推荐系统技术ppt课件
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五步教你用AI技术构建智能推荐系统
五步教你用AI技术构建智能推荐系统一、引言智能推荐系统已经成为现代社会中不可或缺的一部分。
它利用人工智能（AI）技术，根据用户的个人偏好和行为数据，提供个性化的推荐内容，从而提升用户体验并增加平台收益。
然而，构建一个高效且准确的智能推荐系统并不是一件容易的事情。
本文将指导您通过五个步骤来使用AI技术构建智能推荐系统。
二、数据收集与预处理在构建智能推荐系统之前，首先需要收集大量的数据。
这些数据可以包括用户的历史行为记录、物品描述信息以及其他相关属性。
常用的数据收集方法包括在线采集、日志分析以及合作伙伴提供等方式。
收集到的原始数据往往需要进行预处理，以便更好地应用于推荐算法中。
预处理包括去除噪声数据、处理缺失值、进行特征选择和降维等操作。
此外，还可以考虑使用机器学习算法对数据进行聚类和分类，以便更好地组织和管理数据。
三、算法选择与实现选择适用于您的智能推荐系统的算法非常重要。
常见的推荐算法包括协同过滤算法、内容推荐算法以及混合推荐算法等。
协同过滤算法基于用户相似性或项目相似性进行推荐，而内容推荐算法则通过分析项目自身的特征与用户偏好进行匹配。
混合推荐算法结合了多种不同的推荐策略，能够更全面地考虑各种因素。
在选择算法之后，您需要实现和优化该算法，并将其应用在您的智能推荐系统中。
可以使用编程语言如Python、Java或R来编写和实现相关代码。
此外，对于大规模数据集和计算需求较高的场景，还可以考虑使用分布式计算框架如Hadoop 或Spark来加速处理。
四、评估与调优构建完智能推荐系统后，必须进行评估和调优。
评估的目标是衡量系统的性能，并从用户反馈中获取改进建议。
常见的评价指标包括准确率、召回率、覆盖率和多样性等。
准确率表示系统给出的推荐结果与用户真实喜好之间的匹配程度；召回率表示系统能够找到用户感兴趣物品所占总体比例；覆盖率表示系统能够覆盖到的物品比例；多样性则表示系统推荐内容的丰富程度。
通过对评价指标进行分析，您可以进一步优化智能推荐系统并改进算法策略。
《中科院人工智能》课件
图像识别
发现图像识别技术，从数字图像处理到物体识 别，实现计算机对图像内容的自动理解。
语音识别
智能推荐系统
探索语音识别技术，从语音转文本到语音合成， 使计算机能够理解和响应人类语音指令。
深入了解智能推荐系统，从协同过滤到深度学 习模型，提供个性化推荐服务。
人工智能的未来展望
1
人工智能的未来
展望人工智能领域的未来发展，从机器学习到意识机器。
2
人类与人工智能的关系
探讨人类与人工智能的关系，如何共生和互补，共同推动科技和社会进步。
3
人工智能的挑战和风险
评估人工智能面临的挑战和风险，如隐私问题和失业风险，提出应对策略。
4
人工智能的发展方向
展望人工智能的发展方向，从智能机器人到超级智能。
结束语
1 总结
总结所学的人工智能知识和技术，对人工智能发展的重要性进行回顾。
强化学习
深入研究强化学习 算法，从与环境交 互中学习最优策略， 并通过试错学习获 得系统行为。
深度学习
解析深度学习算法， 如神经网络和卷积 神经网络，在计算 机视觉和自然语言 处理等领域取得的 突破性成果。
人工智能技术应用
自然语言处理
探索自然语言处理技术，了解如何理解和处理 人类语言，从文本分析到语义理解。
2 未来展望
展望人工智能领域的未来，鼓励学习和探索持续推动人工智能进PT课件，让我们共同迈向人工智能的未来。
类智能的思维能力和
从最早的思考开始，
金融、交通、农业等
行为。
一直到今天的技术应
各个领域中的广泛应
用呈现无限的可能性。
用和前景。
人工智能算法介绍
有监督学习
了解有监督学习算 法，从训练数据到 预测结果，如何通 过标注数据进行学 习和预测。
人工智能与应用PPT课件
