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S(u, K): 包含和用户u兴趣最接近的K个用户 N(i): 对物品i有过行为的用户集合 Wuv: 用户u和v的兴趣相似度 Rvi: 代表用户v对物品i的兴趣
学习交流PPT
21
基本原理
利用用户行为数据
• 基于图的推荐算法
•二分图又称作二部图，是图论中的一种特殊模型。 •设G=(V,E)是一个无向图，如果顶点V可分割为两个互不相交的子集(A,B)，并且图中 的每条边（i，j）所关联的两个顶点i和j分别属于这两个不同的顶点集(i in A,j in B)，则 称图G为一个二分图。用户行为很容易用二分图表示，因此很多图的算法都可以用到 推荐系统中。
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。
学习交流PPT
27
算法介绍 基于内容的推荐算法（Content-based Recommendations）
CONTENT ANALYZER ----- Item Representation
算法模型介绍
根据用户过去喜欢的产品（ item），为用户推荐和他过去喜欢的产品相似的产品。例如， 一个推荐饭店的系统可以依据某个用户之前喜欢很多的烤肉店而为他推荐烤肉店
主要包括如下三个步骤
Item Representation：为每个item抽取出一些特征,用来表示此item；
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）；
netnews Recommendation System
•Item-based •Matrix Factorization •Other non-CF algorithms •Hybrid Methods
13-基于标签的的推荐算法
物品表示：为每个物品抽取出一些特征（也就是物品的content了）来表示此物品； 特征学习：利用一个用户过去喜欢（及不喜欢）的物品的特征数据，来学习出此用户的喜
好特征； 生成推荐列表：通过比较上一步得到的用户喜好与候选物品的特征，为此用户推荐一组相
关性最大的物品。
4
基于内容的推荐方法
基于内容的推荐的过程
根据给物品打标签的人的不同,标签应用一般分为两种:一种是让作者或者专家给物品打标签;另 一种是让普通用户给物品打标签,也就是UGC的标签应用。
UGC的标签系统是一种表示用户兴趣和物品语义的重要方式。当一个用户对一个物品打上一个 标签,这个标签一方面描述了用户的兴趣,另一方面则表示了物品的语义,从而将用户和物品联系 了起来。
addValueToMat(user_items, user, item, 1)
24
基于标签的推荐系统
SimpleTagBasedCB
#对用户进行个性化推荐
def Recommend(user): recommend_items = dict() tagged_items = user_items[user] for tag, wut in user_tags[user].items(): for item, wti in tag_items[tag].items():
豆瓣允许用户对图书和电影打标签，借此获得图书和 电影的内容信息和语义，并用这种信息改善推荐效果
Last.fm分析用户的听歌行为预测用户对音乐的兴趣， 从而给用户推荐个性化的音乐。
12
标签系统中的推荐问题
标签的作用
表达标签系统帮助我表达对物品的看法。(30%的用户同意) 组织打标签帮助我组织我喜欢的电影。(23%的用户同意) 学习打标签帮助我增加对电影的了解。(27%的用户同意) 发现标签系统使我更容易发现喜欢的电影。(19%的用户同意) 决策标签系统帮助我判定是否看某一部电影。(14%的用户同意)
好特征； 生成推荐列表：通过比较上一步得到的用户喜好与候选物品的特征，为此用户推荐一组相
关性最大的物品。
4
基于内容的推荐方法
基于内容的推荐的过程
根据给物品打标签的人的不同,标签应用一般分为两种:一种是让作者或者专家给物品打标签;另 一种是让普通用户给物品打标签,也就是UGC的标签应用。
