第8讲 推荐系统
推荐系统概述
相对在线实验风险很低，出现情误后很容易弥补
用户调查的缺点
招募测试用户代价较大,很难组织大规模的测试用户,因此会使测试结果的统计意义不足。 在很多时候设计双盲实验非常困难,而且用户在测试环境下的行为和真实环境下的行为可能 有所不同,因而在测试环境下收集的测试指标可能在真实环境下无法重现
6
什么是推荐系统
推荐系统与搜索引擎
个性化
推荐系统能够更好的发掘长尾信息，即
将冷门物品推荐给用户。
热门物品通常代表绝大多数用户的兴趣 ，而冷门物品往往代表一小部分用户的 个性化需求。
如果说搜索引擎体现着马 太效应的 话，那么长尾理论则阐述了推荐系
统发挥的价值。
7
什么是推荐系统
长尾理论与推荐系统
28
推荐系统实验方法
离线实验
离线实验的特点
推荐系统的离线实验都是在数据集上完成的,它不需要实际的系统来供它实验,而只要有一个
从实际系统日志中提取的数据集即可。
这种实处是不需要真实用户参与,可以直接快速地计算出来,从而方便、快速地测试大量不同 的算法主 离线实验的指标和实际的商业指标存在差距,比如预测准确率和用户满意度之间就存大差别 、高预测准确率不等于高用户满意度。
32
推荐系统实验方法
在线实验
AB测试
AB测试是一种很常用的在线评测
算法的实验方法
通过一定的规则将用户随机分成几 组，并对不同组的用户采用不同的 算法,然后通过统计不同组用户的各 种不同的评测指标比较不同算法 。
33
推荐系统实验方法
在线实验
AB测试的优点
AB测试可以公平获得不同算法实际在线时的性能指标
/
学习笔记-推荐系统介绍
基于内容的推荐
N是所有文档数量，n(i)为N中关键词i出现过文档的数量。 文档j中关键词i的TF-IDF权重可以计算为：
基于知识的推荐
我们在使用一些商业网站时，会弹出显式的评分收集窗口，因为大部分推荐系统采用 了协同过滤方法。 但是，买房、买手机、买汽车不像买衣服和买书那样频繁，因此会因为评分稀疏而效 果不好（burke 2000），CF系统此时并不适用。对某一个小区的描述停留在5年前新 建的那段时间，对于现在的购房者，他的描述并不是合适，基于内容的推荐因此也不 适用。 基于知识的推荐针对汽车、房屋这样用户由明确的需求，例如房子是三室两厅，位于 5-20楼之间，
协同过滤推荐
简单来说，就是如果用户在过去有相同的偏好，那么我们就可以预测他们在未 来也会有相似的偏好。 举一个例子： 如果用户甲和用户乙具有较为相似的购买经历（这里讲的相似，是指重叠的意 思），用户甲购买了一个空气清新器，而乙目前还不知道这种空气清新器的品 牌，那么会向用户乙去推荐这个牌子的空气清新器。 因为这种推荐逻辑含有隐式的两个用户之间的隐式协同，因此也被称为协调过 滤推荐（CF，Collaborative Filering）。
基于内容的推荐
例如，数码相机推荐系统的变量和约束条件： 用户属性（Vc）描述潜在的用户需求 产品属性（Vprod）按照分类描述产品的属性 一致性约束条件（Cr）定义了允许范围内的用户属性实例，比如价格上限。 过滤条件（Cp）定义了哪些条件下一个选择哪种产品 产品约束条件（Cprod）定义了当前有效的产品分类。 识别能匹配用户愿望和需求的一组产品的认为被称为推荐任务。
混合推荐方法
混合推荐方法
•混合系统的设计 分为整体式混合设计、并行式混合设计、流水线混合设计。 （1）整体式设计是将集中推荐策略整合到一个算法中实现混合设计：
推荐系统技术ppt课件
Item的属性可以分为结构化属性和非结构化属性两种，结构化的属性例如 颜色、价格等可以直接当作特征；对于非结构化的属性例如Item的描述文 本，需要先转化为结构化数据。
对于文本类的非结构化数据，为了将其转化为结构化的数据，常用的办法 有TF-IDF、词向量等方法。