语音识别与合成技术 及应用
2024/1/30
25
语音识别基本原理和方法
声学模型
将声音转化为可识别的特征参数，如梅尔频率倒谱系数（MFCC ）等。
语言模型
利用统计语言模型来描述语音的上下文关系，提高识别准确率。
2024/1/30
解码器
将声学模型和语言模型结合，搜索最可能的文字序列作为识别结果 。
26
2024/1/30
问答系统
通过自然语言处理技术理 解用户提出的问题，并从 知识库中检索相关信息， 生成简洁、准确的答案。
机器翻译
利用自然语言处理技术实 现不同语言之间的自动翻 译，促进国际交流和合作 。
19
自然语言生成技术探讨
2024/1/30
自然语言生成技术
01
研究如何将非结构化的数据或信息转化为人类可读的自然语言
人工智能与应用 PPT课件
2024/1/30
1
contents
目录
2024/1/30
• 人工智能概述 • 机器学习原理与实践 • 自然语言处理技术与应用 • 计算机视觉技术与应用 • 语音识别与合成技术及应用 • 智能推荐系统原理与实践 • 人工智能伦理、法律和社会影响
2
01
人工智能概述
2024/1/30
6
02
机器学习原理与实践
2024/1/30
7
监督学习算法介绍
2024/1/30
原理
通过最小化预测值与真实值之间 的均方误差，学习得到最优的线 性模型参数。
应用
预测连续型数值，如房价、股票 价格等。
8
监督学习算法介绍
2024/1/30
原理
在特征空间中寻找最大间隔超平面， 使得不同类别的样本能够被正确分类 。
2024/1/30
25
语音识别基本原理和方法
声学模型
将声音转化为可识别的特征参数，如梅尔频率倒谱系数（MFCC ）等。
语言模型
利用统计语言模型来描述语音的上下文关系，提高识别准确率。
2024/1/30
解码器
将声学模型和语言模型结合，搜索最可能的文字序列作为识别结果 。
26
2024/1/30
问答系统
通过自然语言处理技术理 解用户提出的问题，并从 知识库中检索相关信息， 生成简洁、准确的答案。
机器翻译
利用自然语言处理技术实 现不同语言之间的自动翻 译，促进国际交流和合作 。
19
自然语言生成技术探讨
2024/1/30
自然语言生成技术
01
研究如何将非结构化的数据或信息转化为人类可读的自然语言
人工智能与应用 PPT课件
2024/1/30
1
contents
目录
2024/1/30
• 人工智能概述 • 机器学习原理与实践 • 自然语言处理技术与应用 • 计算机视觉技术与应用 • 语音识别与合成技术及应用 • 智能推荐系统原理与实践 • 人工智能伦理、法律和社会影响
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01
人工智能概述
2024/1/30
6
02
机器学习原理与实践
2024/1/30
7
监督学习算法介绍
2024/1/30
原理
通过最小化预测值与真实值之间 的均方误差，学习得到最优的线 性模型参数。
应用
预测连续型数值，如房价、股票 价格等。
8
监督学习算法介绍
2024/1/30
原理
在特征空间中寻找最大间隔超平面， 使得不同类别的样本能够被正确分类 。
信息检索 ppt课件
详细描述
社交网络信息检索技术主要针对社交网络中 海量、动态更新的信息进行处理和检索。特 点包括实时性、个性化和社会化等。同时， 也面临一些挑战，如信息过载、隐私保护等
。
案例四：社交网络信息检索技术实践分享
总结词
社交网络信息检索技术的创新与应用
详细描述
介绍一些创新性的社交网络信息检索技术，如基于内 容的推荐算法、情感分析技术等。同时，分享一些成 功应用案例，如微博搜索、微信小程序等，说明这些 技术在社交网络中的实际应用和效果。
云服务和移动化 借助云服务和移动通信技术，实 现信息检索服务的移动化和云端 化，方便用户随时随地获取信息 。
