规划课来进行搜索时候 商品的url 无论是通过搜索引擎还是通过自己来源，都没有相关搜索的推荐页面。 因为
的搜索结果为1. 总结：amazon这套系统的逻辑大致是这样，当用户通过搜索引擎来页面的时候，一般认为搜索引擎的用户的搜词不够精准，于是amazon扮演起一个搜索精准化的功能，将用户的搜索结果精准（给出关键词的站内搜索页面推荐）。 当用户搜索的关键字比较精准（根据站内搜索结果数目判断为一条的），认为是精准搜索，不给出相关搜索推荐页面。
推荐系统的架构
本文从互联网收集并整理了推荐系统的架构，其中包括一些大公司的推荐系统框架（数据流存储、计算、模型应用），可以参考这些资料，取长补短，最后根据自己的业务需求，技术选型来设计相应的框架。后续持续更新并收集。。。 图1 界面UI那一块包含3块东西：1) 通过一定方式展示推荐物品(物品标题、缩略图、简介等)；2) 给的推荐理由；3) 数据反馈改进个性化推荐；关于用户数据的存放地方：1)数据库/缓存用来实时取数据；2) hdfs文件上面； 抽象出来的三种推荐方式 图2
图3 图3中，推荐引擎的构建来源于不同的数据源(也就是用户的特征有很多种类，例如统计的、行为的、主题的)+不同的推荐模型算法，推荐引擎的架构可以试多样化的(实时推荐的+离线推荐的)，然后融合推荐结果（人工规则+模型结果），融合方式多样的，有线性加权的或者切换式的等 图4 图4中，A模块负责用户各类型特征的收集，B模块的相关表是根据图3中的推荐引擎来生成的，B模块的输出推荐结果用来C模块的输入，中间经过过滤模块(用户已经产生行为的物品，非候选物品，业务方提供的物品黑名单等)，排名模块也根据预设定的推荐目标来制定，最后推荐解释的生成（这是可能是最容易忽视，但很关键的一环，微信的好友推荐游戏，这一解释已经胜过后台的算法作用了） HULU的推荐系统
总结：这个也就跟图3有点类似了，葫芦的推荐系统，至少在他blog中写的比较简单。更多的是对推荐系统在线部分的一种描述，离线部分我猜想也是通过分布式计算或者不同的计算方式将算法产生的数据存储进入一种介质中，供推荐系统在线部分调用。系统的整个流程是这样的，首先获取用户的行为，包括(watch、subscribe、vote)，这样行为会到后台获取show-show对应的推荐数据。同时这些行为也会产生对应的topic，系统也会根据topic 到后台获取topic-show对应的推荐数据。两种数据进行混合，然后经过fliter、explanation、ranking这一系列过程，最后生成用户看到的推荐数据。 淘宝的推荐系统(详细跟简单版)
一线互联网智能推荐系统架构演进
一线互联网智能推荐系统架构演进 作者：fisherman，时任推荐部门推荐系统负责人，负责推荐部门的架构设计及相关研发工作。Davidxiaozhi，时任推荐部门推荐系统架构师，负责推荐系统的架构设计和系统升级。来自：《决战618：探秘京东技术取胜之道》零，题记在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集。2013年，国内大数据时代到来，一方面如果做的事情与大数据不沾边，都显得自己水平不够，另外一方面京东业务在这一年开始飞速发展，所以传统的方式已经跟不上业务的发展了，为此推荐团队专门设计了新的推荐系统。随着业务的快速发展以及移动互联网的到来，多屏（京东App、京东PC商城、M站、微信手Q等）互通，推荐类型从传统的商品推荐，逐步扩展到其他类型的推荐，如活动、分类、优惠券、楼层、入口图、文章、清单、好货等。个性化推荐业务需求比较强烈，基于大数据和个性化推荐算法，实现向不同用户展示不同内容的效果。为此，团队于2015年底再次升级推荐系统。2016年618期间，个
性化推荐大放异彩，特别是团队开创的“智能卖场”，实现了 活动会场的个性化分发，不仅带来GMV的明显提升，也大幅降低了人工成本，大大提高了流量效率和用户体验，从而达到商家和用户双赢，此产品获得了2016年度的集团优秀 产品。为了更好地支撑多种个性化场景推荐业务，推荐系统一直在迭代优化升级，未来将朝着“满屏皆智能推荐”的方向 发展。一、推荐产品用户从产生购买意向，到经历购买决策，直至最后下单的整个过程，在任何一个购物链路上的节点，推荐产品都能在一定程度上帮助用户决策。1.1、推荐产品发展过程推荐产品发展历程主要经历了几个阶段（图1），由简单的关联推荐过程到个性化推荐，逐步过渡到场景智能推荐。从相关、相似的产品推荐过渡到多特征、多维度、用户实时行为、结合用户场景进行的全方位智能推荐。图1 推荐产品发展历程1.2、多屏多类型产品形态多类型主要指推荐类 型覆盖到多种类型，如商品、活动、分类、优惠券、楼层、入口图、文章、清单、好货等。在移动互联时代，多屏场景非常普遍，整合用户在多屏的信息，能使个性化推荐更精准。多屏整合的背后技术是通过前端埋点，用户行为触发埋点事件，通过点击流系统进行多屏的行为信息收集。这些行为数据通过实时流计算平台来计算用户的兴趣偏好，从而根据用户兴趣偏好对推荐结果进行重排序，达到个性化推荐的效果。京东多屏终端如图2所示。图2 京东多屏终端二、推荐系
推荐系统总结