TF-IDF(即词频-逆向文件频率)是一种自动提取关键词的算法，通过该算法 可以将文本转化为特征向量。 词频（term frequency，tf）指的是某一个给定的词语在该文件中出现的频 率 逆向文件频率（inverse document frequency，idf）是一个词语普遍重要性 的度量
•路径数、路径长度、经过的顶点
学习交流PPT
22
用户物品二分图模型
基本原理
利用用户标签数据
•通过一些特征（feature）联系用户和物品，给用户推荐那些具有用户喜 欢的特征的物品。
利用上下文信息
•用户所处的上下文（context），包括用户访问推荐系统的时间、地点、心情等， 对于提高推荐系统的推荐效果是非常重要的。
图2-4：优酷的电影推荐列表
学习交流PPT
15
应用场景
3. 个性化音乐网络电台
•网易云音乐
图2-5：网易云音乐个性化歌曲推荐的用户界面
学习交流PPT
16
应用场景
4. 社交网络
图2-5：基于Faceb学oo习k好交流友P的PT个性化推荐列表
17
应用场景
5. 其他
•个性化阅读
• Google Reader的社会化阅读
• 利用Item Profile构建User Profile
• Personalized IR related
电子商务平台中的推荐系统技术教程
电子商务平台中的推荐系统技术教程引言在如今的电子商务平台上，推荐系统已成为商家吸引用户、增加销售量的重要工具。
推荐系统的主要功能是根据用户的历史行为和个人喜好，向其推荐相关的商品或服务。
本文将介绍电子商务平台中常用的推荐系统技术，并对其原理、应用和优化进行详细说明。
第一章推荐系统的基本原理1.1 推荐系统的定义和作用推荐系统是通过分析用户的行为和个人特征，为其提供个性化推荐的系统。
它的作用是为用户节省搜索时间，减少信息过载，提高购物体验。
1.2 推荐系统的分类推荐系统可以分为基于内容的推荐、协同过滤推荐和混合推荐三类。
基于内容的推荐是根据用户的历史行为和商品的特征进行匹配；协同过滤推荐则是根据用户与其他用户的行为相似度来推荐商品；混合推荐综合了前两者的优点。
1.3 推荐系统的评价指标推荐系统的评价指标包括准确率、召回率、覆盖率和多样性等。
其中准确率和召回率可以综合衡量系统的性能，覆盖率和多样性可以反映系统的推荐范围。
第二章基于内容的推荐系统2.1 基于内容的推荐系统原理基于内容的推荐系统是根据用户的历史行为和商品的内容特征进行匹配推荐。
该系统利用关键词提取、特征提取等技术，判断用户的兴趣，并与商品进行匹配。
2.2 基于内容的推荐系统的应用基于内容的推荐系统在电子商务平台中广泛应用。
通过分析用户的搜索关键词、点击历史等，为用户提供与其兴趣相符的商品推荐，增加用户的购买概率。
2.3 基于内容的推荐系统的优化基于内容的推荐系统可以通过优化关键词提取、特征提取等技术来提升推荐准确率。
另外，引入用户反馈和社交网络数据也能提高推荐系统的性能。
第三章协同过滤推荐系统3.1 协同过滤推荐系统原理协同过滤推荐系统是根据用户与其他用户的行为相似度来推荐商品。
它的基本思想是“与你品味相似的人也喜欢这个商品”。
3.2 协同过滤推荐系统的应用协同过滤推荐系统广泛应用于电子商务平台中。
通过分析用户的浏览历史、购买历史等，找出与其喜好相似的其他用户，向其推荐商品。
推荐系统——精选推荐
推荐系统⼀、概念： 个性化推荐系统通过建⽴⽤户与信息产品之间的⼆元关系，利⽤已有的选择过程或相似性关系挖掘每个⽤户潜在感兴趣的对象，进⽽进⾏个性化推荐，其本质就是信息过滤。
推荐算法主要有：协同过滤算法、基于内容的推荐系统、混合推荐系统、基于⽤户——产品⼆部图⽹络结构的推荐系统。
⼀个完整的推荐系统由3个部分组成：收集⽤户信息的⾏为记录模块、分析⽤户喜好的分析模块、推荐算法模块。