UGC的标签系统是一种表示用户兴趣和物品语义的重要方式。当一个用户对一个物品打上一个 标签,这个标签一方面描述了用户的兴趣,另一方面则表示了物品的语义,从而将用户和物品联系 了起来。
addValueToMat(user_items, user, item, 1)
24
基于标签的推荐系统
SimpleTagBasedCB
#对用户进行个性化推荐
def Recommend(user): recommend_items = dict() tagged_items = user_items[user] for tag, wut in user_tags[user].items(): for item, wti in tag_items[tag].items():
豆瓣允许用户对图书和电影打标签，借此获得图书和 电影的内容信息和语义，并用这种信息改善推荐效果
Last.fm分析用户的听歌行为预测用户对音乐的兴趣， 从而给用户推荐个性化的音乐。
12
标签系统中的推荐问题
标签的作用
表达标签系统帮助我表达对物品的看法。(30%的用户同意) 组织打标签帮助我组织我喜欢的电影。(23%的用户同意) 学习打标签帮助我增加对电影的了解。(27%的用户同意) 发现标签系统使我更容易发现喜欢的电影。(19%的用户同意) 决策标签系统帮助我判定是否看某一部电影。(14%的用户同意)
推荐系统综述ppt课件
性能的优劣关键在于好的模型建立与否, 好的模型相对 原始数据集而言小得多却能挖掘出用户和项目之间更 多的潜在关系，一定程度上缓解了推荐算法的实时性 问题。
11
协同过滤——--基于模型
聚类
12
协同过滤——--基于模型
聚类 一个集群一旦形成之后，在这个集群中的其他用户的
观点可以被加权地用来作为为个人用户推荐的依据。
稀疏性问题 冷启动问题 可扩展性问题 实时性问题
9
协同过滤——--基于模型 实时性问题
可扩展性问题 稀疏性问题
10
协同过滤——--基于模型
将建模技术运用到协同过滤算法中, 采用一定方法训练 相关历史数据建立模型,当用户到达时,只需扫描一遍评 分数据库就能确定目标用户相对比较喜欢的项目,来实 现在线预测推荐。 线下：模型建立（数据挖掘技术） 模型具有滞后效应，需要周期性更新 模型建立算法复杂，耗时，必须线下进行 LIBBR
14
15
基于内容的推荐
优点： 即使用户没有对新加入的项目做出评分，该算法也有能
力为用户做出推荐。 如果不同的用户并不共享他们对于项目的评分信息，基
于内容的推荐算法也能应对自如 如果用户的偏好发生了变化，它能够在极短的时间内做
推荐算法综述
1
推荐系统目的：
解决信息过载问题
宗旨：
为用户快速找到其所需要的信息
2
经典的推荐技术
推荐 系统
基于 内容的 推荐
基于 协同过 滤的推 荐
基于 混合的 推荐
基于 内存的 推荐
基于 模型的 推荐
基于 用户的 推荐 3
基于 项目的 推荐
聚类 技术、关联 规 则挖 掘、贝叶 斯网 络、神经 网络等 等
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协同过滤——--基于模型
聚类
12
协同过滤——--基于模型
聚类 一个集群一旦形成之后，在这个集群中的其他用户的
观点可以被加权地用来作为为个人用户推荐的依据。
稀疏性问题 冷启动问题 可扩展性问题 实时性问题
9
协同过滤——--基于模型 实时性问题
可扩展性问题 稀疏性问题
10
协同过滤——--基于模型
将建模技术运用到协同过滤算法中, 采用一定方法训练 相关历史数据建立模型,当用户到达时,只需扫描一遍评 分数据库就能确定目标用户相对比较喜欢的项目,来实 现在线预测推荐。 线下：模型建立（数据挖掘技术） 模型具有滞后效应，需要周期性更新 模型建立算法复杂，耗时，必须线下进行 LIBBR
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基于内容的推荐
优点： 即使用户没有对新加入的项目做出评分，该算法也有能
力为用户做出推荐。 如果不同的用户并不共享他们对于项目的评分信息，基
于内容的推荐算法也能应对自如 如果用户的偏好发生了变化，它能够在极短的时间内做
推荐算法综述
1
