推荐系统课件

推荐系统1PPT课件推荐系统1PPT课件推荐系统出现的原因随着信息技术和互联网的发展，人们逐渐从信息匮乏的时代走入了信息过载（informationoverload）的时代。在这个时代，无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了很大的挑战。无明确需求信息过载PPT课件推荐系统出现的原因随着信息技术和互联网的发展，人们逐渐从信息推荐系统和搜索引擎的异同相同点：都是一种帮助用户快速发现有用信息的工具不同点：搜索引擎需要用户主动提供准确的关键词来寻找信息推荐系统不需要用户提供明确的需求，而是通过分析用户的历史行为给用户的兴趣建模从某种意义上说，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有明确目的时的主动查找需求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PPT课件推荐系统和搜索引擎的异同相同点：PPT课件推荐系统的概念和定义定义：它是利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程”。推荐系统有3个重要的模块：用户建模模块、推荐对象建模模块、推荐算法模块。推荐系统把用户模型中兴趣需求信息和推荐对象模型中的特征信息匹配，同时使用相应的推荐算法进行计算筛选，找到用户可能感兴趣的推荐对象，然后推荐给用户。图1推荐系统通用模型PPT课件推荐系统的概念和定义定义：它是利用电子商务网站向客户提供商品推荐系统的任务联系用户和信息（物品）帮助用户发现对自己有价值的信息让信息能够展现在对它感兴趣的用户面前图2

推荐系统的基本任务是联系用户和物品，解决信息过载的问题PPT课件推荐系统的任务联系用户和信息（物品）图2推荐系统的基本任务推荐系统是如何工作的以看电影为例向朋友咨询。这种方式在推荐系统中称为社会化推荐，即让好友给自己推荐物品。打开搜索引擎，输入自己喜欢的演员名，然后看看返回结果中还有什么电影是自己没有看过的。这种推荐方式在推荐系统中称为基于内容的推荐。查看排行榜找到和自己历史兴趣相似的一群用户，看看他们最近在看什么电影，这种方式称为基于协同过滤的推荐。PPT课件推荐系统是如何工作的以看电影为例PPT课件推荐系统（算法）的本质通过一定的方式将用户和物品联系起来，而不同的推荐系统利用了不同的方式。图2展示了联系用户和物品的常用方式，比如利用好友、用户的历史兴趣记录以及用户的注册信息等。图3推荐系统常用的3种联系用户和物品的方式PPT课件推荐系统（算法）的本质通过一定的方式将用户和物品联系起来，而推荐系统模块——用户建模模块一个好的推荐系统要给用户提供个性化的、高效的、准确的推荐，那么推荐系统应能够获取反映用户多方面的、动态变化的兴趣偏好推荐系统有必要为用户建立一个用户模型，该模型能获取、表示、存储和修改用户兴趣偏好，能进行推理对用户进行分类和识别帮助系统更好地理解用户特征和类别，理解用户的需求和任务，从而更好地实现用户所需要的功能PPT课件推荐系统模块——用户建模模块一个好的推荐系统要给用户提供个性建立用户模型之前，需要考虑下面几个问题：模型的输入数据有哪些，如何获取模型的输入数据。如何考虑用户的兴趣及需求的变化。建模的对象是谁。清楚了上述内容后，怎么建模呢。模型的输出是什么。