关键技术为：⽤户建模、推荐对象建模和推荐算法。
⼆、背景： 传统的搜索算法只能呈现给所有的⽤户⼀样的排序结果，⽆法针对不同的⽤户的兴趣爱好提供相应的服务，信息的爆炸使得信息的利⽤率反⽽下降，这种现象被称为信息超载。
在信息过载的时代，⽆论是信息消费者还是信息⽣产者都遇到了很⼤的挑战：作为信息消费者，如何从⼤量的信息中找到⾃⼰感兴趣的信息是⼀件⾮常困难的事情；作为信息⽣产者，如何让⾃⼰⽣产的信息脱颖⽽出，受到⼴⼤⽤户的关注，也是⼀件⾮常困难的事情。
解决信息超载问题的办法有分类⽬录和以搜索引擎为代表的信息检索系统和个性化推荐系统。
从某种意义上讲，推荐系统和搜索引擎对于⽤户来说是两个互补的⼯具。
搜索引擎满⾜了⽤户明确⽬的的主动查找需求，⽽推荐系统能够在⽤户没有明确⽬的的时候帮助他们发现感兴趣的新内容。
个性化推荐的成功应⽤需要两个条件。
第⼀是存在信息过载，因为如果⽤户可以很容易地从所有物品中找到喜欢的物品，就不需要个性化推荐了。
第⼆是⽤户⼤部分时候没有特别明确的需求，因为⽤户如果有明确的需求，可以直接通过搜索引擎找到感兴趣的物品。
推荐系统已经不仅仅是⼀种商业营销⼿段，更重要的是可以增进⽤户的黏着性。
推荐系统的任务就是联系⽤户和信息，⼀⽅⾯帮助⽤户发现对⾃⼰有价值的信息，另⼀⽅⾯让信息能够展现在对它感兴趣的⽤户⾯前，从⽽实现信息消费者和信息⽣产者的双赢。
暗信息：在同样的⽤户喜好程度下，推荐冷门的产品要⽐推荐热门的产品意义更⼤，以电影为例，好的电影即使没有推荐，⽤户也可以通过⼴播、电视、⽹络等途径，也能够知道。
一文读懂推荐系统知识体系（附学习资料）
一文读懂推荐系统知识体系（附学习资料）来源：数据派THU 李中杰1. 推荐系统的3个W1.1 是什么(What is it？)推荐系统就是根据用户的历史行为、社交关系、兴趣点、所处上下文环境等信息去判断用户当前需要或感兴趣的物品/服务的一类应用。
1.2 为什么(Why is that？)为什么我们要用到推荐系统呢？随着信息技术和互联网的发展，人类从信息匮乏时代走向了信息过载（Information Overload）时代。
对于信息消费者，也就是用户，从大量信息中找到自己感兴趣的信息变得越来越困难；对于信息生产者，让自己生产的信息在众多信息中脱颖而出也变得越来越困难。
推荐系统正是为了解决这一矛盾而应运而生的。
推荐系统的主要任务就是联系用户和信息。
对用户而言，推荐系统能帮助用户找到喜欢的物品/服务，帮忙进行决策，发现用户可能喜欢的新事物；对商家而言，推荐系统可以给用户提供个性化的服务，提高用户信任度和粘性，增加营收。
我们可以通过一组数据了解推荐系统的价值：Netflix：2/3 被观看的电影来自推荐Google新闻：38%的点击量来自推荐Amazon：35%的销量来自推荐当你看到这些数字，推荐系统的价值就不言而喻了吧？1.3 用在哪(Where to apply？)在这个信息爆炸的时代，信息过载问题催生了推荐系统在我们日常生活中方方面面的渗透：电子商务、电影或视频网站、个性化音乐网络电台、社交网络、个性化阅读、基于位置的服务、个性化邮件、个性化广告……在你逛淘宝、订外卖、听网络电台、看美剧、查邮件、淘攻略的时候，推荐系统在你不知不觉中将你可能感兴趣的内容推送给你。
和搜索引擎不同，个性化推荐系统需要依赖用户的行为数据，一般都是作为一个应用存在于不同网站之中。
在互联网的各大网站中都可以看到推荐系统的影子。
例如都是逛淘宝，女同胞们和男同胞们看到的网页界面会有所不同。
以淘宝为例，本人（女）看到的淘宝界面：男票看到的淘宝界面：每个人的喜好不同，在页面上浏览的内容就不同，我们的每一次点击和搜索都会在网站上留下记录。
人机交互知识：人机交互中的推荐系统和模型选择