推荐系统目的：
解决信息过载问题
宗旨：
为用户快速找到其所需要的信息
2
经典的推荐技术
推荐 系统
基于 内容的 推荐
基于 协同过 滤的推 荐
基于 混合的 推荐
基于 内存的 推荐
基于 模型的 推荐
基于 用户的 推荐 3
基于 项目的 推荐
聚类 技术、关联 规 则挖 掘、贝叶 斯网 络、神经 网络等 等
推荐算法ppt
1.稀疏问题 2.冷启动问题 3.可扩展性问题 4.质量取决于历史数据集 5.系统开始时推荐质量差
15
推荐算法优缺点对比
算法
优点
1.能发现新兴趣点
基于关联规则 2.不要领域知识
基于效用
1.无冷开始和稀疏问题 2.对用户偏好变化敏感； 3.能考虑非产品特性
缺点
1.规则抽取难、耗时 2.产品名同义性问题 3.个性化程度低
1.用户必须输入效用函数 2.推荐是静态的，灵活性差 3.属性重叠问题；
基于知识
1.能把用户需求映射到产品上 2.能考虑非产品属性
1.知识难获得 2.推荐是静态的
16
目录
1. 其他几种推荐算法 2. 推荐算法存在的问题 3. 推荐算法优缺点对比 4. 推荐算法的性能评价
17
推荐算法的性能评价
1.预测准确度：
新计算的资源分配值按由大到小的顺序排列，组成的 Top-N 集合， 进而产生推荐列
5
基于关联规则的推荐
基于关联规则的推荐（Association Rule-based Recommendation） 关联规则挖掘技术，通过用户行为发现项目之间有趣的的关联关系 。通过这种关联关系向用户推荐其他项目。
9
推荐算法存在的问题
1.稀疏性问题（Sparsity）
用户和项目的数量十分的庞大，而用户往往只在很少的项目上有评分记 录，这就导致了评价矩阵是非常稀疏的，通常商业推荐系统的评价矩阵 密度不会超过1%。
影响：
公共评分数据严重不足 会在相似性计算、预测评分等多个方面过于片面且带有较大偏差，影响推荐质量
1.建立加权二部图（Bipartite Graph）：根据 用户-项目矩阵
图中节点分别表示用户和项目 边的权重为用户对项目的评分
第二章-算法推荐原理
四、用户画像的“冷启动”
策略二：
用户分类和聚类。尽管个体用户都有“千人千面”的兴趣特点，但在 一定程度上仍可以对用户进行分类和聚类，而针对同一类用户的推荐对此 类用户中的所有个体的推荐均有一定的有效性和合理性。具体地，对于新 注册使用系统的用户，可以使用其基本信息标签（如性别、年龄、手机机 型、网络特征、地理位置）
在这种情况下，算法推荐系统可以根据用户的授权读取用户在微博、微信 等平台的公开数据如昵称、发布内容、阅读历史等等，如此便可在不需要 用户直接提供个人兴趣爱好信息的情况下，使用自然语言处理和机器学习 等算法，根据用户在其他服务中的行为数据提取用户的兴趣特征，扩充用 户画像的标签数量，达到尽快完善用户画像的目的。
五、用户画像的设置和调整策略
一、用户画像的概念和作用
用户画像在多个领域都有广泛的应用，并不局限于算法分发系统。涉及用户画像 的领域通常与销售、推荐和个性化服务相关。以下简要介绍用户画像的一般作用。
●精准营销： 分析产品的潜在用户，定向特定群体。比如，在内容推荐领域，假设系统中
有一则关于花样滑冰的新闻，则可以定向推送给画像包含“花样滑冰”或某些花 样滑冰运动员名字的用户。
用户画像的构建过程可以分为三个阶段 第一阶段进行基础数据的收集。重点采集用户的个人信息、网络使用行为等 方面的数据。 第二阶段对采集到的基础数据进行分析和挖掘，实现用户行为的建模。 第三阶段是为每个用户构建个性化的用户画像，这是对前两个阶段采集数据 的进一步提炼和抽象。
二、如何构建用户画像
用户画像的构建并不是孤立静态的单次过程，推荐系统会根据用户的行为数据 不断更新用户画像，以达到提高刻画用户特征准确度的目的，最终目标是提高 推荐的准确度和有效性。
二、算法分发系统的基本模型
《算法设计与分析》课件
常见的贪心算法包括最小生成树算法 、Prim算法、Dijkstra算法和拓扑排 序等。
贪心算法的时间复杂度和空间复杂度 通常都比较优秀，但在某些情况下可 能需要额外的空间来保存状态。
动态规划
常见的动态规划算法包括斐波那契数列、背包 问题、最长公共子序列和矩阵链乘法等。