Xiaol v2009-Relevance is more significant than correlation: Information filtering on sparse data 本文提出了在针对数据稀疏时，使用相关性信息比关联性信息效果更好，因为在关联性信息中，会用到更多的数据， Recommendation System 推荐系统存在的主要挑战： 1.Data sparsity. 2.Scalability 解决该问题的一般方法（28-30） a)有必要考虑计算成本问题和需找推荐算法,这些算法要么是小点的要求 或易于并行化(或两者) b)使用基于增量的算法，随着数据的增加，不重新计算所有的数据，而是 微调的进行 3.Cold start 解决该问题的方法一般有 a)使用混合推荐技术，结合content和collaborative数据，或者需 要基础信息的使用比如用户年龄、位置、喜好genres（31、32） b)识别不同web服务上的单独用户。比如Baifendian开发了一个可以 跟踪到单独用户在几个电子商务网站上的活动，所以对于在网站A的一 个冷启动用户，我们可以根据他在B，C，D网站上的记录来解决其冷启 动问题。 4.Diversity vs. Accuracy（多样性和精确性） 将一些很受欢迎的且高评分的商品推荐给一个用户时，推荐非常高效，但是这种推荐不起多少作用，因为这些商品可以很容易的找到。因此一个好的推荐商
品的列表应该包含一些不明显的不容易被该用户自己搜索到的商品。解决该问题 的方法主要是提高推荐列表的多样性，以及使用混合推荐方法。（34-37） 5.Vulnerability to attacks 6.The value of time. 7.Evaluation of recommendations 8.er interface. 除了这些问题外，还有其他的。随着相关学科分支的出现，特别是网络分析工具，科学家考虑网络结构对推荐的效果影响，以及如何有效使用已知的结构属性来提 高推荐。比如，（45）分析了消费者-商品网络并提出了一个基于喜好边（preferring edges）改进的推荐算法，该算法提高了局部聚类属性。（46）设计并提高了算法，该算法充分利用了社区结构（community structure）。随之而来的挑战主要有：带有GPS移动手机成为主流，并且可以访问网络，因此，基于位置的推荐更需要精确的推荐，其需要对人的移动有一个高效预测能力（47、48）并且高质量的定义位置和人之间的相似性的方法。（49、50）。智能推荐系统需考虑不同人的不同行为模式。比如新用户比较喜欢访问popular商品并且选择相似的商品，而老的用户有更不同的喜好（51,52）用户行为在低风险商品和高风险商品之间更加的不同。（53,54） 推荐系统的一些概念 网络 网络分析对于复杂系统的组织原则的发现是一个万能的工具（5-9）。网络是 由一些元素点和连接点的边组成的。点即为个人或者组织，边为他们之间的交互。 网络G可用（V，E）表示，V（vertice）为节点的集合，E为边（edge）的 集合。在无向网络中，边无方向。在有向网络中，边有向。我们假设网络中不存 在回路以及两个节点之间不存在多条边。G(V,E)图中，一些参数表示是指与节点x连接的节点（即x的邻居）的集合。 即为x节点的度。
大数据电商个性化推荐系统分析.docx
摘要现阶段，大数据技术被广泛应用到多个行业，尤其是大数据带来的个性化推荐服务系统，在电子商务行业得到了普及并且取得了卓越成绩。 本文针对大数据背景下电子商务个性化推荐服务系统实施基础工作进行了具体阐述，以期促进电子商务服务个性化与智能化的发展实践。 关键词大数据;电子商务;个性化推荐当前，电子商务在各个行业领域的广泛应用，针对基于大数据的个性化信息推荐的服务模式也受到了学者的高度关注。 电子商务类网站除了可以为用户提供商品与服务，并且也增加了消费者在大量信息中快速、精准搜索到符合其要求的产品信息难度。 在大数据技术应用中个性化信息推荐功能可以随时、主动向用户推荐其所需求的商品和服务，不仅充分满足了用户对个性化消费需求，还在电子商务网站增加其消费者粘性、提升其服务品质以及市场竞争力等方面有着积极推进作用。 相关基础理论大数据的定义。 大数据，表示在新处理方法下可以使其决策能力、洞察外界环境变化能力和流程优化能力的大批量、高增长率等方面表现更佳，大数据在对大批量信息的获取以及对这些数据进行重新分配中提高其应用效率，大数据的具体分类如表1所示。 大数据的特征。 大数据的特征可以总结为4，具体为、、、。
用来解释数据规模较大，现有的数据规模级用来表示，而这一数据单位将会给其它更大的单位所取代，在这里面非结构化的数据会占有非常大的比例。 表述数据类型丰富，从阅读的题目、图片到消费历史再到网络日志等，都可以划分到大数据内容范畴之内。 用来解释价值密度，比如视频在连续的监控中有价值的数据寥寥无几。 用来解释操作效率，针对数据的操作环节这一过程非常迅速，中间的计算环节所需时间非常少，大数据和传统数据的明显区别在于大数据可以通过传统手段对数据进行保存、分析与整理。 电子商务个性化推荐服务的黎超广东白云学院社会与公共管理学院广州510450基金项目2012年广东省哲学社会科学十二五规划项目生命周期视角下的广东中小企业发展研究项目编号1202中图分类号713文献标识码内容摘要现阶段，大数据技术被广泛应用到多个行业，尤其是大数据带来的个性化推荐服务系统，在电子商务行业得到了普及并且取得了卓越成绩。 本文针对大数据背景下电子商务个性化推荐服务系统实施基础工作进行了具体阐述，以期促进电子商务服务个性化与智能化的发展实践。 关键词大数据电子商务个性化推荐定义。 电子商务个性化推荐系统即针对各种消费群体的不同需求为其提供针对性服务，或者电商企业主动结合消费者上网习性的异同为其