人机交互知识：人机交互中的推荐系统和模型选择人机交互知识：推荐系统和模型选择随着互联网技术的快速发展，信息爆炸的时代已经到来。
人们在获取信息时，往往会面临信息过载的情况。
为了解决这个问题，推荐系统应运而生。
推荐系统是一种通过分析用户的历史行为和兴趣爱好，预测用户可能会喜欢哪些商品或服务，并将这些信息推荐给用户的技术。
本文将从推荐系统和模型选择两个方面来谈谈人机交互知识。
一、推荐系统推荐系统是一种非常重要的人工智能技术，被广泛应用于电子商务、社交网络、新闻推荐、音乐推荐等方面。
推荐系统可以帮助用户找到自己感兴趣的产品或服务，提高用户的购物体验和忠诚度，同时也能为商家提供更好的销售机会。
推荐系统通常可以分为两种类型：基于内容过滤的推荐系统和基于协同过滤的推荐系统。
基于内容过滤的推荐系统是通过比较用户历史数据和产品特性的相似性，向用户推荐与他们过去购买或使用过的相似产品。
这种类型的推荐系统可能会有一点局限性，如果用户对新产品没有过多的描述，推荐系统可能无法很好地工作。
另一种基于协同过滤的推荐系统是通过分析用户历史行为和与其他用户的相似性，向用户推荐他人购买或使用过的产品。
这种方法更加普遍，并且在跨行和长尾市场上效果更好。
然而，基于协同过滤的推荐系统可能会因为缺乏足够的数据或无法处理新用户或项目的数据而出现问题。
二、模型选择推荐系统的设计涉及选择合适的机器学习算法或模型。
在选择之前，应该仔细考虑每种算法的优点和缺点，并对数据进行适当的预处理。
以下是几种流行的模型和算法：1. KNN模型：K最近邻，可以用于协同过滤推荐系统。
KNN模型比较简单，但是需要大量的内存和计算时间。
2.决策树模型：使用树形结构表示分类规则，易于理解和解释，但是容易出现过拟合。
3.神经网络模型：可以适应各种数据，并且可以自适应学习。
但是它需要更多的数据和计算时间，以及更多的参数调整。
4.因子分解机模型：是一种特殊的推荐系统模型，适用于处理大量稀疏数据。
网络推荐系统使用方法简介：快速上手指南(八)
网络推荐系统使用方法简介：快速上手指南随着互联网的快速发展，人们日常的购物、阅读和娱乐方式也发生了巨大的变化。
而网络推荐系统成为了各大网站和应用的重要组成部分，帮助用户发现和获取感兴趣的内容。
一、什么是网络推荐系统？网络推荐系统是一种利用算法和数据分析来给用户提供个性化推荐的技术。
它基于用户的历史行为、偏好和其他相关信息，通过分析处理这些数据，为用户提供个性化的推荐内容。
这些内容可以是商品、文章、音乐、电影等。
二、网络推荐系统的分类根据推荐的方式和模型，网络推荐系统可以分为以下几个分类：1.基于内容的推荐系统：这种推荐系统通过分析用户过去喜欢的内容及其特征，来推荐相似的内容给用户。
例如，当用户喜欢看某种类型的电影时，系统可以推荐相同类型或与之关联的电影。
2.协同过滤推荐系统：协同过滤是一种基于用户行为的推荐方式，它根据用户的评价、收藏、浏览记录等信息，找到和用户兴趣相似的其他用户，然后向该用户推荐这些用户感兴趣的内容。
3.混合推荐系统：混合推荐系统是将不同的推荐算法结合起来，使用多个模型进行推荐。
通过综合利用不同算法的优势，提高推荐结果的准确性和个性化程度。
三、如何使用网络推荐系统1.创建个人账号：大多数网站和应用都需要用户创建一个个人账号，这样系统才能根据用户的个人信息和行为进行推荐。
用户需要提供一些基本信息，例如年龄、性别、地区等。
2.浏览和搜索：用户可以通过浏览已有的内容、搜索感兴趣的关键词等方式，让推荐系统了解自己的兴趣爱好。
这些行为会被记录下来，用于后续的推荐。
3.个性化设置：有些网站和应用提供个性化设置选项，用户可以根据自己的需求和偏好，对推荐系统进行一定的调整。
例如，设定推荐的频率、主题、隐私级别等。