动态规划的时间复杂度和空间复杂度通常较高，但通 过优化状态转移方程和状态空间可以显著提高效率。
动态规划算法的时间和空间复杂度分析
动态规划算法的时间复杂度通常为O(n^2)，空间复杂度为O(n)。
04 经典问题与算法实现
排序问题
冒泡排序
通过重复地遍历待排序序列，比较相邻元素的大小，交换 位置，使得较大的元素逐渐往后移动，最终达到排序的目 的。
快速排序
采用分治策略，选取一个基准元素，将比基准元素小的元 素移到其左边，比基准元素大的元素移到其右边，然后对 左右两边的子序列递归进行此操作。
动态规划是一种通过将原问题分解为若干个子 问题，并从子问题的最优解推导出原问题的最 优解的算法设计方法。
动态规划的关键在于状态转移方程的建立和状态 空间的优化，以减少不必要的重复计算。
回溯算法
01
回溯算法是一种通过穷举所有可能情况来求解问题的算法设计方法。
02
常见的回溯算法包括排列组合、八皇后问题和图的着色问题等。
空间换时间 分治策略 贪心算法 动态规划
通过增加存储空间来减少计算时间，例如使用哈希表解决查找 问题。
将问题分解为若干个子问题，递归地解决子问题，最终合并子 问题的解以得到原问题的解。
在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优（即最有利）的 选择，从而希望导致结果是最好或最优的。
通过将问题分解为相互重叠的子问题，并保存子问题的解，避 免重复计算，提高算法效率。
推荐算法介绍
四、写在推荐之前 - 冷启动问题
3、利用内容特征的相似度 如果是要对一个新内容推荐相关的其他内容，那么可以多多利用内 容特征的相似度。
此外，很多系统在建立的时候，既没有用户的行为数据，也没有充
足的物品内容信息来计算物品相似度。在这种情况下，很多系统都利用 专家进行标注。比如个性化网络电台Pandora雇用了一批音乐人对几万 名歌手的歌曲进行各个维度的标注，最终选定了400多个特征。每首歌 都可以标识为一个400维的向量，然后通过常见的向量相似度算法计算 出歌曲的相似度。
确自己的需要，或者他们的需求很难用简单的关键字来表述，又或者他们需要
更加符合他们个人口味和喜好的结果。 正是由于这种信息的爆炸式增长，以及对信息获取的有效性、有针对性的 需求使得推荐系统应运而生。与搜索引擎相对应，大家习惯称之为推荐引擎。
二、为什么需要推荐算法 - Why
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；
六、常用推荐算法介绍
基于协同过滤的推荐 在现今的推荐技术和算法中，最被大家广泛认可和采用的就是基于协同过滤的 推荐方法。
它的原理就是根据用户对物品或者信息的偏好，发现物品或者内容本身的相关
性，或者是发现用户的相关性，然后再基于这些关联性进行推荐。比如你想看一部 电影但不知道看哪部，这时大部分人会问周围的朋友，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。
2024年算法优化与应用成果展示 PPT模版
算法应用于医疗诊断
在肿瘤识别领域，使用深度学习算 法优化诊断模型，准确率提升至 95%，减少漏诊率。
算法助力金融风控
金融公司利用机器学习算法进行信 贷风险评估，成功识别高风险借款 者，降低违约率20%。
--------->
影响与影响范围
1.算法优化推动产业变革
算法优化技术提升了生产效率，预计2024年将推动全球经济增长2.5%，涉 及行业众多。
4.算法优化的伦理和隐私问题
在算法优化过程中，需关注数据隐私保护，并考虑算法决策可能带来的伦理问题，确保技术的健康发展。
数据质量与多样性
数据质量影响算法效能
据研究表明，数据质量每提升10%，算法准 01
确率可提高5%，突显数据质量对算法优化 的关键作用。
数据多样性促进算法创新
02 实际案例表明，使用多样性数据集训练的算
法，其泛化能力提高30%，证明了数据多样 性对算法创新的积极推动作用。
算法适应性与灵活性
1.算法适应性提升效率
2024年研究显示，适应性强的算法在处理复杂任务时，相比传统算法效率提升30%。
2.算法灵活性增强适应性
灵活性强的算法能更好地适应不同场景，如自适应推荐算法在电商平台上点击率提升 20%。