PPT课件建立用户模型之前，需要考虑下面几个问题：PPT课件用户建模的大致过程如图图2中获取用户信息就是解决模型输入数据的问题，模型的输入数据主要有以下几种：用户属性用户手工输入的信息用户的浏览行为和浏览内容推荐对象的属性特征图4用户建模的过程PPT课件用户建模的大致过程如图图4用户建模的过程PPT课件获取模型输入数据的方式有显式获取、隐式获取显式的获取方式：用户主动告之优点：简单而直接的做法，能相对准确地反映用户的需求，同时所得的信息比较具体、全面、客观，结果往往比较可靠缺点：很难收到实效，主要原因就是很少用户愿意花时间或不愿向系统表达自己的喜好隐式获取法：指系统通过跟踪用户行为，通过推理获取用户的兴趣偏好优点：减少用户很多不必要的负担，不会打扰用户的正常生活缺点：跟踪的结果未必能正确反映用户的兴趣偏好PPT课件获取模型输入数据的方式有显式获取、隐式获取PPT课件用户的兴趣和需求会随着时间和情景发生变化，用户建模时要考虑到用户长期兴趣偏好和短期兴趣偏好，还要考虑兴趣的变化，目前很多研究关注了用户的长期兴趣，建立了静态模型，用户兴趣更新的动态模型也受到了很多关注，短期兴趣的关注还比较少建模的对象有单用户建模和群组建模之分单用户建模针对单个用户进行建模，比如基于内容的推荐群组建模是针对群体用户进行建模，比如协同推荐PPT课件用户的兴趣和需求会随着时间和情景发生变化，用户建模时要考虑到用户模型的建模方法主要有遗传算法、基于机器学习的方法，例如TF-IDF、自动聚类、贝叶斯分类器、决策树归纳和神经网络方法等。PPT课件用户模型的建模方法主要有遗传算法、基于机器学习的方法，例如T推荐系统模块——推荐对象的建模推荐对象进行描述之前也要考虑以下几个问题：提取推荐对象的什么特征，如何提取，提取的特征用于什么目的。对象的特征描述和用户文件描述之间有关联。提取到的每个对象特征对推荐结果会有什么影响。对象的特征描述文件能否自动更新。PPT课件推荐系统模块——推荐对象的建模推荐对象进行描述之前也要考虑以不同的对象，特征也不相同，目前并没有一个统一的标准来进行统一描述，主要有基于内容的方法和基于分类的方法两大类方法。针对文档类对象的这两个表示方法给以分析。基于内容的方法是从对象本身抽取信息来表示对象，使用最广泛的方法是用加权关键词矢量，该方法通过对一组文档的统计分析得出文档的特征向量。在完成文档特征的选取后，还得计算每个特征的权值，权值大的对推荐结果的影响就大。目前使用最广泛的是TF—IDF方法。基于分类的方法是把推荐对象放入不同类别中，这样可以把同类文档推荐给对该类文档感兴趣的用户了。文本分类的方法有多种，比如朴素贝叶斯（Naive-Bayes），k最近邻方法（KNN）和支持向量机（SVM）等。对象的类别可以预先定义，也可以利用聚类技术自动产生PPT课件不同的对象，特征也不相同，目前并没有一个统一的标准来进行统一文本等对象特征提取技术相对比较成熟，但推荐系统的对象不一定具有文本特征或文本不足以作为描述，尤其是网络上广泛存在的多媒体数据，自动化的特征提取方法需要结合多媒体内容分析领域的相关技术。推荐系统推荐给用户的对象首先不能与用户看过的对象重复，其次也不能与用户刚刚看过的对象不是太形似或者太不相关，这就是所谓的模型过拟合问题（可扩展性问题）。推荐系统中出现新的对象时，推荐系统尤其是协同过滤系统中，新对象出现后必须等待一段时间才会有用户查看并进行评价，在此之前推荐系统无法对此对象进行分析和推荐，这就是推荐系统研究的另一个难点和重点——冷启动问题。PPT课件文本等对象特征提取技术相对比较成熟，但推荐系统的对象不一定具推荐系统模块——推荐算法模块推荐算法是整个推荐系统中最核心和关键的部分，在很大程度上决定了推荐系统类型和性能的优劣公认的推荐算法基本包括以下几种：基于内容的推荐协同过滤推荐基于知识的推荐混合推荐PPT课件推荐系统模块——推荐算法模块推荐算法是整个推荐系统中最核心和基于内容的推荐该方法是根据用户已经选择的对象，从推荐对象中选择其他特征相似的对象作为推荐结果首先提取推荐对象的内容特征，和用户模型中的用户兴趣偏好匹配，匹配度较高的推荐对象就可作为推荐结果推荐给用户计算推荐对象的内容特征和用户模型中兴趣特征二者之间的相似性是该推荐策略中一个关键部分计算所得的值按其大小排序，将最靠前的若干个对象作为推荐