人才推荐系统
人才推荐系统 在当今的社会经济当中，面临着这样的问题，经常听到企业抱怨说招聘部门在招聘过程中难以从中找到合适的人才；这是因为我们的人力资源信息安全滞后，在单一、分散，面对海量简历无从下手，没有建立专业的人才库，导致企业内部矛盾时常发生；而对于应聘者来说呢，又面临着找一份适合自己的工作十分的困难，这样的情况下，我们的企业就需要一个能高效的、准确的解决企业招聘所面临的问题的系统是非常重要的。 人才推荐在这样的背景下，公司内部推荐越来越具有非常的意义。其优势在于，首先，内部人员了解公司背景，了解公司或者项目组需要什么样的人才。其次，内部人员推荐的人员一般是同学，老同事，朋友或者亲戚。那么，推荐人对他们可以有更好的了解，能够更加有效地匹配人员需求。通过我们的人才推荐系统，我们的企业可以在自己的系统上发布自己现在需要招聘的职位。而对于员工而言，就可以推荐自己的亲朋好友了。通过这样，不仅可以帮助了自己的朋友找到了合适的工作，而且公司还设置了积分奖励制度，员工的积分达到一定的分数，可以得到丰厚的奖励。 人才推荐系统的主要功能： 1）招聘需求 2）被推荐人简历 3）推荐人员 4）推荐处理 5）邮件支持 由于企业在招聘的过程中，求职的人员比较多，按照传统的招聘方式，存在着以下的几个问题。 1) 求职的简历非常的多，招聘部门需要阅览大量的人才简历，这样，就加大了招聘时的工作量。 2) 在招聘的是后，由于企业看到的仅仅只是求职者的书面表达自己的能力，与实际企业所需求的可能存在着一定的差距，造成职位与人才不相符合。 3) 最重要的是在如果急缺的岗位长时间的找不到人才，可能导致项目完成时间，给公司造成重大的损失。 人才推荐管理系统的作用： 由于我们企业内部的员工推荐的是自己的亲朋好友，这样的话，他们对被推荐人有着一定的了解，这样，就能够高效快速的匹配职位。通过建立人才库，我们的企业可以随时的在我们的人才库中寻找相应的人才。这样，就可以大量的节省人力物力。在一些对于交付产品时间比较紧的情况之下，我们可以迅速的找到相应的人才，还可以避免因为推迟交货而造成额损失。 北京唯仕旗管理顾问有限公司历经多年执着发展与不懈追求，始终坚持致力于全国住房和城乡建设领域垂直型人力资源服务工作，缔结了建设领域教育培训、企业发展管理、工程建设、人力资源、等行业资深人力资源管理精英顾问团队，坚持以行业发展为导向，以客户需求为己任，不断整合各方优势资源，坚守行业诚信口碑，奠定了坚实的行业可持续发展经验。正不断努力发展成为全国住房和城乡建设领域最具专业和实力的人力资源服务提供商。
智能推荐系统的发展趋势
智能推荐系统的发展趋势 随着科学技术的进步，移动互联网快速发展，手机越来越便宜，拥有智能手机不再是一件遥不可及的事情，互联网用户规模已接近增长的顶点。摄像头和信息处理软件(各种滤镜、剪辑等工具)技术的进步让每一个人都可以轻松地生产高质量的内容，信息的产生以指数级增长，我们的生活中充斥着海量的信息。 在上述背景下，怎么高效快速地获取对自己有价值的信息对每个互联网公民来说是愈发重要的事情，推荐系统的出现可以轻松地应对这一棘手的难题。推荐系统作为一种高效的信息过滤工具，可以很好地部分解决用户精准高效获取信息的问题(搜索、导航等也是解决用户获取信息的手段)，并且也是非常重要甚至是不可或缺的一种手段(在人们需求不明确时，借助推荐系统获取信息是非常必要的，而每一个人都有不明确的需求)。 推荐系统作为一项技术在国内的发展时间不长，从2012年头条成立之初将推荐系统作为核心产品功能到现在差不多有8年时间，在这8年中推荐系统的商业价值在国内逐步得到认可和肯定，大家都认可推荐系统在内容分发、用户体验、商业变现等方面的重大价值。推荐系统目前已经成为toC互联网产品的标配技术，任何一个toC产品要想很好地为用户提供一种被动高效获取信息的工具，推荐系统是绕不过去的。在特定情况下人类需求的不确定性、信息的爆炸式增长这两个条件让推荐系统成为一项长久而实用的技术，推荐系统不会昙花一现，它会伴随着人类的发展而不断发展进化。 在前面的一系列文章中，我们对推荐系统的算法、工程、评估、展示、交互、业务等方方面面都进行了深入的介绍。虽然推荐系统在国内的出现只有短短8年，但是在各个方面都取得了极大的进步，发展越来越快，各种新的方法、应用场景、产品形态层出不穷。未来推荐技术会朝哪些方向发展？推荐行业又有哪些变化？推荐系统的应用场景和价值体现又有什么新的特点呢？这些问题都值得我们深入思考。 针对上述问题，作者结合自己对推荐系统的理解和行业判断，在这篇文章中讲讲推荐系统的未来发展与变化。具体我会从政策及技术发展对推荐系统的影响、推荐系统的就业变化、推荐系统的应用场景及交互方式、推荐算法与工程架构、人与推荐系统的有效协同、推荐系统多维度价值体现等6个方面来讲解推荐系统的未来发展和变化。本文为读者提供多角度来观察推荐系统的未来
基于内容的新闻推荐系统方案
基于内容的新闻推荐系统 一般在一个个性化推荐系统中，用户对已经看过的对象依据感兴趣程度进行评分，推荐系统根据用户对已查看对象的评分情况，预测用户对未查看对象的评分，并将用户未查看对象按照预测评分的高低排序，呈现给用户。 抽象地看，推荐系统是预测用户对未查看对象评分的系统。而推荐系统对未查看对象的评分方法即为推荐算法。而主要的推荐算法有三类：①、协同过滤的推荐方法、②、基于内容的推荐方法、③、混