个性化推荐和定制化服务 通过数据分析和挖掘，实现个性 化推荐和定制化服务，满足用户 多样化的信息需求。
多模态信息检索 融合文本、图像、音频和视频等 多种类型的信息，实现多模态信 息检索，提高信息检索的全面性 和多样性。
04
信息检索的应用领域
搜索引擎
搜索结果相关性
提高搜索结果与用户查询的关联 度，减少无关信息的展现。
语义分析和理解
对用户查询进行深度解析，识别关 键词的语义，提高搜索的准确性。
实时更新
对互联网上的新信息进行实时跟踪 和更新，确保用户获取最新、最相 关的信息。
数字图书馆
资源数字化
将传统图书馆的资源进行数字化 处理，方便用户在线阅读和下载
关联规则挖掘
挖掘信息之间的关联规则，帮 助用户发现隐藏的信息需求。
信息检索的评价指标
查全率
评估检索系统找全满足用户需求的信息的能 力。
响应时间
评估检索系统响应用户请求的速度。
查准率
评估检索系统找准满足用户需求的信息的能 力。
人工智能的前景及未来ppt
计算机视觉技术的应用
AI技术趋势推动计算机视觉技术发展随着AI技术的不断进步，计算机视觉技术得到了广泛应用。计算机视觉技术可以用于图像识别、人脸识别、自动驾驶等领域，未来随着AI技术的进一步发展，计算机视觉技术的应用将更加广泛，其在各领域的应用也将不断深入。计算机视觉技术对各领域的影响计算机视觉技术已经对医疗、金融、教育等众多领域产生了深远的影响。在医疗领域，计算机视觉技术可以帮助医生进行疾病诊断和治疗；在金融领域，计算机视觉技术可以帮助银行识别假钞和防止欺诈；在教育领域，计算机视觉技术可以帮助教师进行学生作业的自动批改和评估。未来随着技术的不断进步，计算机视觉技术在各领域的应用也将更加广泛。
AI带来的挑战与问题
The challenges and problems brought by AI
04
数据隐私与安全问题
AI技术趋势将推动产业升级AI技术正在推动产业升级，如智能制造、自动驾驶等领域的应用，将提高生产效率和降低成本。AI对数据隐私与安全带来挑战随着AI技术的应用，数据隐私与安全问题日益突出。黑客攻击、数据泄露等风险威胁个人隐私和企业利益。AI未来发展需要平衡技术创新与隐私保护在推动AI技术创新的同时，需要关注隐私保护和数据安全，确保技术与社会和伦理价值的协调发展。数据隐私与安全问题需政策法规引导政府应制定相关政策法规，规范AI技术的使用，保护个人隐私和企业数据安全，促进AI产业的健康发展。
人工智能的应用领域
AI将在未来成为主导技术根据预测，到2025年，AI将为全球经济增加超过15万亿美元。AI将改变未来职业到2025年，AI将改变超过一半的工作。
AI技术
行业变革
医疗
智能家居
教育
金融
AI technology
信息检索ppt课件
及时获取有价值的信息。
06
信息检索的未来发展
语义网与信息检索
语义网技术的成熟发展为信息检索提供了新的机会和挑战。
语义网通过使用本体、词汇表和规则等，使信息具有明确的含义和上下文，从而提 高了信息检索的准确性和效率。
基于本体的信息检索利用语义网中的本体模型，能够实现更精确、更快速的信息检 索，为搜索引擎、问答系统和推荐系统等应用提供了新的解决方案。
个性化推荐
通过分析用户的购物历史和浏览行 为，电子商务平台可以运用信息检 索技术为用户提供个性化的商品推 荐。
信息检索在数字图书馆中的应用
文本检索
数字图书馆使用信息检索 技术，允许用户通过关键 词或主题词检索相关的图 书和文献资料。
图像检索
数字图书馆中的图像资源 丰富，信息检索技术可以 帮助用户根据图像内容进 行检索，提高查找效率。
跨语言信息检索与多媒体信息检索
随着全球化的加速和互联网的普及，跨 语言信息检索和多媒体信息检索成为研
究的热点问题。
跨语言信息检索主要解决不同语言间 的语义鸿沟问题，通过语言翻译、对齐 等技术，实现跨语言的信息检索和问答
。