结果呈现给用户PPT课件基于内容的推荐该方法是根据用户已经选择的对象，从推荐对象中选协同过滤推荐推荐算法中最成功的策略，它于20世纪90年代开始研究并促进了整个推荐系统研究的繁荣协同过滤推荐一般分为两类：基于用户的协同推荐基于物品的协同推荐PPT课件协同过滤推荐推荐算法中最成功的策略，它于20世纪90年代开始基于用户的协同推荐它的基本思想是用户选择某个推荐对象是基于“同好”的推荐也就是说，如果一些用户对某些推荐对象的评分比较相似，则说明这些用户的兴趣偏好相似，那么他们对其他推荐对象的评分应该也是相似的首先找到和目标用户兴趣偏好相似的最近邻居，然后根据他的最近邻居对推荐对象的评分来预测目标用户对未评分的推荐对象的评分，选择预测评分最高的若干个推荐对象作为推荐结果反馈给用户User-CFPPT课件基于用户的协同推荐它的基本思想是用户选择某个推荐对象是基于“基于物品的协同过滤推荐基于用户对推荐对象“品牌”的信任而进行的推荐基于物品的协同推荐是基于这样一个假设：如果大部分用户对一些推荐对象的评分比较相似，则当前用户对这些项的评分也比较相似。就好像很多用户对某个品牌比较信任，则其他用户就比较容易选择该品牌的产品首先找到目标对象的最近邻居，由于当前用户对最近邻居的评分与对目标推荐对象的评分比较类似，所以可以根据当前用户对最近邻居的评分预测当前用户对目标推荐对象的评分，然后选择预测评分最高的若干个目标对象作为推荐结果呈现给当前用户Item-CFPPT课件基于物品的协同过滤推荐基于用户对推荐对象“品牌”的信任而进行基于知识的推荐如果把注意力投向其他应用领域，比如消费类电子产品，就会涉及大量的单次购买者，这就意味着推荐系统无法依赖购买记录此时，系统需要利用额外的因果知识生成推荐在这种基于知识的方法中，推荐系统通常会用到有关当前用户和有效物品的额外信息PPT课件基于知识的推荐如果把注意力投向其他应用领域，比如消费类电子产混合推荐各种推荐方法都有各自的优缺点，在实际应用中可以针对具体问题采用推荐算法的组合进行推荐目的是通过组合不同的推荐策略，达到扬长避短的目的，从而产生更符合用户需求的推荐PPT课件混合推荐各种推荐方法都有各自的优缺点，在实际应用中可以针对具个性化推荐系统的应用在网站中的主要作用是通过分析大量用户行为日志，给不同用户提供不同的个性化页面展示，来提高网站的点击率和转化率。所有的推荐系统应用都是由前台的展示页面(UI)、后台的日志系统(数据)以及推荐算法系统（算法）3部分构成的。应用领域电子商务（亚马逊）电影和视频网站（Netflix）个性化音乐网络电台社交网络（Facebook）个性化阅读（GoogleReader）基于位置的服务个性化邮件和广告PPT课件个性化推荐系统的应用在网站中的主要作用是通过分析大量用户行为推荐系统评测什么是好的推荐系统？这是推荐系统评测需要解决的首要问题一个完整的推荐系统一般存在3个参与方：用户、物品提供者和提供推荐系统的网站好的推荐系统不仅仅是能够准确预测用户的行为图5推荐系统的参与者PPT课件推荐系统评测什么是好的推荐系统？这是推荐系统评测需要解决的首评测指标用户满意度预测准确度覆盖率多样性新颖性惊喜度信任度实时性健壮性商业目标PPT课件评测指标用户满意度PPT课件1、用户满意度用户作为推荐系统的参与者，其满意度是评测推荐系统的最重要指标用户调查获得用户满意度主要是通过调查问卷的形式GroupLens曾经做过一个论文推荐系统的调查问卷，请问下面那句话最能描述你看到推荐结果的感受？推荐的论文都是我非常想看的。推荐的论文很多我都看过了，确实是符合我兴趣的不错论文。推荐的论文和我的研究兴趣是相关的，但我并不喜欢。不知道为什么会推荐这些论文，它们和我的兴趣丝毫没有关系。