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什么是算法推荐机制?类型有哪些?

随着时代发展,互联网已经渗透进了人们生活的方方面面,在平常浏览信息和购物时,你也许会时常疑惑,为什么互联网总能精准推荐到自己感兴趣的内容呢?那是因为互联网具有算法推荐机制。那么,算法推荐机制到底是什么?有哪些类型呢?下面的文章将为你解答。

算法推荐机制定义

算法推荐机制是互联网环境下的一种信息检索工具,经过20多年的发展与进步如今已经一门独立的学科。

算法推荐机制的出现就是为了将用户和海量信息联系到一起。一方面,它可以帮助用户为自己找到有价值的信息。另一方面,它使信息能够在潜在感兴趣的受众面前出现,从而获得信息使用者与信息生产者的互利共赢。

算法推荐机制

算法推荐机制的原理

算法推荐系统一般包括三个部分:用户模型、内容模型(或叫“推荐对象模型”)和推荐引擎。

用户模型:在算法推荐系统中,用来描述、管理和储存用户的兴趣偏好的模型被称作用户模型。由于个性化推荐是以计算机平台为基础,用户模型就是对特定数据结构的算法描述。其中用户建模是根据用户的兴趣和行为信息汇总成可计算用户模型的过程。只有通过将用户兴趣信息从非结构化原始表单转换为计算机可以理解的结构化表单,才能分析和处理用户的偏好。

内容模型:对诸如商品或文章之类的内容数据进行建模和分类,以及提取内容特征处理,来使推荐策略和用户特征趋于接近。只有内容模型足够丰富,信息的推荐才能足够准确。在内容模型的标签系统中,资源可以同时标记多个标签。标签集可以代表用户的兴趣偏好,标签的使用次数则能够反映用户对某类信息的偏好程度。

推荐引擎:推荐系统的核心部分是推荐引擎。推荐引擎的运行原理:首先利用大数据来获取用户的项目相关信息,然后在不同应用场景之下,将用户和项目进行不同算法的适配,由此形成推荐的内容;接着,根据不同算法模型合成的推荐策略,再结合用户的使用反馈信息、具体的使用场景等等,得出最终的推荐列表。在一定的条件下,需要向用户解释这一机制。

算法推荐机制类型

基于内容的推荐:基于内容的推荐系统的工作原理是:用户在浏览、使用项目内容时会留下历史记录,这些历史记录可以体现出用户的兴趣偏好等特征,推荐系统就将这些历史记录收集起来,比对其中项目的特征,再将这些特征与待推荐的项目特征进行

匹配,从而形成推荐的内容。这一推荐系统的逻辑是认为用户会喜欢那些曾经和自己有过交互的项目。

协同过滤推荐:协同过滤推荐可以分为基于用户的协同过滤推荐和基于项目的协同过滤推荐。第一种,基于用户的协同过滤推荐,是利用用户对于内容的偏好程度找到与该用户具有相似兴趣的其他用户,再将这些有着相似偏好的用户的兴趣内容项目对下一位用户进行推荐。基于项目的协同过滤推荐是,利用项目之间本身的特征,计算出相似的项目内容,进行项目归类,从而实施推荐。

例如,如果用户对某一项目进行了多次购买,或者在某一个页面停留时间较长,那么推荐系统会经过计算,倾向于认为用户对这个项目有着潜在的兴趣偏好,对该项目的评分数据给出“喜欢”的数值。

基于关联规则的推荐:基于关联规则的推荐的运行原理是:用户在积累了大量的历史使用记录后,会留下项目之间的潜在关联度数据。也就是说,用户在购买 A 项目的同时,有很大可能也会对B项目感兴趣。譬如说购买了电影票的人可能也会购买可乐和爆米花。

这种关联属于空间关联,那除了空间关联之外还有时间关联。比如说,随着时间的流逝,用户的年龄在不断增长,随着年龄增长用户的感兴趣的项目也一定会有所改变。根据年龄段的不同,可以将用户归为不同的兴趣集合,而相同年纪的用户也会预测其有比较相似偏好的可能性。

基于知识的推荐:基于知识的推荐技术是事先就储存好关于用户和内容项目的一般性常识或者说知识,再结合用户的行为来做出推荐。

基于上下文的推荐:大多数推荐系统都倾向于分析用户和项目之间的关系,但可能不会注意到时间、环境、周围人等因素。如果在推荐算法中能够引入这些环境、时空信息等,就能够更加精准地向用户进行推荐。

基于深度学习的推荐:这一推荐系统通常运用在文本、图像、音频等项目上。比如说,用户购买过的项目信息上通常会有图片介绍,那么系统就会对该图片进行深度学习,通过算法提取出图片中的特征信息,从而分析出图片的风格、特质等等,提炼有相似特质的图片作为集合,从而对用户的下一次购买行为做出偏好预测。

以上就是算法推荐机制的定义、原理及类型介绍,通过文章可以很清楚地知道算法推荐究竟是怎么一回事。算法推荐机制影响了我们生活的方方面面,是互联网发展必然结果,也是信息碎片化时代的助推剂,能够为商家带来经济效益,为浏览者节省宝贵时间。如果还想了解更多互联网行业知识,可以关注三个皮匠报告行业知识栏目。

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