協同過濾推薦的准確度

1. 協同過濾推薦系統的應用領域有哪些

豆瓣，amazon，淘寶，當當等網站都在用，豆瓣的猜你喜歡，音樂推薦，書籍推薦什麼的都是，推薦你看看兩篇文章，探索推薦引擎內部的秘密，第1 部分: 推薦引擎初探 探索推薦引擎內部的秘密，第2 部分: 深入推薦引擎相關演算法- 協同過濾，看完就基本了解了，http://www.ibm.com/search/csass/search/?sn=dw&lang=zh&cc=CN&en=utf&hpp=20&dws=cndw&lo=zh&q=%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E6%8E%A8%E8%8D%90%E5%BC%95%E6%93%8E%E5%86%85%E9%83%A8%E7%9A%84%E7%A7%98%E5%AF%86

2. 基於用戶的的協同過濾演算法怎樣算準確率

協同過濾(Collaborative Filtering)的基本概念就是把這種推薦方式變成自動化的流程

協同過濾主要是以屬性或內興趣相近的用戶經驗容與建議作為提供個性化推薦的基礎。透過協同過濾，有助於搜集具有類似偏好或屬性的用戶，並將其意見提供給同一集群中的用戶作為參考，以滿足人們通常在決策之前參考他人意見的心態。

本人認為，協同過濾技術應包括如下幾方面:(1)一種比對和搜集每個用戶興趣偏好的過程;(2)它需要許多用戶的信息去預測個人的興趣偏好;(3)通過對用戶之間興趣偏好相關程度的統計去發展建議那些有相同興趣偏好的用戶。

3. 協同過濾中的可擴展性問題是什麼

協同過濾演算法能夠容易地為幾千名用戶提供較好的推薦，但是對於電子商務網站，往往需要給成百上千萬的用戶提供推薦，這就一方面需要提高響應時間的要求，能夠為用戶實時地進行推薦;另一方面還應考慮到存儲空間的要求，盡量減少推薦系統運行的負擔。

1．3 可擴展性問題

在協同過濾推薦演算法中，全局數值演算法能及時利用最新的信息為用戶產生相對准確的用戶興趣度預測或進行推薦，但是面對日益增多的用戶，數據量的急劇增加，演算法的擴展性問題(即適應系統規模不斷擴大的問題)成為制約推薦系統實施的重要因素。雖然與基於模型的演算法相比，全局數值演算法節約了為建立模型而花費的訓練時間，但是用於識別「最近鄰居」演算法的計算量隨著用戶和項的增加而大大增加，對於上百萬的數目，通常的演算法會遇到嚴重的擴展性瓶頸問題。該問題解決不好，直接影響著基於協同過濾技術的推薦系統實時向用戶提供推薦問題的解決，而推薦系統的實時性越好，精確度越高，該系統才會被用戶所接受。

基於模型的演算法雖然可以在一定程度上解決演算法的可擴展性問題，但是該類演算法往往比較適於用戶的興趣愛好比較穩定的情況，因為它要考慮用戶模型的學習過程以及模型的更新過程，對於最新信息的利用比全局數值演算法要差些。

分析以上協同過濾在推薦系統實現中面臨的兩個問題，它們的共同點是均考慮到了最近鄰居的形成問題(包括用戶信息獲得的充分性、計算耗費等)。但是應該看到協同過濾在推薦系統的實現中，要獲得最近鄰居用戶，必須通過一定的計算獲得用戶之間的相似度，然後確定最佳的鄰居個數，形成鄰居用戶集。而在這一過程中，如果對全部數據集進行相似性計算，雖然直接，但是運算量和時間花費都極大，無法適應真實的商務系統。如果通過對訓練集數據(整個數據集的某一子集)進行實驗獲得，雖然不必對整個數據集進行計算，但是必須通過將多次實驗結果統計出來才可能得到，這無疑也增加了推薦結果獲得的代價和誤差。並且如果考慮到數據集的動態變化，這一形成最近鄰居用戶集技術的實際應用價值越來越小。因此，考慮使用更為有效的最近鄰居用戶形成辦法，對於協同過濾的應用非常必要。

4. 協同過濾，基於內容推薦有什麼區別

舉個簡單的小例子，我們已知道
用戶u1喜歡的電影是A，B，C
用戶u2喜歡的電影是A, C, E, F
用戶u3喜歡的電影是B，D
我們需要解決的問題是：決定對u1是不是應該推薦F這部電影
基於內容的做法：要分析F的特徵和u1所喜歡的A、B、C的特徵，需要知道的信息是A（戰爭片），B（戰爭片），C（劇情片），如果F（戰爭片），那麼F很大程度上可以推薦給u1，這是基於內容的做法，你需要對item進行特徵建立和建模。
協同過濾的辦法：那麼你完全可以忽略item的建模，因為這種辦法的決策是依賴user和item之間的關系，也就是這里的用戶和電影之間的關系。我們不再需要知道ABCF哪些是戰爭片，哪些是劇情片，我們只需要知道用戶u1和u2按照item向量表示，他們的相似度比較高，那麼我們可以把u2所喜歡的F這部影片推薦給u1。
根據數據源的不同推薦引擎可以分為三類
1、基於人口的統計學推薦(Demographic-based Recommendation)
2、基於內容的推薦(Content-based Recommendation)
3、基於協同過濾的推薦(Collaborative Filtering-based Recommendation)
基於內容的推薦：
根據物品或內容的元數據，發現物品或內容的相關性，然後基於用戶以前的喜好記錄推薦給用戶相似的物品
基於內容推薦的一個典型的例子，電影推薦系統，首先我們需要對電影的元數據有一個建模，這里只簡單的描述了一下電影的類型；然後通過電影的元數據發現電影間的相似度，因為類型都是「愛情，浪漫」電影 A 和 C 被認為是相似的電影（當然，只根據類型是不夠的，要得到更好的推薦，我們還可以考慮電影的導演，演員等等）；最後實現推薦，對於用戶 A，他喜歡看電影 A，那麼系統就可以給他推薦類似的電影 C。

