大数据存储与处理-推荐系统课件.ppt

大数据存放与处理-推荐系统
推荐系统模型
基于内容 推荐
协同过滤
潜在原因模型
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大数据存放与处理-推荐系统
推荐系统模型
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大数据存放与处理-推荐系统
从稀缺到丰富: 推荐 需求
传统零售商 货架空间是稀缺资源
还包含: TV networks, movie theaters,…
网络使零成本产品信息传输成为可能
从稀缺到丰富
The Long Tail
Rhapsody: online music service
Wal-Malt: offline supermarket
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大数据存放与处理-推荐系统
Physical vs Online
Read / to learn more!
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大数据存放与处理-推荐系统
推荐
Items
搜索
推荐
Products, web sites, blogs, news items, …
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推荐类型
编辑
收藏列表
要目列表
简单汇聚
Top 10,最流行, 最新上载
为每个用户定制
Amazon, Netflix, …
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严格模型
X 用户集
S 项目集
效用矩阵 Utility Matrix
效用函数 Utility function u:
R 评分集 , 完全有序集
比如, 0-5 星, [0,1]之间 实数
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关键问题
搜集已知评分形成R矩阵
怎样搜集效用矩阵中 数据
依据已知 评分推断未知 评分
关键对未知 高评分感爱好, 只关心用户喜爱什么
评定推断方法
怎样衡量推荐方法 性能
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评分 搜集
显式评价
要求用户对项目给出评分
实际中不太可行—困扰用户
隐式评价
从用户 行为中学习其评分
., 购置意味着高评分
什么代表低评分呢?
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