PPT课件1、用户满意度用户作为推荐系统的参与者，其满意度是评测推荐系在线系统中，用户满意度主要通过一些对用户行为的统计得到电子商务网站中，用户如果购买了推荐的商品，就表示他们在一定程度上满意，可以利用购买率度量用户的满意度有些网站会通过设计一些用户反馈界面收集用户满意度，有对推荐结果满意或者不满意的反馈按钮，统计两种按钮的单击情况更一般的情况下，我们可以用点击率、用户停留时间和转化率等指标度量用户的满意度PPT课件在线系统中，用户满意度主要通过一些对用户行为的统计得到PPT2、预测准确度预测准确度度量一个推荐系统或者推荐算法预测用户行为的能力这个指标是最重要的推荐系统离线评测指标需要一个包含用户的历史行为记录的离线数据集将该训练集通过时间分成训练集和测试集通过在训练集上建立用户的行为和兴趣模型预测用户在测试集上的行为计算预测行为和测试集上实际行为的重合度作为预测准确度PPT课件2、预测准确度预测准确度度量一个推荐系统或者推荐算法预测用户3、覆盖率描述一个推荐系统对物品长尾的发掘能力覆盖率最简单的定义：推荐系统能够推荐出来的物品占总物品集合的比例以图书推荐为例，出版社可能会很关心他们的书有没有被推荐给用户覆盖率为100%的推荐系统可以将每个物品都推荐给至少一个用户热门排行榜的推荐覆盖率是很低的，它只会推荐那些热门的物品，这些物品在总物品中占的比例很小一个好的推荐系统不仅需要有比较高的用户满意度，也要有较高的覆盖率PPT课件3、覆盖率描述一个推荐系统对物品长尾的发掘能力PPT课件为了更细致地描述推荐系统发掘长尾的能力，需要统计推荐列表中不同物品出现次数的分布。如果所有的物品都出现在推荐列表中，且出现的次数差不多，那么推荐系统发掘长尾的能力就很好马太效应：强者更强，弱者更弱很多研究表明现在主流的推荐算法（比如协同过滤算法）是具有马太效应的PPT课件为了更细致地描述推荐系统发掘长尾的能力，需要统计推荐列表中不4、多样性为了满足用户广泛的兴趣，推荐列表需要能够覆盖用户不同的兴趣领域，即推荐结果具有多样性多样性推荐列表的好处用一句俗话表述就是”不在一棵树上吊死“多样性描述了推荐列表中物品两两之间的不相似性PPT课件4、多样性为了满足用户广泛的兴趣，推荐列表需要能够覆盖用户不5、新颖性新颖的推荐是指给用户推荐那些他们以前没有听说过的物品在一个网站中实现新颖性的最简单方法：把那些用户之前在网站中对其有过行为的物品从推荐列表中过滤掉O'scarCelma在博士论文中研究了新颖度的评测评测新颖度的最简单方法是利用推荐结果的平均流行度，因为越不热门的物品越可能让用户觉得新颖如果推荐结果中物品的平均热门程度较低，那么推荐结果就可能有比较高的新颖性但是，用推荐结果的平均流行度度量新颖性比较粗略，因为不同用户不知道的东西是不同的要准确的统计新颖性需要做用户调查PPT课件5、新颖性新颖的推荐是指给用户推荐那些他们以前没有听说过的物6、惊喜度惊喜度是最近这几年推荐系统领域最热门的话题惊喜度和新颖性是有区别的：GuyShani论文中的例子如果推荐结果和用户的历史兴趣不相似，但却让用户觉得满意，那么就可以说推荐结果的惊喜度很高推荐的新颖性仅仅取决于用户是否听说过这个推荐结果提高推荐惊喜度需要提高推荐结果的用户满意度，同时降低推荐结果和用户历史兴趣度的相似度PPT课件6、惊喜度惊喜度是最近这几年推荐系统领域最热门的话题PPT课7、信任度度量推荐系统的信任度只能通过问卷调查的方式，询问用户是否信任推荐系统的推荐结果提高推荐系统的信任度的两种方法：增加推荐系统的透明度（如，提供推荐解释）考虑用户的社交网络信息，利用用户的好友信息给用户做推荐，并且用好友进行推荐解释PPT课件7、信任度度量推荐系统的信任度只能通过问卷调查的方式，询问用8、实时性物品（新闻、微博等）具有很强的时效性，需要在物品还具有时效性时就将它们推荐给用户推荐系统的实时性包括两个方面：推荐系统需要实时地更新推荐列表来满足用户新的行为变化推荐系统需要能够将新加入系统的物品推荐给用户PPT课件8、实