合的推荐方法。 ①、协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法。 协同过滤一般是在海量的用户中发掘出一小部分和你品位比较类似的，在协同过滤中，这些用户成为邻居，然后根据他们喜欢的其他东西组织成一个排序的目录作为推荐给你。 比如说，如果你现在想看个电影，但你不知道具体看哪部，你会怎么做？大部分的人会问问周围的朋友，看看最近有什么好看的电影推荐，而我们一般更倾向于从口味比较类似的朋友那里得到推荐。这就是协同过滤的核心思想。 协同过滤相对于集体智慧而言，它从一定程度上保留了个体的特征，就是你的品位偏好，所以它更多可以作为个性化推荐的算法思想。 二、协同过滤的实现步骤： 1）、收集用户偏好 而要从用户的行为和偏好中发现规律，并基于此给予推荐，如何收集用户的偏好信息成为系统推荐效果最基础的决定因素。用户有很多方式向系统提供自己的偏好信息，而且 2）、找到相似的用户或物品 当已经对用户行为进行分析得到用户喜好后，我们可以根据用户喜好计算相似用户和物品，然后基于相似物品进行推荐，这就是最典型的CF 的分支之一——基于物品的CF。 3）、计算推荐——基于物品的CF 比如说，对于物品A，根据所有用户的历史偏好，喜欢物品A 的用户都喜欢物品C，
Google新闻推荐系统
Google新闻推荐系统 Personalized News Recommendation Based on Click Behavior Google新闻推荐 We combine the information filtering mechanism using learned user profiles with an existing collaborative filtering mechanism to generate personalized news recommendations. 基于点击日志分析，构建贝叶斯框架，预测用户兴趣，探索新闻趋势 用户兴趣随着时间变化，并且和新闻事件的整体趋势一致 We found that their interests do vary over time but follow the aggregate trend of news events. 文章解决三个问题： 分析海量日志中用户兴趣的一致性 基于用户点击日志（用户的真实兴趣和新闻事件趋势），预测用户新闻事件兴趣 结合信息过滤和协同过滤方法改进推荐精准度 以前的google新闻推荐基于协同过滤方法，存在两个问题。 冷启动：新闻推荐存在及时性问题，需要不断更新，协同过滤需要经过很长的时间收集用户点击日志数据，从而产生推荐 the system cannot recommend stories that have not yet been read by other users For news recommendations, this is a serious problem, as news service websites strive to present the most updated information to users in a timely manner 用户之间的兴趣是不同的：not all users are equal to each other, and the collaborative filtering method may not account for the individual variability between users。譬如娱乐新闻一般都比较流行，因此那些没有点击娱乐新闻的用户，也会产生推荐。The reason is that entertainment news stories are generally very popular 为了解决这两个问题，需要构建用户画像信息user profile，描述用户的真实兴趣，从而过滤掉那些用户不感兴趣的新闻，譬如上面提到的那些流行的娱乐新闻。 The short-term interest usually is related to hot news events and changes quickly. In contrast, long term interest often reflects actual user interest. 1用户兴趣日志分析 假设条件：The basic assumption of personalization is that users have reasonably consistent interests 数据集 We examine the anonymized click logs of those Google News users who were signed into their Google account and explicitly enabled history tracking over 14-month period, from 2007/7/1 to 2008/6/30. From users who made at least 10 clicks per month in that period, we randomly sampled 16,848 users. These users are from more than 10 different countries and regions.