多领域应用广泛
在医疗、金融、物流等领域，算法优 化技术广泛应用，提高决策准确性和 响应速度。
挑战与机遇并存
随着算法优化技术的不断发展，将面 临数据隐私、伦理等挑战，但也为创 新和发展带来新机遇。
算法优化技术路线图:潜在问题识别
1.优化算法的重要性
优化算法提升效率20%，减少资源浪费10%。
2.实际应用的挑战
Logo/Company
2024年算法优化 与应用成果展示
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（1）首先确定用户偏好模型 （2）选择合适的阈值进行过滤 （3）比较每一次的偏差 （4）根据偏差以及阈值调整公式算下一轮的阈值 （5）迭代直到取得合适的阈值
2 基于内容的推荐算法
3.自适应推荐
主题向量
正例文本 是
特征向量
特征 提取
偏好模板
非正例文本 否
训练集
相似度>阈值
阈值 调整
阈值
是否成立
3 基于图结构的推荐算法
基于项目(item-based)的推荐
2、基于模型的推荐
基于朴素贝叶斯分类的推荐 基于线性回归的推荐 基于马尔科夫决策过程的推荐
1.1 基于记忆的推荐
1.基于用户(user-based)的推荐
根据余弦相似度计算用户间相似度
根据计算出来的相似度估计用户评分：（2.5）
1.1 基于记忆的推荐
2.基于项目(item-based)的推荐
出了潜在语义分析方法(Latent Semantic Analysis,LSA). LSA方法基于SVD分解：
然后把Ʃ的r个对角元素的前k个保留（最大的k个）, 后面最小的r-k个奇异值置0, 得到Ʃk；最后计算一个近似 的分解矩阵：
ห้องสมุดไป่ตู้
2 基于内容的推荐算法
3.自适应推荐
偏好文档是基于内容推荐的关键.用户的兴趣会随时 间动态变化,因此需要及时更新偏好文档. 采用更新用户 文档的自适应过滤方法：
3.基于马尔科夫决策过程MDP的推荐
借鉴强化学习(reinforcement learning)的思想,把推荐过程建模为MDP 最优决策问题,即如何产生一个能最大用户收益的推荐项目列表.
将MDP模型定义为一个4元组(S,A,R,Pr) 推荐过程对应的MDP过程：
1
2
1.2 基于模型的推荐
除以上介绍的方法外,基于模型的协同过滤方法还 包括基于聚类的Gibbs抽样方法,概率相关方法和极大熵 方法等.
：
④根据最终资源分配从大到小产生除了用户已经偏好项目外的推荐. 对用户1推荐项目的排序是:3>1>4>2=5
4 混合推荐算法&其他推荐算法
混合推荐：为解决以上三种算法各自问题而提出的.
协同过滤& 基于内容
·两种方法单独进行将结果混合
·基于内容融合到协同过滤的方法中 ·协同过滤融合到基于内容方法中 ·混合到一个框架下产生新的推荐方法
基于模型的协同过滤算法能在一定程度上解决基于 记忆的推荐算法面临的主要困难,在推荐性能上更优,但 通常算法复杂,计算开销大.
2 基于内容的推荐算法
文本推荐方法 基于内容的推荐算法 基于潜在语义分析的推荐
自适应推荐
2 基于内容的推荐算法
1.文本推荐方法 根据历史信息构造用户偏好文档,计算推荐项目与
现有的推荐算法仍面临诸多困难,其中数据稀疏、过拟合、可 扩展性和多媒体信息特征提取是主要问题。现有的技术和方法都不 能从根本上解决这些问题.
随着应用领域的不断拓展,推荐系统还会面临新的需求与问题. 针对以上问题的推荐方法研究仍是信息检索、数据挖掘和机器学习 等智能信息处理领域的研究热点.
Thank you for your attention!
5 评价准则
3.查全率(recall) 用于度量推荐列表中是否包含了用户偏好的全部项目.
4.查准率(precision) 用于度量推荐列表中是否都是用户偏好的项目.
Li表示推荐算法为用户i产生的推荐列表, Ri表示测试集中用户i偏好的全部项目.
总结
推荐系统是帮助用户解决信息过载问题的有效工具,已被广泛 应用于包括电子商务在内的多个领域.协同过滤、基于内容推荐、 基于图结构推荐和混合推荐是目前较为常见的推荐方法.本文综述 了相关算法,分析了各自方法的优势与不足，总结了常被采用的推 荐算法评价准则.