5. 協同過濾和基於內容推薦有什麼區別

基於物品的協同過濾，首先從資料庫里獲取他之前喜歡的東西，然後從剩下的物品中找到和專他歷史興趣近屬似的物品推薦給他。核心是要計算兩個物品的相似度。

內容過濾的基本思想是，給用戶推薦和他們之前喜歡的物品在內容上相似的其他物品。核心任務就是計算物品的內容相似度。

6. 協同過濾推薦演算法產生推薦結果要多久

這種抄形式一般可以按襲推薦引擎的演算法分，主要有基於協同過濾、基於內容推薦等演算法。 「買過此商品的人，百分之多少還買過其他啥啥商品」：協同過濾item-based filtering 「和你興趣相似的人，還買過其他啥啥商品」：協同過濾 user-based filtering 「相關商品推薦」：基於內容推薦content-based 「猜你喜歡」 一般混合使用推薦演算法。

7. 基於用戶的協同過濾推薦怎麼計算出響應時間

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8. 協同過濾怎麼計算召回率 准確率

協同過濾(Collaborative Filtering)的基本概念就是把這種推薦方式變成自動化的流程

協同過濾主要是以版屬性或興趣相近的用權戶經驗與建議作為提供個性化推薦的基礎。透過協同過濾，有助於搜集具有類似偏好或屬性的用戶，並將其意見提供給同一集群中的用戶作為參考，以滿足人們通常在決策之前參考他人意見的心態。

本人認為，協同過濾技術應包括如下幾方面:(1)一種比對和搜集每個用戶興趣偏好的過程;(2)它需要許多用戶的信息去預測個人的興趣偏好;(3)通過對用戶之間興趣偏好相關程度的統計去發展建議那些有相同興趣偏好的用戶。

9. 個性化推薦演算法——協同過濾

有三種：協同過濾
用戶歷史行為
物品相似矩陣

10. 協同過濾的演算法簡介

電子商務推薦系統的一種主要演算法。
協同過濾推薦（Collaborative Filtering recommendation）是在信息過濾和信息系統中正迅速成為一項很受歡迎的技術。與傳統的基於內容過濾直接分析內容進行推薦不同，協同過濾分析用戶興趣，在用戶群中找到指定用戶的相似（興趣）用戶，綜合這些相似用戶對某一信息的評價，形成系統對該指定用戶對此信息的喜好程度預測。
與傳統文本過濾相比，協同過濾有下列優點:
（1）能夠過濾難以進行機器自動基於內容分析的信息。如藝術品、音樂;
（2）能夠基於一些復雜的，難以表達的概念（信息質量、品位)進行過濾;
（3）推薦的新穎性。
正因為如此，協同過濾在商業應用上也取得了不錯的成績。Amazon，CDNow，MovieFinder，都採用了協同過濾的技術來提高服務質量。
缺點是:
（1）用戶對商品的評價非常稀疏，這樣基於用戶的評價所得到的用戶間的相似性可能不準確（即稀疏性問題）;
（2）隨著用戶和商品的增多，系統的性能會越來越低;
（3）如果從來沒有用戶對某一商品加以評價，則這個商品就不可能被推薦（即最初評價問題）。
因此，現在的電子商務推薦系統都採用了幾種技術相結合的推薦技術。
案例: AMAZON個性化推薦系統先驅 (基於協同過濾)
AMAZON是一個虛擬的網上書店，它沒有自己的店面，而是在網上進行在線銷售。它提供了高質量的綜合節目資料庫和檢索系統，用戶可以在網上查詢有關圖書的信息。如果用戶需要購買的話，可以把選擇的書放在虛擬購書籃中，最後查看購書籃中的商品，選擇合適的服務方式並且提交訂單，這樣讀者所選購的書在幾天後就可以送到家。
AMAZON書店還提供先進的個性化推薦功能，能為不同興趣偏好的用戶自動推薦盡量符合其興趣需要的書籍。 AMAZON使用推薦軟體對讀者曾經購買過的書以及該讀者對其他書的評價進行分析後，將向讀者推薦他可能喜歡的新書，只要滑鼠點一下，就可以買到該書；AMAZON能對顧客購買過的東西進行自動分析，然後因人而異的提出合適的建議。讀者的信息將被再次保存，這樣顧客下次來時就能更容易的買到想要的書。此外，完善的售後服務也是AMAZON的優勢，讀者可以在拿到書籍的30天內，將完好無損的書和音樂光碟退回AMAZON，AMAZON將原價退款。當然AMAZON的成功還不止於此，如果一位顧客在AMAZON購買一本書，下次他再次訪問時，映入眼簾的首先是這位顧客的名字和歡迎的字樣。