个性化推荐系统综述

上个月写过一篇产品推荐的文章,详情请见《我所了解的产品推荐》,内容很泛,多为工作心得。本周读了几篇相关的论文,收获颇多,分享点干货。

以下内容摘自《个性化推荐系统的研究进展》,该文发表于2009年1月的《自然科学进展》专题评述,作者是刘建国、周涛、汪秉宏。

我略去了具体的算法和许多公式,重点看原理、思路和比较。

互联网技术的迅速发展使得大量的信息同时呈现在我们面前,传统的搜索算法只能呈现给所有的用户一样的排序结果,无法针对不同用户的兴趣爱好提供相应的服务。信息的爆炸使得信息的利用率反而降低,这种现象被称之为信息超载。个性化推荐,包括个性化搜索,被认为是当前解决这个问题最有效的工具之一。推荐问题从根本上说是代替用户评估它从未看过的产品,这些产品包括书、电影、CD、网页、甚至可以是饭店、音乐、绘画等等。

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我所了解的产品推荐

产品推荐分2种,一种是以营销为目的,一种是真心觉得好。今天只谈第一种。

之前我们也做过一个,自认为不错,客户和客服的反馈也好,可惜没能正式上线,至今hold。思路很简单,“客户告诉我们他愿意花多少钱[X],希望得到什么效果[Y],我们帮他们选择合适的路径[P]。”其中,X相对容易获得,Y则因本身的多样性需要先做细分,抽象成可量化的特征。然后对每个特征,选取路径P1.P2……Pn,做组合分析,最后是将所有的Y的特征放一起做全局优化。当然,投入的可能不止是钱,也可能是时间什么的,不过那么算的话,就太复杂了。

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