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个性化推荐技术

在这个时代背景下,信息爆炸与长尾问题普遍发生,而解决方案之一是个性化推荐技术,那具体什么是个性化推荐,怎么去实现这一过程呢? 这一章读者朋友需要做到的是读完以后,对个性化推荐技术有一个全局宏观的认识,对于细节不用过多地苛求。 1. 个性化的具象表现-以购物APP(淘宝)为例: 在日常生活中,你在打开淘宝购物可能会遇到以下若干情形:  和好友同时打开app后发现,为什么两个人首页各个频道入口的图片以及文字不一致? 注:这里频道的概念是指淘抢购/有好货/必买清单等电商频道概念,不理解的读者可以打开APP 以上情形背后的答案就是个性化推荐技术,当然也包含了相关的搜索技术。 因为在电商产品中,在非个性化的商品展示过程中,往往爆款商品拥有更多的流量,这样其实不能很好的照顾到高质量长尾用户和高质量长尾商品。

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个性化推荐 101

导语 本文聚焦在如何做个性化推荐的流程,算法则采用常用的逻辑回归LR,这里主要介绍怎么用LR这个工具来做推荐,并不涉及算法本身的研究和细节;本文主要讨论4个问题,什么是个性化推荐?为什么做? 从上述个性化推荐的阐述可以得到两方面信息: 1、推荐存在两个主体,用户(USER)和物品(ITEM); 2、推荐个性化的,每个用户得到推荐的物品是不同的,是极大程度上符合个人喜好的。 如上图所示是游戏个性化推荐和人工运营精品推荐的效果对比,可以看出自个性化推荐上线后点击率效果差别是很大的。为什么会这样呢? 现在这种个性化的需求越来越普遍,也促成了各产品各业务对个性化的强烈需求。 三、When? 什么时候需要做个性化推荐呢? 一般来说必须要有两个主体,用户和物品,如果只是单一的提升用户对某一个东西的行为效果,并不需要用到个性化推荐。 四、How? 下面重点讲下怎么做个性化推荐,上图是整个流程图,我们一步步讲。

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    个性化推荐最佳实践

    个性化推荐技术已经给零售网站提供了解决方案。目前很多大型的零售网站,比如Amazon、CDNOW、Netflix等都在采用个性化推荐技术来改善顾客的购物体验。 个性化推荐系统能够根据每位顾客在网站上的浏览和访问历史来挖掘顾客的个性化偏好,从而向不同的顾客展示他们各自需要的可能不同的商品。 No.1 什么是个性化推荐? No.3 个性化推荐栏的作用 ? 二、首页里的个性化推荐 如今,网络正从一个搜索时代进入一个发现时代,推荐引擎无所不在,它能为你推荐买什么商品,看什么电影,读什么文章,听什么音乐等等。 首页个性化推荐栏——智能导购人性关怀 譬如,购物网站在首页增加了百分点科技个性化推荐栏“猜您喜欢”,这是基于用户浏览历史及偏好,向用户推荐符合其兴趣和需求的商品。 如何在列表页上做个性化推荐

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    个性化推荐算法总结

    事实上,作为信息过滤的第一环,召回对于个性化推荐系统极其重要,神策智能推荐在保障数据源的准确性基础上,使用了多种召回方法加强个性化推荐推荐精准性。 如何搭建一套个性化推荐系统? 个性化推荐系统架构图 一、大量级可推荐内容,即推荐的SKU 个性化推荐的本质是提升信息筛选的效率,如果信息量级小个性化意义不大(比如一个视频网站每天只能产生10条新闻,再怎么个性化也只是在这10 条内循环,对用户来说没有差别),个性化推荐的SKU至少是千级或万级,而且理论上来说,优质内容越多、类别分布越广泛,个性化推荐效果越好。 千人千面:打造个性化推荐系统 推荐系统是如何推荐的 1-利用用户行为数据 利用用户行为数据进行个性化推荐,其实在个性化推荐系统就已经诞生了,最典型的就是各类排行榜。

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    个性化推荐沙龙 | 跨领域推荐,实现个性化服务的技术途径