社交网络中基于图排序的好友推荐机制研究与实现(郑佳佳)
分类号： TP391.1 单位代码：10335 学号：20821043 硕士学位论文 论文题目社交网络中基于图排序的 好友推荐机制研究与实现作者姓名郑佳佳 指导教师王强副教授 学科(专业) 计算机软件与理论__ 所在学院计算机科学与技术学院 提交日期2011年1月
A Dissertation Submitted to Zhejiang University for the Degree of Master of Engineering TITLE:Friends Recommendation Based on Graph Ranking on Social Network Site Author: Jiajia Zheng Supervisor: Associate Professor Qiang Wang Subject: Computer Software and Theory College: College of Computer Science Submitted Date: 2011-01
浙江大学研究生学位论文独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得浙江大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。 学位论文作者签名：签字日期：年月日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解浙江大学有权保留并向国家有关部门或机构送交本论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权浙江大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索和传播，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 （保密的学位论文在解密后适用本授权书） 学位论文作者签名：导师签名： 签字日期：年月日签字日期：年月日
智能推荐系统的发展趋势
智能推荐系统的发展趋势随着科学技术的进步，移动互联网快速发展，手机越来越便宜，拥有智能手机不再是一件遥不可及的事情，互联网用户规模已接近增长的顶点。摄像头和信息处理软件（各种滤镜、剪辑等工具）技术的进步让每一个人都可以轻松地生产高质量的内容，信息的产生以指数级增长，我们的生活中充斥着海量的信息。 在上述背景下，怎么高效快速地获取对自己有价值的信息对每个互联网公民来说是愈发重要的事情，推荐系统的出现可以轻松地应对这一棘手的难题。推荐系统作为一种高效的信息过滤工具，可以很好地部分解决用户精准高效获取信息的问题（搜索、导航等也是解决用户获取信息的手段），并且也是非常重要甚至是不可或缺的一种手段（在人们需求不明确时，借助推荐系统获取信息是非常必要的，而每一个人都有不明确的需求）。 推荐系统作为一项技术在国内的发展时间不长，从2012 年头条成立之初将推荐系统作为核心产品功能到现在差不多有8 年时间，在这8 年中推荐系统的商业价值在国内逐步得到认可和肯定，大家都认可推荐系统在内容分发、用户体验、商业变现等方面的重大价值。推荐系统目前已经成为toC 互联网产品的标配技术，任何一个toC 产品要想很好地为用户提供一种被动高效获取信息的工具，推荐系统是绕不过去的。在特定情况下人类需求的不确定性、信息的爆炸式增长这两个条件让推荐系统成为一项长久而实用的技术，推荐系统不会昙花一现，它会伴随着人类的发展而不断发展进化。 在前面的一系列文章中，我们对推荐系统的算法、工程、评估、展示、交互、业务等方方面面都进行了深入的介绍。虽然推荐系统在国内的出现只有短短8 年，但是在各个方面都取得了极大的进步，发展越来越快，各种新的方法、应用场景、产品形态层出不穷。未来推荐技术会朝哪些方向发展？推荐行业又有哪些变化？推荐系统的应用场景和价值体现又有什么新的特点呢？这些问题都值得我们深入思考。 针对上述问题，作者结合自己对推荐系统的理解和行业判断，在这篇文章中讲讲推荐系统的未来发展与变化。具体我会从政策及技术发展对推荐系统的影响、推荐系统的就业变化、推荐系统的应用场景及交互方式、推荐算法与工程架构、人与推荐系统的有效协同、推荐系统多维度价值体现等6 个方面来讲解推荐系统的未来发展和变化。本文为读者提供多角度来观察推荐系统的未来 发展与变化，期望读者读完可以更好地把握推荐系统未来发展的脉络，对推荐系统的未来变化有更深入的了解。
推荐系统手册