多媒体信息检索主要针对图像、视频、 音频等多媒体数据进行信息检索和分析 ，通过使用图像识别、视频分析和音频 识别等技术，提高多媒体信息检索的准
确性和效率。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
01
02
03
04
文本处理技术
包括分词、词性标注、句法分 析、文本聚类等。
索引技术
包括倒排索引、B树索引、位 图索引等。
查询处理技术
包括查询扩展、查询优化、查 询执行等。
结果展示技术
包括排序算法、摘要生成、结 果反馈等。
06
信息检索的未来发展
语义网与信息检索
语义网技术的成熟发展为信息检索提供了新的机会和挑战。
语义网通过使用本体、词汇表和规则等，使信息具有明确的含义和上下文，从而提 高了信息检索的准确性和效率。
基于本体的信息检索利用语义网中的本体模型，能够实现更精确、更快速的信息检 索，为搜索引擎、问答系统和推荐系统等应用提供了新的解决方案。
个性化推荐
通过分析用户的购物历史和浏览行 为，电子商务平台可以运用信息检 索技术为用户提供个性化的商品推 荐。
信息检索在数字图书馆中的应用
文本检索
数字图书馆使用信息检索 技术，允许用户通过关键 词或主题词检索相关的图 书和文献资料。
图像检索
数字图书馆中的图像资源 丰富，信息检索技术可以 帮助用户根据图像内容进 行检索，提高查找效率。
跨语言信息检索与多媒体信息检索
随着全球化的加速和互联网的普及，跨 语言信息检索和多媒体信息检索成为研
究的热点问题。
跨语言信息检索主要解决不同语言间 的语义鸿沟问题，通过语言翻译、对齐 等技术，实现跨语言的信息检索和问答
。
多媒体信息检索主要针对图像、视频、 音频等多媒体数据进行信息检索和分析 ，通过使用图像识别、视频分析和音频 识别等技术，提高多媒体信息检索的准
确性和效率。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
01
02
03
04
文本处理技术
包括分词、词性标注、句法分 析、文本聚类等。
索引技术
包括倒排索引、B树索引、位 图索引等。
查询处理技术
包括查询扩展、查询优化、查 询执行等。
结果展示技术
包括排序算法、摘要生成、结 果反馈等。
人工智能介绍最新PPT课件
场景解析
对图像中的场景进行解析和理解，包括场景分类 、场景布局、物体间关系等任务，有助于机器人 导航、自动驾驶等应用。
文字识别
从图像中识别出文字信息，包括印刷体文字识别 和手写文字识别等任务，广泛应用于文档数字化 、自然语言处理等领域。
05
CATALOGUE
人工智能伦理与安全问题
数据隐私保护政策解读
、建立监督机制、加强员工培训等。
算法偏见和歧视问题探讨
01
算法偏见和歧视的定义和表现
解释算法偏见和歧视的概念，以及在人工智能系统中可能出现的形式，
如性别、种族、年龄等方面的歧视。
02
算法偏见和歧视的原因分析
探讨导致算法偏见和歧视的主要原因，如数据不平衡、算法设计缺陷、
人类偏见等。
03
消除算法偏见和歧视的方法
智能客服系统能够实现多轮对话管理，根据用户的反馈和 问题进行持续的交流和解答，提高用户满意度和问题解决 效率。
智能化知识库
智能客服系统通过构建智能化知识库，整合企业内外部的 知识和信息，为用户提供全面、准确的问题解答和信息服 务。
智能推荐系统设计与实现
个性化推荐算法
智能推荐系统采用个性化推荐算法，根据用户的历史行为、兴趣偏 好和社交关系等信息，为用户推荐符合其需求的产品、服务和内容 。
自动驾驶算法
智能驾驶系统利用自动驾驶算法进行车辆控制决策和路径规划，实现车辆的自动导航和驾驶。
安全性与可靠性保障
智能驾驶系统通过多重安全保障机制，如冗余设计、故障预测与处理等，确保车辆在行驶过程中的安全 性和可靠性。同时，系统不断学习和优化自身性能，提高驾驶的准确性和稳定性。
THANKS
感谢观看
介绍消除算法偏见和歧视的技术和方法，如增加数据多样性、改进算法