    目前学术界与工业界对推荐的研究与应用,主要集中在对单领域的个性化推荐,即根据用户对某一领域(如书籍)的兴趣特点和购买行为,向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。 还以用户购买书籍为例,因为是单领域推荐问题,对在该领域从未购买过书籍的用户来说,系统没有该用户在这个领域的任何信息,因此必然无法对用户进行单领域个性化推荐,只能推荐给用户一些流行热门的商品,无法体现个性化 单领域推荐难以实现“真正个性化推荐 所谓的个性化推荐,在单领域往往是“群体分类推荐”。 从这一角度来看,并不能真正做到个性化推荐。 跨领域推荐是将多个领域数据联合起来,共同作用于目标领域推荐。比如一个系统拥有用户-书籍和用户-电影评价数据。 基于这样的现状,即使一个用户只购买过一两件商品,也可以联合其他数据,对用户进行真正的个性化推荐

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    个性化推荐系统设计(3.1)如何评价个性化推荐系统的效果

    一般来说,Precision就是检索出来的条目(比如:文档、网页等)有多少是准确的,Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来了。   正确率、召回...

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    个性化推荐系统设计(2.1)推荐算法介绍

    协同过滤算法 协同过滤(Collaborative filtering, CF)算法是目前个性化推荐系统比较流行的算法之一。 image 基于属性的推荐算法 基于用户标签的推荐 统计用户最常用的标签,对于每个标签,统计被打过这个标签次数最多的物品,然后将具有这些标签的最热门的物品推荐给这个用户。 image 基于热门内容的推荐算法 为用户推荐流行度高的物品,或者说新热物品。例如最近北方天气突然降温,一大堆用户开始在淘宝搜索购买大衣或者羽绒服,淘宝就会为北方用户推荐大衣。 流行度算法很好的解决冷启动问题,但推荐的物品有限,不能很好的命中用户的兴趣点;其推荐列表通常会作为候补列表推荐给用户;在微博、新闻等产品推荐时是常用的方法。 基本流程就是:确定物品的流行周期,计算物品在流行周期内的流行度,流行度高的物品作为被推荐的物品。

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    BPR:个性化排名推荐系统

    -项目矩阵训练出多个矩阵,且一个矩阵表示一个用户的项目偏好情况来获得用户多个项目的偏序关系下来进行排名的推荐系统。 潜在语义模型也在推荐系统中得到应用,Schemdit-Thieme提出把推荐看作是多分类问题,用一些二元分类器来解决。 ? BPR 推荐模型的特点 *基于item-item推导出个性化i偏好排名。 相对于一般的ranking,BPR强调个性化推荐。 *推导用于评估个性化推荐ranking的优化条件即后验概率,并用Roc曲线来类比证实BPR-OPT的可行性。 +表示u相对于项目j更倾向于项目i,-表示u相对于周围 BPR推荐系统会考虑positive value 和negative value,也就说所有item都会被个性化ranking,即使用户对某个 以上基本上就是BPR的训练过程,在结合MF来获得个性化排名。 MF-BPR 利用矩阵分解U-I矩阵 ? ,可以用 ?

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    个性化推荐系统(二)---构建推荐引擎

    当下推荐系统包含的层级特别的多,整个线上推荐系统包含:最上层线上推荐服务、中层各个推荐数据召回集(数据主题、分类池子)、底层各种推荐模型。         推荐系统介入线上各种业务,推荐系统当下已经介入内容方面:文章、问答、评论等各个业务系统,商品sku:纯商品、消息push、素材,混合多个业务同时推荐推荐引擎是一定要搞得了,业务发展极快,哪个业务都要接入个性化推荐。构建推荐引擎没什么好探讨的了,现在需要思考和探讨的是怎么构建推荐引擎。         从哪个角度思考呢? 杉枫是从个性化推荐系统、广告投放系统、搜索引擎三个既存在相似又有差异的系统着手思考的。 个性化推荐是一个正在蓬勃发展的技术,推荐引擎会不断吸收内部、外部,以及其他领域的结果不断进行完善。

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    个性化资讯推荐算法 (上)