4.反馈和评价：有些推荐系统会向用户索取反馈和评价，用户可以给予推荐内容的喜欢程度、推荐准确性等反馈。
这些反馈会被系统用于优化推荐算法，提升推荐质量。
四、网络推荐系统的优点和挑战网络推荐系统的优点在于：1.提供个性化的推荐：根据用户的兴趣和偏好，给予用户感兴趣的内容，提升用户体验。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
推荐系统推荐系统简介1推荐算法初步2推荐算法进阶3各种推荐算法优缺点及应用场景4案例演示5目 录CONTENTS1chapter 推荐算法简介1chapter 1chapter推荐系统无处不在单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版标题样式猜你喜欢、个性歌单、热点微博，这些都是推荐系统的输出内容。
从这些我们就可以总结出，推荐系统到底是做什么的：1.帮助用户找到想要的商品（新闻/音乐/……），发掘长尾（非流行性需求）2.降低信息过载3.提高站点的点击率、转化率4.加深对用户理解，提供定制化服务为什么需要推荐系统单击此处编辑母版标题样式推荐系统结构与评估用户及特征：性别，年龄，工作，爱好，婚姻状况，住处产品及特征：功用，价格，评价，材料，品牌推荐系统和算法推荐物品反馈交互循环评价指标：准确性指标1.准确率P-推荐列表中用户喜欢的物品所占的比例2.召回率R-测试集中有多少用户喜欢的物品出现在推荐列表中3.F-Score 非准确性指标1.个体多样性-用户的推荐列表列内的所有物品的平均相似度2.新颖性-计算推荐列表中物品的平均流行度3.整体多样性-采用用户推荐列表间的重叠度来定义4.覆盖率-覆盖率测量的是推荐系统推荐给所有用户的物品数占总物品数的比例。
1chapter 推荐算法初步1chapter 2chapter单击此处编辑母版标题样式协同过滤-概念协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法。
要理解什么是协同过滤 (Collaborative Filtering, 简称 CF)，首先想一个简单的问题:如果你喜欢武侠片，现在想看个电影，但你不知道具体看哪部，你会怎么做？一：问周围的口味风格比较类似朋友，看看最近有什么好看的电影推荐；二：到专门介绍武侠片的电影网站去查询。
以上就是协同过滤的两种核心思想。
协同过滤算法(Collaborative Filtering, CF)是很常用的一种算法，在很多电商网站上都有用到。
CF 算法包括基于用户的CF(User-based CF)和基于物品的CF(Item-based CF)。
找口味比较相似的朋友推荐，这是基于用户CF(User-based CF) ；到收集武侠片的网站查询，这是基于物品CF(Item-based CF) 。
单击此处编辑母版标题样式1.欧几里得距离2.皮尔逊相关系数3.Cosine 相似度（余弦）4.Tanimoto 系数（谷本）以上系数越大越相似，需要根据具体数据类型场景具体选用。
单击此处编辑母版标题样式基于用户的CF 原理如下：1. 分析各个用户对item 的评价（通过浏览记录、购买记录等）；2. 依据用户对item 的评价计算得出所有用户之间的相似度；3. 选出与当前用户最相似的N 个用户；4. 将这N 个用户评价最高并且当前用户又没有浏览过的item推荐给当前用户。
单击此处编辑母版标题样式协同过滤-基于物品基于用物品的CF 原理如下：1. 分析各个用户对item 的浏览记录。
2. 依据浏览记录分析得出所有item 之间的相似度；3. 对于当前用户评价高的item ，找出与之相似度最高的N 个item ；4. 将这N 个item推荐给用户。