1.基于朴素贝叶斯分类的推荐 朴素贝叶斯分类方法的前提是假设样本的各个属性
相互独立
由朴素贝叶斯假设可得： =
1.2 基于模型的推荐
2.基于线性回归的推荐 线性预测模型：
u=(x1,x2,… ,xn)表示用户u对n个项目的评分 p=(a1,a2,… ,an)表示评分系数、 m表示偏差
1.2 基于模型的推荐
用户项目矩阵可建模为二部图，节点表示拥护和项目， 借鉴动态网络资源分配过程。该方法的推荐过程如下：
①建立推荐二部图. X1
X2
X3
X4
X5 m个项目
a53=1
y1
y2
y3 n个用户
②计算资源分配矩阵W.
3 基于图结构的推荐算法
③针对指定用户计算各项目的资源分配.
fi=(ai1,ai2,… ,aim)表示用户i的初始资源分配,由图可知用户y1的初 始资源分配： f′i表示用户i的最终资源分配,则有f′i= Wfi.用户1的最终资源分配为
文档的相似度,将最相似的项目推荐给用户.
采用TF-IDF方法：
Term Frequency： 词频 Inverse Document Frequency： 逆向文件频率 相似度计算公式：
2 基于内容的推荐算法
2.基于潜在语义分析的推荐（LSA和SVD） 关键词的同义和多义现象导致文档相似度不准确. 提
根据余弦相似度计算项目间相似度
根据计算出来的相似度估计评分
1.2 基于模型的推荐
采用统计学、机器学习、数据挖掘等方法，根据 用户历史数据建立模型，并产生合理推荐。
简单的评分模型：
1.2 基于模型的推荐
基于模型的推荐
基于朴素贝叶斯分类的推荐 基于线性回归的推荐 基于马尔科夫决策过程的推荐
1.2 基于模型的推荐
其他推荐：基于关联规则（啤酒-尿布）和基于知识的推荐
5 评价准则
1.平均绝对误差(mean absolute error,MAE) 用于度量推荐算法的估计评分与真实值之间的差异.
2.均方根误差(root mean squared error,RMSE) RMSE是Netflix竞赛（电影推荐）采用的评价准则.RMSE值越小,算法 的准确度越高.
推荐算法综述
主要推荐算法
1、协同过滤推荐算法 2、基于内容的推荐 3、基于图结构的推荐 4、混合推荐&其他推荐算法 5、推荐系统的评价准则
1 协同过滤推荐算法
User-item rating matrix
用户-项目评分矩阵
1 协同过滤推荐算法
基于用户(user-based)的推荐 1、基于记忆的推荐
2 基于内容的推荐算法
3.自适应推荐
主题向量
正例文本 是
特征向量
特征 提取
偏好模板
非正例文本 否
训练集
相似度>阈值
阈值 调整
阈值
是否成立
3 基于图结构的推荐算法
基于项目(item-based)的推荐
2、基于模型的推荐
基于朴素贝叶斯分类的推荐 基于线性回归的推荐 基于马尔科夫决策过程的推荐
1.1 基于记忆的推荐
1.基于用户(user-based)的推荐
根据余弦相似度计算用户间相似度
根据计算出来的相似度估计用户评分：（2.5）
1.1 基于记忆的推荐
2.基于项目(item-based)的推荐
出了潜在语义分析方法(Latent Semantic Analysis,LSA). LSA方法基于SVD分解：
然后把Ʃ的r个对角元素的前k个保留（最大的k个）, 后面最小的r-k个奇异值置0, 得到Ʃk；最后计算一个近似 的分解矩阵：
ห้องสมุดไป่ตู้
2 基于内容的推荐算法
3.自适应推荐
偏好文档是基于内容推荐的关键.用户的兴趣会随时 间动态变化,因此需要及时更新偏好文档. 采用更新用户 文档的自适应过滤方法：
3.基于马尔科夫决策过程MDP的推荐
借鉴强化学习(reinforcement learning)的思想,把推荐过程建模为MDP 最优决策问题,即如何产生一个能最大用户收益的推荐项目列表.
将MDP模型定义为一个4元组(S,A,R,Pr) 推荐过程对应的MDP过程：
1
2
1.2 基于模型的推荐
除以上介绍的方法外,基于模型的协同过滤方法还 包括基于聚类的Gibbs抽样方法,概率相关方法和极大熵 方法等.
：
④根据最终资源分配从大到小产生除了用户已经偏好项目外的推荐. 对用户1推荐项目的排序是:3>1>4>2=5
4 混合推荐算法&其他推荐算法
混合推荐：为解决以上三种算法各自问题而提出的.
