文本获取和搜索引擎之推荐系统

推荐系统

推荐系统即把恰当的内容推送给用户，类似于在一系列文档中过滤出用户想要的。一般有两种方式:

1. 看用户喜欢什么样的东西，然后检验当前文档是否和用户喜欢的相似【content-based】；
2. 看喜欢特定文档的都是什么样的用户，然后看当前用户是否和他们一样[collaborative]。 传统的基于内容推荐模型是：

他存在如下问题：

• 必须做一个yes/no的决策
• 初始的数据很少,基本基于配置
• “学习”通过用户的yes判断，而且还要靠慢慢积累

通过向量模型可以做如下改进

1. 是它利用了TR已有的模型作为相关性【分数】计算
2. 对于初始的配置来讲也可以当做是一个向量用来和文档做计算分数
3. 通过阈值模型来做决定是否推送给用户，并对过滤的结果通过效用模型来评估
4. 用户得到的反馈之后反过来更新阈值学习和向量模型的学习系统

向量学习系统即调整向量本身的位置，和搜索类似

阈值模型困难在于：能被用户判断的数据都是送给用户的；开始的时候被标记的数据少；提供给用户一些试点的数据，看用户如何反应，太少了达不到效果，太多又会担心都是用户用不到的数据

Beta-Gamma阈值学习

y轴是实际的作用（比如有点击的），x轴是排序中的位置；