单击此处编辑母版标题样式基于内容推荐Content-based Recommendation: 简称CB一般包括以下3个步骤：1.Item Representation：为每个item抽取出一些特征（也就是item的content了）来表示此item；2.Profile Learning：利用一个用户过去喜欢（及不喜欢）的item的特征数据，来学习出此用户的喜好特征（profile）；3.Recommendation Generation：通过比较上一步得到的用户profile与候选item的特征，为此用户推荐一组相关性最大的item。
单击此处编辑母版标题样式1. 用户之间的独立性（User Independence ）：既然每个用户的profile 都是依据他本身对item 的喜好获得的，自然就与他人的行为无关。
而CF 刚好相反，CF 需要利用很多其他人的数据。
CB 的这种用户独立性带来的一个显著好处是别人不管对item 如何作弊（比如利用多个账号把某个产品的排名刷上去）都不会影响到自己。
2. 好的可解释性（Transparency ）：如果需要向用户解释为什么推荐了这些产品给他，你只要告诉他这些产品有某某属性，这些属性跟你的品味很匹配等等。
3. 新的item 可以立刻得到推荐（New Item Problem ）：只要一个新item 加进item 库，它就马上可以被推荐，被推荐的机会和老的item 是一致的。
而CF 对于新item 就很无奈，只有当此新item 被某些用户喜欢过（或打过分），它才可能被推荐给其他用户。
所以，如果一个纯CF 的推荐系统，新加进来的item 就永远不会被推荐 。
单击此处编辑母版标题样式1.item 的特征抽取一般很难（Limited Content Analysis ）：如果系统中的item 是文档（如个性化阅读中），那么我们现在可以比较容易地使用信息检索里的方法来“比较精确地”抽取出item 的特征。
但很多情况下我们很难从item 中抽取出准确刻画item 的特征。
2.无法挖掘出用户的潜在兴趣（Over-specialization ）：既然CB 的推荐只依赖于用户过去对某些item 的喜好，它产生的推荐也都会和用户过去喜欢的item 相似。
如果一个人以前只看与推荐有关的文章，那CB 只会给他推荐更多与推荐相关的文章，它不会知道用户可能还喜欢数码。
3.无法为新用户产生推荐（New User Problem ）：新用户没有喜好历史，自然无法获得他的profile ，所以也就无法为他产生推荐了。
当然，这个问题CF 也有。
事情之间的联系，最早是为了发现超市交易数据库中不同的商品之间的关系。
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版标题样式基本概念：支持度的定义：support(X-->Y) = |X 交Y|/N=集合X 与Y 中的项在一条记录中同时出现的次数/数据记录的总个数。
置信度的定义：confidence(X-->Y) = |X 交Y|/|X| = 集合X 与集合Y 中的项在一条记录中同时出现的次数/集合X 出现的个数 。
同时满足最小支持度阈值(min_sup)和最小置信度阈值(min_conf)的规则称作强规则 ,如果项集满足最小支持度,则称它为频繁项集。
单击此处编辑母版标题样式Apriori-定律关联规则的挖掘是一个两步的过程:1. 找出所有频繁项集: 根据定义,这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持计数一样。
2. 由频繁项集产生强关联规则: 根据定义,这些规则必须满足最小支持度和最小置信度。
为了减少频繁项集的生成时间，我们应该尽早的消除一些完全不可能是频繁项集的集合，Apriori 的两条定律如下。