协同过滤& 基于内容
·两种方法单独进行将结果混合
·基于内容融合到协同过滤的方法中 ·协同过滤融合到基于内容方法中 ·混合到一个框架下产生新的推荐方法
基于模型的协同过滤算法能在一定程度上解决基于 记忆的推荐算法面临的主要困难,在推荐性能上更优,但 通常算法复杂,计算开销大.
2 基于内容的推荐算法
文本推荐方法 基于内容的推荐算法 基于潜在语义分析的推荐
自适应推荐
2 基于内容的推荐算法
1.文本推荐方法 根据历史信息构造用户偏好文档,计算推荐项目与
现有的推荐算法仍面临诸多困难,其中数据稀疏、过拟合、可 扩展性和多媒体信息特征提取是主要问题。现有的技术和方法都不 能从根本上解决这些问题.
随着应用领域的不断拓展,推荐系统还会面临新的需求与问题. 针对以上问题的推荐方法研究仍是信息检索、数据挖掘和机器学习 等智能信息处理领域的研究热点.
Thank you for your attention!
5 评价准则
3.查全率(recall) 用于度量推荐列表中是否包含了用户偏好的全部项目.
4.查准率(precision) 用于度量推荐列表中是否都是用户偏好的项目.
Li表示推荐算法为用户i产生的推荐列表, Ri表示测试集中用户i偏好的全部项目.
总结
推荐系统是帮助用户解决信息过载问题的有效工具,已被广泛 应用于包括电子商务在内的多个领域.协同过滤、基于内容推荐、 基于图结构推荐和混合推荐是目前较为常见的推荐方法.本文综述 了相关算法,分析了各自方法的优势与不足，总结了常被采用的推 荐算法评价准则.
1.基于朴素贝叶斯分类的推荐 朴素贝叶斯分类方法的前提是假设样本的各个属性
相互独立
由朴素贝叶斯假设可得： =
1.2 基于模型的推荐
2.基于线性回归的推荐 线性预测模型：
u=(x1,x2,… ,xn)表示用户u对n个项目的评分 p=(a1,a2,… ,an)表示评分系数、 m表示偏差
1.2 基于模型的推荐
用户项目矩阵可建模为二部图，节点表示拥护和项目， 借鉴动态网络资源分配过程。该方法的推荐过程如下：
①建立推荐二部图. X1
X2
X3
X4
X5 m个项目
a53=1
y1
y2
y3 n个用户
②计算资源分配矩阵W.
3 基于图结构的推荐算法
③针对指定用户计算各项目的资源分配.
fi=(ai1,ai2,… ,aim)表示用户i的初始资源分配,由图可知用户y1的初 始资源分配： f′i表示用户i的最终资源分配,则有f′i= Wfi.用户1的最终资源分配为
文档的相似度,将最相似的项目推荐给用户.
采用TF-IDF方法：
Term Frequency： 词频 Inverse Document Frequency： 逆向文件频率 相似度计算公式：
2 基于内容的推荐算法
2.基于潜在语义分析的推荐（LSA和SVD） 关键词的同义和多义现象导致文档相似度不准确. 提
根据余弦相似度计算项目间相似度
根据计算出来的相似度估计评分
1.2 基于模型的推荐
采用统计学、机器学习、数据挖掘等方法，根据 用户历史数据建立模型，并产生合理推荐。
简单的评分模型：
1.2 基于模型的推荐
基于模型的推荐
基于朴素贝叶斯分类的推荐 基于线性回归的推荐 基于马尔科夫决策过程的推荐
1.2 基于模型的推荐
其他推荐：基于关联规则（啤酒-尿布）和基于知识的推荐
5 评价准则
1.平均绝对误差(mean absolute error,MAE) 用于度量推荐算法的估计评分与真实值之间的差异.
2.均方根误差(root mean squared error,RMSE) RMSE是Netflix竞赛（电影推荐）采用的评价准则.RMSE值越小,算法 的准确度越高.
推荐算法综述
主要推荐算法
1、协同过滤推荐算法 2、基于内容的推荐 3、基于图结构的推荐 4、混合推荐&其他推荐算法 5、推荐系统的评价准则
1 协同过滤推荐算法
User-item rating matrix
用户-项目评分矩阵
1 协同过滤推荐算法
基于用户(user-based)的推荐 1、基于记忆的推荐