    很多人会说是头条的个性化推荐技术做得好,个人认为其实不尽然。本文罗列了相关的个性化推荐技术,特别是资讯推荐常用的算法,带大家从“内行”的角度来解密下个性化资讯推荐技术。 除此以外也会在最后用一小节展望下个性化资讯推荐的未来。 (1) 个性化资讯产品:先介绍资讯推荐产品是什么,着重分析其业务特点。 (2) 个性化推荐方案:接着介绍资讯推荐所需的技术,着重分析其技术难点。 (3) 个性化推荐算法:最后介绍业界常用的个性化推荐算法。 个性化推荐算法 围绕上面这几个挑战,业界各大资讯类产品在做推荐时想出了各种招儿来解决,接下来,我们就梳理下业界经典的做法。 接个性化资讯推荐 算法篇 ( 下 )

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    个性化资讯推荐算法 ( 下 )

    作者: justin 接个性化资讯推荐 算法篇 ( 上 ) 深度学习篇 日益红火的深度学习也在不断影响着资讯推荐,在这一节就简要review下最近爆出来的几篇相关文章,大致可以分为两类:1)embedding [1499409644508_972_1499409644572.png] 今日头条 作为国内当红的个性化推荐产品,今日头条技术经历了三个阶段: 1) 早期以非个性化推荐为主,重点解决热文推荐和新文推荐 2) 中期以个性化推荐算法为主,主要基于协同过滤和内容推荐两种方式。协同过滤技术和前面介绍的大同小异,不再赘述。 个性化资讯推荐的未来 个资讯消费是人的基本需求,个性化资讯推荐让我们能更好地消费资讯,享受生活的快乐。个性化资讯推荐还有很长的路要走,目前面世的产品仅仅迈出了第一步,看起来有模有样,实际上问题多多。 5) 产品推荐的基因是什么? 加油吧,个性化资讯推荐

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    反人类的个性化推荐

    个性化推荐,指的是根据用户的个体偏好或者上下文信息,对某些内容进行个性化的决策。 在正确认识个性化推荐的作用之前,我们先要学会识破一个推荐产品常用的装逼姿势:“我们全站有80%的流量来自个性化推荐”。 其实,这里的数字往往是真实的,那么为什么说是装逼呢?这可以用一个故事来比喻。 因此,简单地说一个网站流量有多少来源于个性化推荐,其实是一个毫无意义的指标。那么是不是说上图那样的个性化推荐就没有意义了呢? 其实个性化推荐的重要价值,跟咨询公司是有点儿像的。 而个性化推荐在公司政治中的最大意义,也正是要反制这些“人类”控制的流量与灰色交易。 也正因为这样“反人类”的本质目的,个性化推荐在成熟的大公司中推广的阻力巨大。

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    GITCHAT系列2:个性化推荐

    从去年年底开始,PaddlePaddle社区将理论与实践结合,开始撰写一份深度学习教程,其中包括:新手入门、识别数字、图像分类、词向量、情感分析、文本序列标注、机器翻译、个性化推荐。 本次Chat的主题是个性化推荐。在系列教程个性化推荐一文中,我们介绍了推荐系统的背景和经典模型,并以电影推荐为例,使用MovieLens数据集和 PaddlePaddle训练了一个神经网络模型。 YouTube的深度神经网络推荐系统 经常上YouTube看视频的同学可能知道,它的首页视频几乎全部是个性化的,足以见得推荐系统对这个世界上最大的视频网站的重要性。 融合推荐模型的ChatBot应用 近些年涌现出一大批聊天机器人和智能家庭设备,它们几乎全部支持个性化,比如“识别不同的人”,“根据不同人的喜欢推荐不同的内容”。 感谢 感谢订阅本次Chat,个性化推荐这一章节的网络结构其实很简单,更多的知识和内容,还请关注该系列的后续分享。

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    个性化推荐沙龙 | 腾讯云推荐引擎实践

    吕慧伟,腾讯云布道师,腾讯社交网络运营部高级工程师,腾讯通用推荐系统神盾开发负责人,腾讯云推荐引擎架构师。 不知不觉之间,推荐系统已经融入到我们的生活当中。作为大数据时代最重要的几个信息系统之一,推荐系统主要有下面几个作用: 提升用户体验。通过个性化推荐,帮助用户快速找到感兴趣的信息。 提高产品销售。 用户A是一个年轻男性用户,平时可能喜欢玩手机游戏和看小说,所以应用宝的推荐系统会给他推荐游戏的应用。而用户B是一个年轻女性用户,平时喜欢购物和轻游戏,所以应用的推荐系统就会给她推荐购物的应用。 毕竟常用的推荐算法就是那么几种,有没有一种方法使得同一个推荐算法可以复用到不同的推荐场景呢?那就需要对推荐算法库进行通用化设计。 下面举一个例子来说明推荐系统是什么,又是怎么工作的。 R2有下面几个特点: 海量,目前在R2系统上,每天处理上百亿的个性化推荐请求; 实时,每个请求的处理平均延时为18ms; 可靠,系统稳定性为99.99%。 R2从一开始就是围绕线上服务而设计。

