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技薦推化性個(gè)術(shù)目錄/Contents0102個(gè)性化推薦技術(shù)簡介個(gè)性化推薦系統(tǒng)的應(yīng)用03推薦系統(tǒng)冷啟動(dòng)問題01個(gè)性化推薦技術(shù)簡介如果想買一包薯片,你有多少種辦法?如果想看一部電影或者電視劇呢?一、什么是推薦系統(tǒng)推薦系統(tǒng)就是自動(dòng)聯(lián)系用戶和物品的一種工具,它能夠在信息過載的環(huán)境中幫助用戶發(fā)現(xiàn)令他們感興趣的信息,也能將信息推送給對它們感興趣的用戶。一、什么是推薦系統(tǒng)定義推薦系統(tǒng)

為了解決信息過載的問題,解決方案是分類目錄和搜索引擎。Q:搜索引擎和推薦系統(tǒng)有什么不同?二、“TheLongTail”(長尾)

美國《連線》雜志主編ChrisAnderson在2004年發(fā)表了“TheLongTail”(長尾)一文并于2006年出版了《長尾理論》一書。該書指出,傳統(tǒng)的80/20原則(80%的銷售額來自于20%的熱門品牌)在互聯(lián)網(wǎng)的加入下會(huì)受到挑戰(zhàn)?;ヂ?lián)網(wǎng)條件下,由于貨架成本極端低廉,電子商務(wù)網(wǎng)站往往能出售比傳統(tǒng)零售店更多的商品。雖然這些商品絕大多數(shù)都不熱門,但與傳統(tǒng)零售業(yè)相比,這些不熱門的商品數(shù)量極其龐大,因此這些長尾商品的總銷售額將是一個(gè)不可小覷的數(shù)字,也許會(huì)超過熱門商品(即主流商品)帶來的銷售額。三、個(gè)性化推薦系統(tǒng)如何工作社會(huì)化推薦(socialrecommendation)基于內(nèi)容的推薦(content-basedfiltering)基于協(xié)同過濾(collaborativefiltering)的推薦。02個(gè)性化推薦系統(tǒng)的應(yīng)用一、電子商務(wù)

電子商務(wù)網(wǎng)站是個(gè)性化推薦系統(tǒng)的一大應(yīng)用領(lǐng)域。著名的電子商務(wù)網(wǎng)站亞馬遜是個(gè)性化推薦系統(tǒng)的積極應(yīng)用者和推廣者,被RWW(讀寫網(wǎng))稱為“推薦系統(tǒng)之王”。亞馬遜的推薦系統(tǒng)深入到了其各類產(chǎn)品中,其中最主要的應(yīng)用有個(gè)性化商品推薦列表和相關(guān)商品的推薦列表。亞馬遜個(gè)性化推薦系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)用戶界面包含:推薦結(jié)果的標(biāo)題、縮略圖以及其他內(nèi)容屬性推薦結(jié)果的平均分推薦理由一、電子商務(wù)

亞馬遜還有另外一種個(gè)性化推薦列表,就是按照用戶在Facebook的好友關(guān)系,給用戶推薦他們的好友在亞馬遜上喜歡的物品。

除了個(gè)性化推薦列表,亞馬遜另一個(gè)重要的推薦應(yīng)用就是相關(guān)推薦列表。這種銷售手段是推薦算法最重要的應(yīng)用,后來被很多電子商務(wù)網(wǎng)站作為標(biāo)準(zhǔn)的應(yīng)用。

據(jù)說,亞馬遜有20%~30%的銷售來自于推薦系統(tǒng)。二、電影和視頻網(wǎng)站

在視頻網(wǎng)站成功使用推薦系統(tǒng)的具有代表性的公司是Netflix,它和亞馬遜是早期推薦系統(tǒng)領(lǐng)域最具代表性的兩家公司。Netflix的推薦結(jié)果展示頁面包含了以下幾個(gè)部分。電影的標(biāo)題和海報(bào)。用戶反饋模塊——包括Play(播放)、評分和NotInterested(不感興趣)3種。推薦理由——因?yàn)橛脩粼?jīng)喜歡過別的電影。三、個(gè)性化音樂網(wǎng)絡(luò)電臺音樂推薦是推薦系統(tǒng)里非常特殊的領(lǐng)域,音樂推薦有如下特點(diǎn)。物品空間大物品數(shù)很多,物品空間很大,這主要是相對于書和電影而言。消費(fèi)每首歌的代價(jià)很小對于在線音樂來說,音樂都是免費(fèi)的,不需要付費(fèi)。物品種類豐富音樂種類豐富,有很多的流派。聽一首歌耗時(shí)很少聽一首音樂的時(shí)間成本很低,不太浪費(fèi)用戶的時(shí)間,而且用戶大都把音樂作為背景聲音,同時(shí)進(jìn)行其他工作。物品重用率很高每首歌用戶會(huì)聽很多遍,這和其他物品不同,比如用戶不會(huì)反復(fù)看一個(gè)電影,不會(huì)反復(fù)買一本書。用戶充滿激情用戶很有激情,一個(gè)用戶會(huì)聽很多首歌。上下文相關(guān)用戶的口味很受當(dāng)時(shí)上下文的影響,這里的上下文主要包括用戶當(dāng)時(shí)的心情(比如沮喪的時(shí)候喜歡聽勵(lì)志的歌曲)和所處情境(比如睡覺前喜歡聽輕音樂)。次序很重要用戶聽音樂一般是按照一定的次序一首一首地聽。很多播放列表資源很多用戶都會(huì)創(chuàng)建很多個(gè)人播放列表。不需要用戶全神貫注音樂不需要用戶全神貫注地聽,很多用戶將音樂作為背景聲音。高度社會(huì)化用戶聽音樂的行為具有很強(qiáng)的社會(huì)化特性,比如我們會(huì)和好友分享自己喜歡的音樂。四、基于位置的服務(wù)