推荐系统手册(0)--前言 推荐系统是近几年比较新的一个领域，目前比较完整的介绍这个领域的资料，主要是一些综述性paper。这些paper 往往都各有侧重点，大多比较偏重推荐算法这一个层面，不够全面。 2011年的时候，国外一些在个性化推荐领域浸淫多年的人合作写了《Recommender System Handbook》一书，弥补了这方面的一个空白。其实这个东西与其说是一本书，不如说是一个资料集。它的写作方式看起来是几个大牛先拍下来应该包含哪几部分，每一部分包括哪些topic，然后把每一个topic分给对应的人写命题作文。这样的后果就是这本手册的每一章都是不同的作者写的，导致全书的连贯性和一致性较差，也就不够权威了。 然而尽管权威性不足，这本书仍然是目前能够找到的最全面的推荐系统方面的资料。鉴于此，我决定通读一遍这本书。在阅读的过程中，对每一章结合自己的理解，写一篇读书笔记。 以此作为前言。 推荐系统手册(1)—简介 现代生活带来的一个深刻改变是：人们的选择越来越多。我们选择看哪部电影，买哪个手机，看哪条新闻，租哪处房子…我们拥有的决策自由越来越多，随之而来的是，我们为这些决策付出的代价越来越多。相信大家都有过同样的经历，为了买一样东西，将网上琳琅满目的商品页面从第一页翻到最后一页，最后精疲力竭，还是购买了最初看中的那一个。有句俗话说得好：只有一个选择的人是最幸福的。 1.推荐系统 推荐系统的兴起，即是为了把人们从信息过载的陷阱中解决出来，帮助人们进行简单决策。它的主要原理是根据用户过去的行为（比如购买、评分、点击等）来为用户建立兴趣模型，并利用一定的推荐算法，把用户最可能感兴趣的内容推荐给用户，如下图。 图1 推荐系统简图 2.数据 为了完成上面的计算，我们需要三部分数据： (1）用户数据：用户数据用来建立用户模型，这些数据根据不同的推荐算法而不同，典型的数据包括用户兴趣点、用户profile、用户的社交好友关系等。 (2)内容数据：内容数据是用来描述一个被推荐内容主要属性的数据，这些属性主要都是跟具体的内容相关的，如 一部电影的导演、演员、类型和风格等。 (3)用户--内容数据：用户--内容交互是能反映用户与内容内在联系的数据，其分为隐式和显式两种。显式主要是 指评价、打分、购买等能明显反映用户对内容兴趣的交互数据，隐式指的是用户的点击、搜索记录等间接反 映用户对内容兴趣的交互数据。 3.算法 有了基础数据之后，我们可以考虑不同的推荐算法。根据数据和利用数据的方式的不同，当前主流的推荐算法可以分为以下六类（不是主流的划分方法）： (1)基于内容的推荐（content-based）：根据用户过去喜欢的内容，推荐相似的内容 (2)基于协同过滤的推荐(collaborative filtering )：根据与当前用户相似的用户的兴趣点，给当前用户推荐相 似的内容 (3)基于人口统计学的推荐(demographic-based)：根据用户共同的年龄、地域等人口统计学信息进行共同的推荐 (4)基于知识的推荐(knowledge-based)：根据对用户和内容的特定领域知识，给特定的用户推荐特定的内容
推荐系统学习笔记
推荐系统实践学习笔记 1 好的推荐系统 1.1 什么是推荐系统 推荐系统和搜索引擎都是为了帮助用户从大量信息中找到自己感兴趣的信息。区别是搜索引擎由用户主动提供关键词来查找信息，推荐系统则不需要，而通过分析用户的历史行为给用户的兴趣建模，主动给用户推荐他们可能感兴趣的信息。 从物品的角度出发，推荐系统可以更好地发掘物品的长尾。长尾商品往往代表了一小部分用户的个性化需求，发掘这类信息正是推荐系统的长项。 1.2 个性化推荐系统的应用 推荐系统广泛存在于各类网站中，作为一个应用为用户提供个性化推荐。它需要依赖用户的行为数据，因此一般都由后台日志系统、推荐算法系统和前台展示页面3部分构成。 应用推荐系统的领域包括： 电子商务 - 亚马逊：基于物品、好友的个性化推荐，相关推荐，20~30% 电影视频 - Netflix：基于物品的推荐，60%；YouTube、Hulu 音乐 - Pandora：专家标记；Last.fm：用户行为 社交网络 - Facebook、Twitter 阅读 - Google Reader 基于位置的服务 - Foursquare 个性化邮件 - Tapestry 广告 - Facebook 1.3 推荐系统评测 主要有3种评测推荐效果的实验方法：
离线实验：划分训练集和测试集，在训练集训练用户兴趣模型，在测试集预测 优点：快速方便 缺点：无法用真实的商业指标来衡量 用户调查：用抽样的方法找部分用户试验效果 优点：指标比较真实 缺点：规模受限，统计意义不够 在线实验：AB测试 优点：指标真实 缺点：测试时间长，设计复杂 实际中，这三种方法在推荐算法上线前都要完成。 评测指标较多，一些重要的如下： 用户满意度：调查问卷，线上的用户行为统计、其他的指标转化得到 预测准确度：可通过离线实验计算 评分预测，通过均方根误差和平均绝对误差计算，前者更为苛刻。设r ui为用户u对物品i的实际评分，r?ui为预测评分 RMSE=∑ u,i∈T(r ui?r?ui)2|T|???????????????? MAE=∑u,i∈T|r ui?r?ui||T| TopN推荐，通过准确率或召回率衡量。设R(u)为根据训练建立的模型在测试集上的推荐，T(u)为测试集上用户的选择 Precision=∑u∈U|R(u)∩T(u)|∑u∈U|R(u)| Recall=∑u∈U|R(u)∩T(u)|∑u∈U|T(u)| 覆盖率：表示对物品长尾的发掘能力（推荐系统希望消除马太效应） Coverage=|∪u∈U R(u)||I| 上面的公式无法区分不同的分布，可以用熵或基尼系数来更准确地表述覆盖率 H=?∑i=1n p(i)log p(i)
基于用户画像的推荐系统简述