对图像中的场景进行解析和理解，包括场景分类 、场景布局、物体间关系等任务，有助于机器人 导航、自动驾驶等应用。
文字识别
从图像中识别出文字信息，包括印刷体文字识别 和手写文字识别等任务，广泛应用于文档数字化 、自然语言处理等领域。
05
CATALOGUE
人工智能伦理与安全问题
数据隐私保护政策解读
、建立监督机制、加强员工培训等。
算法偏见和歧视问题探讨
01
算法偏见和歧视的定义和表现
解释算法偏见和歧视的概念，以及在人工智能系统中可能出现的形式，
如性别、种族、年龄等方面的歧视。
02
算法偏见和歧视的原因分析
探讨导致算法偏见和歧视的主要原因，如数据不平衡、算法设计缺陷、
人类偏见等。
03
消除算法偏见和歧视的方法
智能客服系统能够实现多轮对话管理，根据用户的反馈和 问题进行持续的交流和解答，提高用户满意度和问题解决 效率。
智能化知识库
智能客服系统通过构建智能化知识库，整合企业内外部的 知识和信息，为用户提供全面、准确的问题解答和信息服 务。
智能推荐系统设计与实现
个性化推荐算法
智能推荐系统采用个性化推荐算法，根据用户的历史行为、兴趣偏 好和社交关系等信息，为用户推荐符合其需求的产品、服务和内容 。
自动驾驶算法
智能驾驶系统利用自动驾驶算法进行车辆控制决策和路径规划，实现车辆的自动导航和驾驶。
安全性与可靠性保障
智能驾驶系统通过多重安全保障机制，如冗余设计、故障预测与处理等，确保车辆在行驶过程中的安全 性和可靠性。同时，系统不断学习和优化自身性能，提高驾驶的准确性和稳定性。
THANKS
感谢观看
介绍消除算法偏见和歧视的技术和方法，如增加数据多样性、改进算法
SGA培训教材(原版)PPT课件
03 SGA的实践与应用
SGA在数据库管理中的应用
数据库查询优化
事务处理和并发控制
SGA通过对数据库查询进行优化，提 高查询效率，减少响应时间。
SGA通过事务处理和并发控制机制， 确保数据库事务的完整性和一致性。
数据存储管理
SGA通过合理分配和管理数据存储空 间，提高数据存储的效率和可靠性。
SGA在系统性能优化中的应用
业和不同规模的企业。
02 SGA的原理与技术
SGA的基本原理
总结词
SGA的基本原理是利用计算机图形学和图像处理技术，通过模拟光线在物体表面的反射和折射行为，生成具有真 实感的图像。
详细描述
SGA的基本原理基于光线追踪技术，通过模拟光线从视点发出，经过物体的表面反射和折射，最终进入人眼的物 理过程，生成具有真实感的图像。光线追踪技术能够考虑物体表面的纹理、光照条件、观察角度等因素，从而生 成更加逼真的图像。
SGA的组成和功能
总结词
了解SGA的组成要素和它们各自的功能
详细描述
SGA包括销售、市场营销、人力资源、财务、信息技术等多个部门。这些部门各 自承担着不同的功能，如销售部门负责市场开拓和客户关系维护，人力资源部门 负责人员招聘和培训，财务部门负责财务管理和资金运作等。
SGA的发展历程和应用场景
总结词
智能化
随着人工智能技术的发展， SGA将更加智能化，能够自动
完成更多的任务。
云端化
随着云计算技术的普及，SGA 将更多地部署在云端，实现灵 活的扩展和管理。
大数据应用
随着大数据技术的发展，SGA 将能够处理和分析更多的数据 ，提供更准确的预测和建议。
定制化服务
随着个性化需求的增加，SGA 将提供更加定制化的服务，满
- 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)。
netnews Recommendation System
•Item-based •Matrix Factorization •Other non-CF algorithms •Hybrid Methods
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6
背景介绍
推荐问题的发展历史(cont.)