时性物品（新闻、微博等）具有很强的时效性，需要在物品还9、健壮性任何一个能带来利益的算法系统都会被人攻击，这方面最典型的例子就是搜索引擎（作弊和反作弊斗争）推荐系统目前也遇到了同样的作弊问题，而健壮性指标衡量了一个推荐系统抗击作弊的能力最著名的作弊方法：行为注入攻击算法健壮性的评测主要利用模拟攻击在实际系统中，提高系统的健壮性，除了选择健壮性高的算法，还有以下方法：设计推荐推荐系统时尽量使用代价比较高的用户行为在使用数据前，进行攻击检测，从而对数据进行清理PPT课件9、健壮性任何一个能带来利益的算法系统都会被人攻击，这方面最10、商业目标很多时候，评价推荐系统更加注重网站的商业目标是否达成，商业目标和网站的盈利是息息相关的最本质的商业目标是平均一个用户给公司带来的盈利不同的网站具有不同的商业目标电子商务网站，商业目标可能是销售额基于展示广告盈利的网站，商业目标可能是广告展示总数基于点击广告盈利的网站，商业目标可能是广告点击量网站使用推荐系统的目的除了满足用户发现内容的需求，也需要利用推荐系统加快实现商业上的指标PPT课件10、商业目标很多时候，评价推荐系统更加注重网站的商业目标是评测维度增加评测维度的目的就是知道一个算法在什么情况下性能最好评测维度分为如下3种：用户维度：主要包括用户的人口统计学信息、活跃度以及是不是新用户等物品维度:包括物品的属性信息、流行度、平均分以及是不是新加入的物品等时间维度：包括季节，是工作日还是周末，是白天还是晚上等利用评测维度，可以找到一个看上去比较弱的算法的优势，发现一个看上去比较强的算法的缺点PPT课件评测维度增加评测维度的目的就是知道一个算法在什么情况下性能最谢谢！PPT课件谢谢！PPT课件推荐系统41PPT课件推荐系统1PPT课件推荐系统出现的原因随着信息技术和互联网的发展，人们逐渐从信息匮乏的时代走入了信息过载（informationoverload）的时代。在这个时代，无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了很大的挑战。无明确需求信息过载PPT课件推荐系统出现的原因随着信息技术和互联网的发展，人们逐渐从信息推荐系统和搜索引擎的异同相同点：都是一种帮助用户快速发现有用信息的工具不同点：搜索引擎需要用户主动提供准确的关键词来寻找信息推荐系统不需要用户提供明确的需求，而是通过分析用户的历史行为给用户的兴趣建模从某种意义上说，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有明确目的时的主动查找需求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PPT课件推荐系统和搜索引擎的异同相同点：PPT课件推荐系统的概念和定义定义：它是利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程”。推荐系统有3个重要的模块：用户建模模块、推荐对象建模模块、推荐算法模块。推荐系统把用户模型中兴趣需求信息和推荐对象模型中的特征信息匹配，同时使用相应的推荐算法进行计算筛选，找到用户可能感兴趣的推荐对象，然后推荐给用户。图1推荐系统通用模型PPT课件推荐系统的概念和定义定义：它是利用电子商务网站向客户提供商品推荐系统的任务联系用户和信息（物品）帮助用户发现对自己有价值的信息让信息能够展现在对它感兴趣的用户面前图2