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/f319125587.html, 基于用户画像的推荐系统简述 作者：杜小倩 来源：《市场周刊·市场版》2017年第08期 摘要：推荐系统是一个复杂而庞大的体系，随着推荐系统热度的增加，每一个环节的研究方法也越来越多，有基于用户搜索内容的推荐，有基于地理位置的推荐，基于用户画像的推荐，基于协同过滤推荐，多种推荐方式组合等，根据不用的数据内容以及获取方式，选择对应的推荐方式，以下简单去阐述用户画像的搭建，基于用户画像使用的推荐方法。 关键词：用户标签；用户画像；聚类技术；贝叶斯网络技术；协同过滤推荐 电商网站依托互联网进行线上交易，对比线下传统行业，互联网行业有很多的优势，借助互联网的先天优势，而提升转化线上的成交量，挖掘用户的潜在需求，提高用户的忠诚度的重要运营手段之一为电商网站的推荐系统，一套完整而强大的推荐系统，囊括了用户相关信息的搜集，对用户搜集到的数据进行清洗整理，结合自身的产品制定用户标签（维度比较多时，需要对应的标签库进行维护），再按照用户标签对用户进行聚类分析，更突出用户特点的，需要对每个标签进行权重计算，得出用户画像，根据用户标签的权重对用户进行精准化营销推荐；4W要素同样适用于推荐系统的设计规则，在什么时间，通过什么渠道，给什么样的人推荐什么内容的产品；反过来，对精准营销的要素研究，去修正用户标签权重，优化用户画像。 一、定义及现状 （一）什么是用户画像。举一个特别点的例子，犯罪素描师通过目击者对罪犯进行的口述，勾画出罪犯的画像，然后协助警察快速破案。这个素描像我们就可以单纯的认为是用户画像，但是要协助警察快速准确的破案，就离不开，准确的清晰的素描像，素描师在素描的时候，为了更加准确的传达目击者所见的罪犯长相，会详细的拆分成，发型，眉毛，眼睛，鼻子，嘴巴，肤色等等，这些可以理解成用户画像的用户标签。通过全面的精准的用户标签或者只是其中某个用户标签，可以快速的定位到人群，定位到具体的某个人。在互联网中，同样对每个用户的行为，喜好，习惯，地域，工作，收入等等全方面的素描，在合适的时间，合适的地点，推荐合适的内容产品。 （二）用户画像的研究现状。随着互联网的发展，数据量越来越大，产品的运营就需要更加有针对性的推广，其中用户画像作为个性化推荐系统的一种处理方式，也就越来越受到重视，比如淘宝，京东，网易等都在向用户提供个性化的推荐服务。国外的推荐系统也很成熟，比如youtube，亚马逊等。更多的时候接受到的推送信息是针对内容的推荐，这种推荐方法会更准确简单些，比如，你在淘宝上搜了件连衣裙，发现从此以后就开始绵延不绝的给你推送一定关联性的连衣裙，这个时候你很可能已经买了，不需要了，而且这种推广有滞后性，只有在用户有一定的行为之后，才能基于行为基于内容进行推广，并不能提前预知，同样也面临着冷启动的问题。基于用户画像的推广，目前的应用还处于初始阶段，在企业的应用中，会发现最
个性化推荐系统
'''个性化推荐系统（Personalized Recommender Systems）''' ==个性化推荐系统简介== '''个性化推荐'''是根据用户的兴趣特点和[[购买行为]]，向用户推荐用户感兴趣的[[信息]]和[[商品]]。随着[[电子商务]]规模的不断扩大，商品个数和种类快速增长，[[顾客]]需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关的信息和[[产品]]过程无疑会使淹没在信息过载问题中的[[消费者]]不断流失。为了解决这些问题，个性化推荐系统应运而生。 '''个性化推荐系统'''是建立在海量[[数据挖掘]]基础上的一种高级[[商务智能]]平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和[[信息服务]]。购物网站的推荐系统为[[客户]]推荐商品, 自动完成个性化选择商品的过程, 满足客户的个性化需求, 推荐基于: * 网站最热卖商品 * 客户所处城市 *客户过去的购买行为和购买记录, 推测客户将来可能的购买行为 在电子商务时代, 商家通过购物网站提供了大量的商品, 客户无法一眼通过屏幕就了解所有的商品,也无法直接检查商品的[[质量]]. 所以,客户需要一种电子购物助手,能根据客户自己的兴趣爱好推荐客户可能感兴趣或者满意的商品 ==个性化推荐系统的发展历程== 1995年3月，卡耐基.梅隆大学的Robert Armstrong等人在美国[[人工智能]]协会上提出了个性化导航系统Web Watcher; [[斯坦福大学]]的Marko Balabanovic等人在同一会议上推出了个性化推荐系统LIRA； 1995年8月，[[麻省理工学院]]的Henry Lieberman在国际人工智能联合大会（IJCAI）上提出了个性化导航智能体Litizia； 1996年， [[Yahoo]] 推出了个性化入口My Yahoo； 1997年，[[AT&T]]实验室提出了基于协同过滤的个性化推荐系统PHOAKS和Referral Web; 1999年，德国Dresden技术大学的Tanja Joerding实现了个性化电子商务原型系统TELLIM； 2000年，[[NEC]]研究院的Kurt等人为[[搜索引擎]]CiteSeer增加了个性化推荐功能；
基于大数据的推荐系统介绍