• 目前已广泛集成到很多商业应用系统中
•基于位置的服务
• Foursquare的探索功能 （LBS，Location-based Service）
•个性化邮件
• Gmail的优先级邮箱功能
•个性化广告
• Facebook广告定向投放，将广告投放给它的潜在客户群
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18Biblioteka 基本原理利用用户行为数据
•用户行为在个性化推荐系统中一般分两种
• 尤其是网络购物平台中
• Amazon：
• Amazon网络书城的推荐算法每年贡献30个百分点的创收
• Forrester:
• 电子商务网站留意到推荐信息的顾客，约1/3会依据推荐购买商品
• 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
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7
背景介绍
•这里的推荐是去预测用户对某个他未曾“使用”过的物品(item)的喜好程度。 这里的物品可以是电影、书籍、音乐、新闻；
•推荐系统的核心任务是联系用户和信息。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。
• 最简单的Review: 打分(Rating)
• 一般是1~5的星级
• 其它Review
• 显式
• 评论 • 评分 • 标签
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9
背景介绍
推荐系统的输出
•推荐列表(Recommendation List)
• 按照特定的排序给出对该用户的推荐
• 推荐理由
• 与 IR 系统的不同 • 举例
•基于物品的协同过滤算法(ItemCF)：给用户推荐和他之前喜欢的物品相似的 物品
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19
基本原理
利用用户行为数据
•UserCF推荐步骤
1）先找到和他有相似兴趣的其他用户
余弦相似 度公式
物品-用户倒排表
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20
基本原理
利用用户行为数据
•UserCF推荐步骤
2）UserCF算法会给用户推荐和她兴趣最相近的K个用户喜欢的物品
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5
背景介绍
推荐问题的发展历史
• 推荐问题本身追溯久远
•1994, Minnesota, GroupLens研究组论文
• 提出“协同过滤”的概念 • 推荐问题的形式化
• 影响深远(An Open Architecture)
GroupLens : user-based collaborative filtering •
•显性反馈行为
• 用户明确表示对物品喜好的行为
•隐性反馈行为
• 指的是那些不能明确反应用户喜好的行为（eg. 页面浏览）
•协同过滤算法
•协同过滤是指用户可以齐心协力，通过不断地和网站互动，使自己的推荐
列表能够不断过滤掉自己不感兴趣的物品，从而越来越满足自己的需求。
•基于用户的协同过滤算法(UserCF)：给用户推荐和他兴趣相似的其他用户喜 欢的物品。
• e.g. 购买了某物品的用户有90%也购买了该物品 • 该物品在某类别中人气最高 • ……
• 重要性
• 解决推荐的合理性问题 • 受到越来越多的重视
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10
目录
1 背景介绍 2 应用场景与原理 3 算法介绍 4 总结和展望 5 讨论
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11
事件 Facebook 用户数据泄漏
• 利用Item Profile构建User Profile
• Personalized IR related
•Item & Item Profile
• 电影：类别、导演、主演、国家、⋯⋯ • 新闻：标题、本文、关键词、时间、⋯⋯
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8
背景介绍
推荐系统的输入(cont.)
•Review(user 对 item 的评价)
•推荐系统是解决信息超载问题一个非常有潜力的 办法。
•推荐系统现已广泛应用于很多领域，其中最典型 并具有良好的发展和应用前景的领域就是电子商 务领域。同时学术界对推荐系统的研究热度一直 很高，逐步形成了一门独立的学科。
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4
背景介绍
什么是推荐系统(cont.)
•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；
图2-4：优酷的电影推荐列表
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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
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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
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应用场景
5. 其他
•个性化阅读
• Google Reader的社会化阅读
推荐系统的输入
User + Item + Review
•User & User Profile
• 描述一个user的“个性”
• 两种构建User Profile的方式
• 与Item Profile类似，如性别、年龄、国别、年收入、活跃时间⋯⋯
• 难以与Item建立具体的联系 • 隐私问题 • 很少直接使用
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12
应用场景
1. 电子商务
•亚马逊个性化推荐
图2-1：亚马逊的个性化推荐列表
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13
应用场景
1. 电子商务
•亚马逊相关推荐
图2-2：图亚2-马3：逊亚的马相逊关的推打荐包列销表售，界购面买过这个商品的
用户经常购买的其他商品
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14
应用场景
2. 电影和视频网站
•优酷
推荐系统
推荐系统关键技术与发展趋势
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1
目录
1 背景介绍 2 应用场景与原理 3 算法介绍 4 总结和展望 5 讨论
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2
目录
1 背景介绍 2 应用场景与原理 3 算法介绍 4 总结和展望 5 讨论
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3
背景介绍
什么是推荐系统
•互联网的出现和普及给用户带来了大量的信息， 满足了用户在信息时代对信息的需求，但随着网 上信息量的大幅增长，用户在面对大量信息时无 法获得对自己真正有用的部分，对信息的使用效 率反而降低了，这就是所谓的信息超载问题。