推荐系统的基本任务是联系用户和物品，解决信息过载的问题PPT课件推荐系统的任务联系用户和信息（物品）图2推荐系统的基本任务推荐系统是如何工作的以看电影为例向朋友咨询。这种方式在推荐系统中称为社会化推荐，即让好友给自己推荐物品。打开搜索引擎，输入自己喜欢的演员名，然后看看返回结果中还有什么电影是自己没有看过的。这种推荐方式在推荐系统中称为基于内容的推荐。查看排行榜找到和自己历史兴趣相似的一群用户，看看他们最近在看什么电影，这种方式称为基于协同过滤的推荐。PPT课件推荐系统是如何工作的以看电影为例PPT课件推荐系统（算法）的本质通过一定的方式将用户和物品联系起来，而不同的推荐系统利用了不同的方式。图2展示了联系用户和物品的常用方式，比如利用好友、用户的历史兴趣记录以及用户的注册信息等。图3推荐系统常用的3种联系用户和物品的方式PPT课件推荐系统（算法）的本质通过一定的方式将用户和物品联系起来，而推荐系统模块——用户建模模块一个好的推荐系统要给用户提供个性化的、高效的、准确的推荐，那么推荐系统应能够获取反映用户多方面的、动态变化的兴趣偏好推荐系统有必要为用户建立一个用户模型，该模型能获取、表示、存储和修改用户兴趣偏好，能进行推理对用户进行分类和识别帮助系统更好地理解用户特征和类别，理解用户的需求和任务，从而更好地实现用户所需要的功能PPT课件推荐系统模块——用户建模模块一个好的推荐系统要给用户提供个性建立用户模型之前，需要考虑下面几个问题：模型的输入数据有哪些，如何获取模型的输入数据。如何考虑用户的兴趣及需求的变化。建模的对象是谁。清楚了上述内容后，怎么建模呢。模型的输出是什么。PPT课件建立用户模型之前，需要考虑下面几个问题：PPT课件用户建模的大致过程如图图2中获取用户信息就是解决模型输入数据的问题，模型的输入数据主要有以下几种：用户属性用户手工输入的信息用户的浏览行为和浏览内容推荐对象的属性特征图4用户建模的过程PPT课件用户建模的大致过程如图图4用户建模的过程PPT课件获取模型输入数据的方式有显式获取、隐式获取显式的获取方式：用户主动告之优点：简单而直接的做法，能相对准确地反映用户的需求，同时所得的信息比较具体、全面、客观，结果往往比较可靠缺点：很难收到实效，主要原因就是很少用户愿意花时间或不愿向系统表达自己的喜好隐式获取法：指系统通过跟踪用户行为，通过推理获取用户的兴趣偏好优点：减少用户很多不必要的负担，不会打扰用户的正常生活缺点：跟踪的结果未必能正确反映用户的兴趣偏好PPT课件获取模型输入数据的方式有显式获取、隐式获取PPT课件用户的兴趣和需求会随着时间和情景发生变化，用户建模时要考虑到用户长期兴趣偏好和短期兴趣偏好，还要考虑兴趣的变化，目前很多研究关注了用户的长期兴趣，建立了静态模型，用户兴趣更新的动态模型也受到了很多关注，短期兴趣的关注还比较少建模的对象有单用户建模和群组建模之分单用户建模针对单个用户进行建模，比如基于内容的推荐群组建模是针对群体用户进行建模，比如协同推荐PPT课件用户的兴趣和需求会随着时间和情景发生变化，用户建模时要考虑到用户模型的建模方法主要有遗传算法、基于机器学习的方法，例如TF-IDF、自动聚类、贝叶斯分类器、决策树归纳和神经网络方法等。PPT课件用户模型的建模方法主要有遗传算法、基于机器学习的方法，例如T推荐系统模块——推荐对象的建模推荐对象进行描述之前也要考虑以下几个问题：提取推荐对象的什么特征，如何提取，提取的特征用于什么目的。对象的特征描述和用户文件描述之间有关联。提取到的每个对象特征对推荐结果会有什么影响。对象的特征描述文件能否自动更新。PPT课件推荐系统模块——推荐对象的建模推荐对象进行描述之前也要考虑以不同的对象，特征也不相同，目前并没有一个统一的标准来进行统一描述，主要有基于内容的方法和基于分类的方法两大类方法。针对文档类对象的这两个表示方法给以分析。基于内容的方法是从对象本身抽取信息来表示对象，使用最广泛的方法是用加权关键词矢量，该方法通过对一组文档的统计分析得出文档的特征向量。在完成文档特征的选取后，还得计算每个特征的权值，权值大的对推荐结果的影响就大。目前使用最广泛的是TF—IDF方法。基于分类的方法是把推荐对象放入不同类别中，这样可以把同类文档推荐给对该类文档感兴趣的用户了。