在解放碑閑逛時(shí),肚子餓了,打開手機(jī),發(fā)現(xiàn)上面給你推薦了幾家解放碑不錯(cuò)的飯館,價(jià)格、環(huán)境、服務(wù)、口味都如你所愿,這幾乎就是基于位置的個(gè)性化推薦系統(tǒng)最理想的場景了。隨著移動(dòng)設(shè)備的飛速發(fā)展,用戶的位置信息已經(jīng)非常容易獲取,而位置是一種很重要的上下文信息,基于位置給用戶推薦離他近的且他感興趣的服務(wù),用戶就更有可能去消費(fèi)?;谖恢玫姆?wù)往往和社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)合在一起。比如一些app推出了探索功能,給用戶推薦好友在附近的行為。五、個(gè)性化廣告

廣告是互聯(lián)網(wǎng)公司生存的根本。很多互聯(lián)網(wǎng)公司的盈利模式都是基于廣告的,而廣告的CPC(CostPerClick)、CPM(千人成本)直接決定了很多互聯(lián)網(wǎng)公司的收入。個(gè)性化廣告投放和狹義個(gè)性化推薦的區(qū)別是,個(gè)性化推薦著重于幫助用戶找到可能令他們感興趣的物品,而廣告推薦著重于幫助廣告找到可能對它們感興趣的用戶,即一個(gè)是以用戶為核心,而另一個(gè)以廣告為核心。目前的個(gè)性化廣告投放技術(shù)主要分為3種。上下文廣告搜索廣告?zhèn)€性化展示廣告03推薦系統(tǒng)冷啟動(dòng)問題一、冷啟動(dòng)問題簡介冷啟動(dòng)問題(coldstart)主要分3類。用戶冷啟動(dòng)用戶冷啟動(dòng)主要解決如何給新用戶做個(gè)性化推薦的問題。當(dāng)新用戶到來時(shí),我們沒有他的行為數(shù)據(jù),所以也無法根據(jù)他的歷史行為預(yù)測其興趣,從而無法借此給他做個(gè)性化推薦。物品冷啟動(dòng)物品冷啟動(dòng)主要解決如何將新的物品推薦給可能對它感興趣的用戶這一問題。系統(tǒng)冷啟動(dòng)系統(tǒng)冷啟動(dòng)主要解決如何在一個(gè)新開發(fā)的網(wǎng)站上(還沒有用戶,也沒有用戶行為,只有一些物品的信息)設(shè)計(jì)個(gè)性化推薦系統(tǒng),從而在網(wǎng)站剛發(fā)布時(shí)就讓用戶體驗(yàn)到個(gè)性化推薦服務(wù)這一問題。二、解決方案一般來說,可以參考如下解決方案。提供非個(gè)性化的推薦非個(gè)性化推薦的最簡單例子就是熱門排行榜,我們可以給用戶推薦熱門排行榜,然后等到用戶數(shù)據(jù)收集到一定的時(shí)候,再切換為個(gè)性化推薦。二、解決方案利用用戶注冊信息用戶的注冊信息分3種。人口統(tǒng)計(jì)學(xué)信息包括用戶的年齡、性別、職業(yè)、民族、學(xué)歷和居住地。用戶興趣的描述有一些網(wǎng)站會(huì)讓用戶用文字描述他們的興趣。從其他網(wǎng)站導(dǎo)入的用戶站外行為數(shù)據(jù)比如用戶通過豆瓣、新浪微博的賬號登錄,就可以在得到用戶同意的情況下獲取用戶在豆瓣或者新浪微博的一些行為數(shù)據(jù)和社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。二、解決方案選擇合適的物品啟動(dòng)用戶的興趣

解決用戶冷啟動(dòng)問題的另一個(gè)方法是在新用戶第一次訪問推薦系統(tǒng)時(shí),不立即給用戶展示推薦結(jié)果,而是給用戶提供一些物品,讓用戶反饋他們對這些物品的興趣,然后根據(jù)用戶反饋給提供個(gè)性化推薦。很多推薦系統(tǒng)采取了這種方式來解決用戶冷啟動(dòng)問題。二、解決方案利用物品的內(nèi)容信息

物品冷啟動(dòng)需要解決的問題是如何將新加入的物品推薦給對它感興趣的用戶。物品冷啟動(dòng)在新聞網(wǎng)站等時(shí)效性很強(qiáng)的網(wǎng)站中非常重要,因?yàn)槟切┚W(wǎng)站中時(shí)時(shí)刻刻都有新加入的物品,而且每

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