参考资料： 1.基于大数据技术的电子商务个性化推荐系统设计与实现 北京交通大学 专业硕士学位论文 工程领域：软件工程 2.大数据系统和分析技术综述 程学旗, 靳小龙, 王元卓, 郭嘉丰, 张铁赢, 李国杰中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室 3. 基于大数据的电子商务个性化信息推荐服务模式研究 吉林大学 作者姓名：胡一 专业名称：情报学 指导教师：张向先教授 4.数据挖掘在电子商务推荐系统中的应用研究 大连交通大学 专业硕士学位论文 研究方向：企业管理信息化 姓名：贺云 5．基于数据挖掘的电子商务推荐系统设计与实现 电子科技大学 专业学位类别：工程硕士 工程领域名称：软件工程 姓名：王世东 指导教师：吴跃教授 6.基于数据挖掘技术的电子商务推荐系统的研究 北京邮电大学 硕士研究生学位论文 专业：信息安全 姓名：徐莉 导师：钮心析 7.基于web数据挖掘商务网站推荐系统的研究 研究方向:人工智能 指导教师:邱玉辉教授 研究生:谢中 8．大数据服务若干关键技术研究 博士研究生学位论文 专业：计算机科学与技术 姓名：韩晶 导师：宋美娜 9.数据挖掘在电子商务旅游线路推荐系统中的应用研究 重庆交通大学 硕士研究生学位论文 管理科学与工程
姓名：吴春阳 10.基于数据挖掘的电子商务推荐系统研究 电子科技大学 博士研究生学位论文 计算机应用技术 姓名：杨帆 11.电子商务个性化推荐系统研究 电子科技大学 硕士学位论文 计算机软件与理论 姓名：雷坤 12.基于数据挖掘的电子商务推荐系统研究 电子科技大学 计算机应用技术 研究生：裴蕾 指导教师：陶树平教授 13.基于个性化推荐的电子商务推荐系统的设计与实现 吉林大学 专业名称：软件工程 作者姓名：单明 指导教师：王喆副教授 14.大数据时代的信息技术处理 作者：冯骞 出版社：信息通讯 2014年08期 15.电子商务推荐系统核心技术研究 学科：管理科学与工程 指导教师：蒋国瑞 16. 电子商务推荐系统关健技术研究 院系(所):信息科学与工程学院 专业:计算机软件与理论 姓名：邓爱林 导师：朱扬勇教授 17.电子商务大数据导购系统设计与实现 作者：谢少群 作者单位：广东财经大学广东省电子商务市场应用技术重点实验室; 18.电子商务系统中的大数据处理 作者：高珍谢玉婧 作者单位：同济大学软件学院; 19.大数据环境下电子商务个性化推荐服务发展动向 作者：王倩钱力 作者单位:中国科学院文献情报中心 20.基于大数据的电子商品个性化推荐方法 作者：朱燕吴锦群 专业：计算机网络技术
常用推荐系统算法总结及性能比较
一，常用推荐系统算法总结 1、Itemcf (基于商品的协同过滤) 这个算法是cf中的一种，也是当今很多大型都在采用的核心算法之一。对于商城（以Amazon为代表，当然也包括京东那种具有搞笑特色的推荐系统在），影视类推荐，图书类推荐，音乐类推荐系统来说，item的增长速度远不如user的增长速度，而且item之间的相似性远不如user之间的相似性那么敏感，所以可以在离线系统中将item的相似度矩阵计算好，以供线上可以近乎即时地进行推荐。因为这种方法靠的是item之间的相关性进行推荐，所以推荐的item一般都和喜欢的item容或者特性高度相似，很难推荐出用户潜在喜欢的item，多样性也比较差。 2、Usercf (基于用户的协同过滤) 这个是cf中的另外一种，它的主要特色是可以发现和用户具有同样taste的人，有句俗话叫做观其友知其人，大概也是这个道理吧。找到用户的相似用户，通过相似用户喜欢的item推荐给该用户。因为用户的相似用户群还是比较敏感的，所以要频繁地计算出用户的相似用户矩阵，这样的话运算量会非常大。而且这个算法往往推荐出来的item很多都是大家都喜欢的比较hot的item，有的时候它提供的结果并不是个性化，反而成了大众化的推荐了。用这种算法的web应用一般都是item更新频繁，比如提供资讯类服务的应用（以“指阅”为代表的），或者笑话类推荐（以“冷笑话精选”为代表的）。当然这种算法的一个中间产物-----用户相似度矩阵是一个很有用的东西，社交类的可以利用这个中间产物来为用户提供相同品位的好友推荐。 3、Content_based(基于容的推荐) 基于容的推荐，很大程度上是在进行文本挖掘。web应用提供的容或者爬取的容在推给用户之前可以做一些挖掘，比如资讯类的应用，将抓取到的资讯，通过文本分析那一套算法提取出每篇资讯的关键词，以及统计频次和逆向文档频率来聚类或者笨一点地话计算出资讯的相似度矩阵，即共同的key words越多，两篇资讯的相似度越高。当你的用户很少很少，你的显式反馈数据非常非常少的时候，你可以根据用户的浏览或者搜索等等各种行为，来给用户进行推荐。再猥琐一点的话，你可以在用户刚刚注册好你的应用的时候，给他一些提问，比如让他输入一些感兴趣的话题啊，或者对以前看过的电影打分什么的。（当然这些电影都是你从各个簇中随机选取的，要足够多样性）这个算法它好就好在，不需要拿到用户--项目的评分矩阵，只需要知道用户喜欢什么，就可以很快速地推荐给用户十分相关的item。这个算法需要每天都要根据你抓取的资讯，不断地计算item之间的相似性。这个算法有个好处在于可以从容应对上面的两个算法其实都很难应对的问题，就是如果你想推出一个新的item，因为没有一个人有对这个new item的评分，所以上述的两个算法不可能推荐新的东西给你，但你可以用基于容的算法将新的item计算出它属于哪个类，然后时不时地推出你的新item，这点对于商城尤其重要。