文本分类的方法有多种，比如朴素贝叶斯（Naive-Bayes），k最近邻方法（KNN）和支持向量机（SVM）等。对象的类别可以预先定义，也可以利用聚类技术自动产生PPT课件不同的对象，特征也不相同，目前并没有一个统一的标准来进行统一文本等对象特征提取技术相对比较成熟，但推荐系统的对象不一定具有文本特征或文本不足以作为描述，尤其是网络上广泛存在的多媒体数据，自动化的特征提取方法需要结合多媒体内容分析领域的相关技术。推荐系统推荐给用户的对象首先不能与用户看过的对象重复，其次也不能与用户刚刚看过的对象不是太形似或者太不相关，这就是所谓的模型过拟合问题（可扩展性问题）。推荐系统中出现新的对象时，推荐系统尤其是协同过滤系统中，新对象出现后必须等待一段时间才会有用户查看并进行评价，在此之前推荐系统无法对此对象进行分析和推荐，这就是推荐系统研究的另一个难点和重点——冷启动问题。PPT课件文本等对象特征提取技术相对比较成熟，但推荐系统的对象不一定具推荐系统模块——推荐算法模块推荐算法是整个推荐系统中最核心和关键的部分，在很大程度上决定了推荐系统类型和性能的优劣公认的推荐算法基本包括以下几种：基于内容的推荐协同过滤推荐基于知识的推荐混合推荐PPT课件推荐系统模块——推荐算法模块推荐算法是整个推荐系统中最核心和基于内容的推荐该方法是根据用户已经选择的对象，从推荐对象中选择其他特征相似的对象作为推荐结果首先提取推荐对象的内容特征，和用户模型中的用户兴趣偏好匹配，匹配度较高的推荐对象就可作为推荐结果推荐给用户计算推荐对象的内容特征和用户模型中兴趣特征二者之间的相似性是该推荐策略中一个关键部分计算所得的值按其大小排序，将最靠前的若干个对象作为推荐结果呈现给用户PPT课件基于内容的推荐该方法是根据用户已经选择的对象，从推荐对象中选协同过滤推荐推荐算法中最成功的策略，它于20世纪90年代开始研究并促进了整个推荐系统研究的繁荣协同过滤推荐一般分为两类：基于用户的协同推荐基于物品的协同推荐PPT课件协同过滤推荐推荐算法中最成功的策略，它于20世纪90年代开始基于用户的协同推荐它的基本思想是用户选择某个推荐对象是基于“同好”的推荐也就是说，如果一些用户对某些推荐对象的评分比较相似，则说明这些用户的兴趣偏好相似，那么他们对其他推荐对象的评分应该也是相似的首先找到和目标用户兴趣偏好相似的最近邻居，然后根据他的最近邻居对推荐对象的评分来预测目标用户对未评分的推荐对象的评分，选择预测评分最高的若干个推荐对象作为推荐结果反馈给用户User-CFPPT课件基于用户的协同推荐它的基本思想是用户选择某个推荐对象是基于“基于物品的协同过滤推荐基于用户对推荐对象“品牌”的信任而进行的推荐基于物品的协同推荐是基于这样一个假设：如果大部分用户对一些推荐对象的评分比较相似，则当前用户对这些项的评分也比较相似。就好像很多用户对某个品牌比较信任，则其他用户就比较容易选择该品牌的产品首先找到目标对象的最近邻居，由于当前用户对最近邻居的评分与对目标推荐对象的评分比较类似，所以可以根据当前用户对最近邻居的评分预测当前用户对目标推荐对象的评分，然后选择预测评分最高的若干个目标对象作为推荐结果呈现给当前用户Item-CFPPT课件基于物品的协同过滤推荐基于用户对推荐对象“品牌”的信任而进行基于知识的推荐如果把注意力投向其他应用领域，比如消费类电子产品，就会涉及大量的单次购买者，这就意味着推荐系统无法依赖购买记录此时，系统需要利用额外的因果知识生成推荐在这种基于知识的方法中，推荐系统通常会用到有关当前用户和有效物品的额外信息PPT课件基于知识的推荐如果把注意力投向其他应用领域，比如消费类电子产混合推荐各种推荐方法都有各自的优缺点，在实际应用中可以针对具体问题采用推荐算法的组合进行推荐目的是通过组合不同的推荐策略，达到扬长避短的目的，从而产生更符合用户需求的推荐PPT课件混合推荐各种推荐方法都有各自的优缺点，在实际应用中可以针对具个性化推荐系统的应用在网站中的主要作用是通过分析大量用户行为日志，给不同用户提供不同的个性化页面展示，来提高网站的点击率和转化率。