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推荐算法之协同过滤

算法原理

透过百科,我们了解到协同过滤推荐(Collaborative Filtering recommendation)是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同,协同过滤算法结合用户行为分析用户兴趣,而后根据有着相同兴趣的用户群体的喜好,得到一个更大的兴趣范围,即推荐范围,从而达到预测用户喜好
的目的。

优点

与传统文本过滤相比,协同过滤有下列优点:
(1)能够过滤难以进行机器自动基于内容分析的信息。如艺术品、音乐;
(2)能够基于一些复杂的,难以表达的概念(信息质量、品位)进行过滤;
(3)推荐的新颖性。
正因为如此,协同过滤在商业应用上也取得了不错的成绩。Amazon,CDNow,MovieFinder,都采用了协同过滤的技术来提高服务质量。

缺点

(1)用户对商品的评价非常稀疏,这样基于用户的评价所得到的用户间的相似性可能不准确(即稀疏性问题);
(2)随着用户和商品的增多,系统的性能会越来越低;
(3)如果从来没有用户对某一商品加以评价,则这个商品就不可能被推荐(即最初评价问题)。

总结

协同过滤算法固然在推荐上有一定效果,但当数据的变化性过大时,其预测的准确度往往不尽人意,需要结合场景做进一步的优化。因此,电子商务推荐系统都采用了几种技术相结合的推荐技术。

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