Apriori 定律1：如果一个集合是频繁项集，则它的所有子集都是频繁项集。
举例：假设一个集合{A,B}是频繁项集，即A 、B 同时出现在一条记录的次数大于等于最小支持度min_support ，则它的子集{A},{B}出现次数必定大于等于min_support ，即它的子集都是频繁项集。
Apriori 定律2：如果一个集合不是频繁项集，则它的所有超集都不是频繁项集。
举例：假设集合{A}不是频繁项集，即A 出现的次数小于min_support ，则它的任何超集如{A,B}出现的次数必定小于min_support ，因此其超集必定也不是频繁项集。
单击此处编辑母版标题样式Apriori-啤酒和尿布问题结论：超市货物摆放时应该 把牛奶、面包和尿布这三样东西放的近一些。
这也是一种推荐系统。
单击此处编辑母版标题样式FP-growth在关联分析中，频繁项集的挖掘最常用到的就是Apriori 算法。
Apriori 算法是一种先产生候选项集再检验是否频繁的“产生-测试”的方法。
这种方法有种弊端：当数据集很大的时候，需要不断扫描数据集造成运行效率很低。
而FP-Growth 算法就很好地解决了这个问题。
它的思路是把数据集中的事务映射到一棵FP-Tree 上面，再根据这棵树找出频繁项集。
FP-Tree 的构建过程只需要扫描两次数据集。
一：构造Fptree二：利用FpTree 挖掘频繁项集，挖掘算法称为FpGrowth （Frequent Pattern Growth）算法1chapter 推荐算法进阶1chapter 3chapter数据稀疏性问题：1.简单填值（平均值或者众数法）2.聚类利用某种聚类算法将系统中的所有用户划分为不同的群体；系统把用户所在群体的中心值作为用户对未评项目的评分预测值，进行用户项目评分矩阵的填充。
主要的聚类方法有k-means聚类和遗传聚类等。
聚类方法针对的对象可以是用户，单击此处编辑母版标题样式也可以是项目，还可以对用户和项目均进行聚类。
单击此处编辑母版标题样式冷启动问题（新用户新产品没数据）：引导用户将自己的兴趣点表达出来。
比如说当我们在注册一个文字阅读类APP 时，他会让你选择自己喜欢的标。
签，这样当你第一次进入系统时，便可以根据你选择的标签进行推荐。
利用其他平台的数据进行冷启动。
将平台的注册路径改为用新浪/QQ/微信等社交平台登录，一方面可以降低用户注册成本提高转化率，一方面可以同时获得用户的社交信息，从而获得推荐系统的冷启动数据。
举个大家都应该知道的产品——“今日头条”，号称5秒钟知道你的兴趣偏好，其实也是在用户登录新浪等社交平台后，获取用户的关注列表，以及爬取用户最近参与互动的feed （转发/评论/赞）进行语义分析，从而获取用户的偏好。
热门推荐。
比如今日十大，热点新闻，这是最大众的办法，没有个性化，是最笨的办法。
单击此处编辑母版标题样式采取各种推荐系统综合使用的办法。
一般大型网站很少采用单一的推荐方法，都是融合了多种算法，有时是结果加权重来综合结果，有时是采取串行方式，后一个环节推荐方法在前一个推荐结果中继续筛选推荐。
推荐算法评估。
当推荐算法完成后，怎样来评估这个算法的效果？CTR （点击率）、CVR （转化率）、停留时间等都是很直观的数据。
在完成算法后，可以通过线下计算算法的RMSE （均方根误差）或者线上进行AB Test 来对比效果。
单击此处编辑母版标题样式组合推荐在推荐算法的组合方式上，基本上有七种 思路：1）加权（Weight ）：加权多种推荐技术结果。
2）变换（Switch ）：根据问题背景和实际情况或要求决定变换采用不同的推荐技术。
3）混合（Mixed ）：同时采用多种推荐技术给出多种推荐结果为用户提供参考。