所有的推荐系统应用都是由前台的展示页面(UI)、后台的日志系统(数据)以及推荐算法系统（算法）3部分构成的。应用领域电子商务（亚马逊）电影和视频网站（Netflix）个性化音乐网络电台社交网络（Facebook）个性化阅读（GoogleReader）基于位置的服务个性化邮件和广告PPT课件个性化推荐系统的应用在网站中的主要作用是通过分析大量用户行为推荐系统评测什么是好的推荐系统？这是推荐系统评测需要解决的首要问题一个完整的推荐系统一般存在3个参与方：用户、物品提供者和提供推荐系统的网站好的推荐系统不仅仅是能够准确预测用户的行为图5推荐系统的参与者PPT课件推荐系统评测什么是好的推荐系统？这是推荐系统评测需要解决的首评测指标用户满意度预测准确度覆盖率多样性新颖性惊喜度信任度实时性健壮性商业目标PPT课件评测指标用户满意度PPT课件1、用户满意度用户作为推荐系统的参与者，其满意度是评测推荐系统的最重要指标用户调查获得用户满意度主要是通过调查问卷的形式GroupLens曾经做过一个论文推荐系统的调查问卷，请问下面那句话最能描述你看到推荐结果的感受？推荐的论文都是我非常想看的。推荐的论文很多我都看过了，确实是符合我兴趣的不错论文。推荐的论文和我的研究兴趣是相关的，但我并不喜欢。不知道为什么会推荐这些论文，它们和我的兴趣丝毫没有关系。PPT课件1、用户满意度用户作为推荐系统的参与者，其满意度是评测推荐系在线系统中，用户满意度主要通过一些对用户行为的统计得到电子商务网站中，用户如果购买了推荐的商品，就表示他们在一定程度上满意，可以利用购买率度量用户的满意度有些网站会通过设计一些用户反馈界面收集用户满意度，有对推荐结果满意或者不满意的反馈按钮，统计两种按钮的单击情况更一般的情况下，我们可以用点击率、用户停留时间和转化率等指标度量用户的满意度PPT课件在线系统中，用户满意度主要通过一些对用户行为的统计得到PPT2、预测准确度预测准确度度量一个推荐系统或者推荐算法预测用户行为的能力这个指标是最重要的推荐系统离线评测指标需要一个包含用户的历史行为记录的离线数据集将该训练集通过时间分成训练集和测试集通过在训练集上建立用户的行为和兴趣模型预测用户在测试集上的行为计算预测行为和测试集上实际行为的重合度作为预测准确度PPT课件2、预测准确度预测准确度度量一个推荐系统或者推荐算法预测用户3、覆盖率描述一个推荐系统对物品长尾的发掘能力覆盖率最简单的定义：推荐系统能够推荐出来的物品占总物品集合的比例以图书推荐为例，出版社可能会很关心他们的书有没有被推荐给用户覆盖率为100%的推荐系统可以将每个物品都推荐给至少一个用户热门排行榜的推荐覆盖率是很低的，它只会推荐那些热门的物品，这些物品在总物品中占的比例很小一个好的推荐系统不仅需要有比较高的用户满意度，也要有较高的覆盖率PPT课件3、覆盖率描述一个推荐系统对物品长尾的发掘能力PPT课件为了更细致地描述推荐系统发掘长尾的能力，需要统计推荐列表中不同物品出现次数的分布。如果所有的物品都出现在推荐列表中，且出现的次数差不多，那么推荐系统发掘长尾的能力就很好马太效应：强者更强，弱者更弱很多研究表明现在主流的推荐算法（比如协同过滤算法）是具有马太效应的PPT课件为了更细致地描述推荐系统发掘长尾的能力，需要统计推荐列表中不4、多样性为了满足用户广泛的兴趣，推荐列表需要能够覆盖用户不同的兴趣领域，即推荐结果具有多样性多样性推荐列表的好处用一句俗话表述就是”不在一棵树上吊死“多样性描述了推荐列表中物品两两之间的不相似性PPT课件4、多样性为了满足用户广泛的兴趣，推荐列表需要能够覆盖用户不5、新颖性新颖的推荐是指给用户推荐那些他们以前没