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    个性化推荐系统(四)--- 推荐系统服务端

    推荐系统怎样稳定高效提供服务,持续不断满足业务需求,持续不断面对技术挑战,是每一个服务端开发同学应该持续思考,和持续不断优化线上服务。 ?          当下个性化推荐系统面临问题和一般程序有一定差异性,一方面个性化意味着“千人千面”,每个用户用到数据都不一样,常规缓存策略失效,这就要求对程序不断优化已保证性能。           当下个性化推荐正由策略主导,转型到由机器学习算法,深度学习算法,这一过程对于服务端要求要支持更多数据拉取,个性化推荐服务比较核心指标召回率,准确率。 当前今日头条,淘宝等个性化推荐服务均是构建在微服务架构之上,整个流程是根据用户信息拉取分类召回集,过滤已经曝光过,已经购买过等分类召回集,根据分类召回集拉取素材,过滤相应曝光,已购买等素材信息,对数据进行品牌

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    推荐模块︱apple.Turicreate个性化推荐recommender(五)

    这是第五篇apple.Turicreate,主要模块是个性化推荐模块。一如既往的简洁,集成了非常多内容。 笔者从实践来看,一直觉得关系网络模块、近邻模块以及如今的推荐模块都有很多相似的地方。 该模块主要是6款推荐算法 + model.recommend()函数。 推荐算法 函数名 内容 结果 基于item相似推荐 item_similarity_recommender 有预测功能,item之间喜爱的相似程度。 基于内容的相似推荐 item_content_recommender 没有user概念,Item自己内容(多维度)决定,同类推荐,且没有点评数据可以提取的时候可以应用 数据格式不满足 项目流行度推荐 得到了在推荐系统中,哪些item喜好度比较相似。

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    深度解析京东个性化推荐系统

    个性化推荐业务需求比较强烈,基于大数据和个性化推荐算法,实现向不同用户展示不同内容的效果。 为此,团队于2015年底再次升级推荐系统。 目前新版推荐系统支持多类型个性化推荐,包括商品、店铺、品牌、活动、优惠券、楼层等。新版个性化推荐系统架构如图4所示。 ? 个性化技术(橙色模块),个性化主要通过特征和算法训练模型来进行重排序,达到精准推荐的目的。 ,达到更准确的个性化推荐个性化推荐系统是一个系统工程,依赖产品、数据、架构、算法、人机交互等进行场景推荐,本节重点从这几个维度阐述了京东的个性化推荐系统。

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    京东个性化推荐系统实战(上)

    推荐系统核心任务是排序,从线上服务角度看,就是将数据从给定集合中数据选择出来,选出后根据一定规则策略方法 进行排序。        线上服务要根据一定规则进行架构设计,架构设计是什么? 推荐系统是个复杂系统,由多个模块构成,构建推荐引擎,我们在一步步探索。

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    个性化推荐是不是伪命题

    那么,个性化推荐到底是不是伪命题呢?为什么很多推荐系统过了一段时间以后就老是推荐类似的东西呢?本篇文章就要尝试分析和探讨这个“千篇一律”的问题。 推荐是为了预测用户喜好的物品吗 要知道个性化推荐是不是伪命题,我们就必须从个性化推荐的目的说起。 当然,这有一个巨大的前提,那就是,如果我们的产品,真的采用这个推荐的肤浅定义,仅仅注重于推荐用户是否喜欢的东西。 换句话说,就是根本没什么东西可以推荐。 这个问题虽然说起来非常容易理解,但却是很多内容推荐平台(比如新闻推荐、视频推荐)的核心短板,也就是缺乏优质内容。 结论 本篇文章讨论了个性化推荐不是伪问题,而是一个非常深的产品问题,我们需要考虑时时刻刻优化产品的全局健康。

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