最近读了项亮博士的《推荐系统实践》，在此对用户行为分析这章做一个总结。 用户行为介绍 基于用户行为的推荐，在学术界名为协同过滤算法。...用户行为在个性化推荐系统中一般分两种——显性反馈行为（explicit feedback）和隐性反馈 行为（implicit feedback）。...(2) 找到这个集合中的用户喜欢的，且目标用户没有听说过的物品推荐给目标用户。 ?...比如在购书网站上，当你看一本书的时候，推荐引擎 会给你推荐相关的书籍，这个推荐的重要性进进超过了网站首页对该用户的综合推荐。可以看到，在这种情况下，Item CF 的推荐成为了引导用户浏觅的重要手段。...参考 使用 LFM（Latent factor model）隐语义模型进行 Top-N 推荐 推荐系统实践
用户行为介绍 基于用户行为的推荐，在学术界名为协同过滤算法。 协同过滤就是指用户可以齐心协力，通过不断地和网站互动，使 自己的推荐列表能够不断过滤掉自己不感兴趣的物品，从而越来越满足自己的需求。...用户行为在个性化推荐系统中一般分两种——显性反馈行为（explicit feedback）和隐性反馈 行为（implicit feedback）。...(2) 找到这个集合中的用户喜欢的，且目标用户没有听说过的物品推荐给目标用户。 ?...比如在购书网站上，当你看一本书的时候，推荐引擎 会给你推荐相关的书籍，这个推荐的重要性进进超过了网站首页对该用户的综合推荐。可以看到，在这种情况下，Item CF 的推荐成为了引导用户浏觅的重要手段。...） 推荐系统实践 出处：https://www.zybuluo.com/zhuanxu/note/985025
从本文开始，对推荐系统的各个研究方向进行一些梳理。本文梳理用户多兴趣建模方向的一些经典论文。 √ 1....理论上推荐系统的产生就是解决该问题。 然而不幸的是，信息茧房问题随之而来，用户发现，经常是自己点击、购买了什么，淘宝等平台就推荐什么，体验较差。...ComiRec ComiRec[3]，可调控的多兴趣推荐框架，阿里于2020年发表在KDD。 我们将推荐系统形式化为一个序列推荐问题，旨在预测用户可能与之交互的下一个项目。...候选生成是推荐系统的一项关键任务，从两个角度来看，这在技术上具有挑战性。...一方面，推荐系统需要全面包含用户感兴趣的候选对象，而典型的深度用户建模方法会将每个用户表示为一个单一的向量，难以捕捉用户的不同兴趣。另一方面，为了实用性，候选生成过程需要既准确又高效。
用户画像在大数据分析中是一种很有用的系统，它可以各种不同的系统中，起到很关键的作用。比如搜索引擎、推荐系统、内容系统等等，可以帮助应用实现千人千面、个性化、精准等的效果。...下面将从几个方面来说一下，什么是用户画像，主要的内容来自《用户网络行为画像分析与内容推荐应用》这本书。 应用场景 数据来源 特性 建模 群体画像 画像的存储 画像的查询 画像的更新 ?...推荐系统 推荐系统可以根据用户的喜好和特征，也就是用户的画像，推荐相关的内容。比如，给一个用户定位的画像是美妆达人，那么就应该给她多推送一些面膜护肤之类的东西，而不是推一堆零食。...内容推荐 比如新闻类的产品或者读书类的产品，根据用户的喜好不同，展现不同的内容。...另一种是从增量的数据中计算画像，然后对比旧的数据，考虑是否更新用户的画像。 以上就是用户画像的基本内容，也是《用户网络行为画像分析与内容推荐应用》这本书的第一部分，后续会更新其他的部分。
如果页面布局良好，大多数用户可以快速找到他们想要的内容。Netflix 表示，每次有人开始搜索，都被视为推荐系统的一次失败，因为这意味着人们在推荐系统中找不到任何想要观看的内容。...即使系统不能提供用户所搜索的内容，记录下该事件依然是有价值的。如果用户正在寻找电影，你就知道他对该内容感兴趣。有了这些信息，你的推荐系统可以推荐类似的内容。...大多数推荐系统都使用了评分，但那些用户评分通常会根据用户行为进行加权。评分对这些系统来说只是第一步。你想要的是采集用户的行为。 许多网站允许用户查看他们浏览、购买或使用过的内容。...他对推荐系统和机器学习很感兴趣。他所训练的推荐系统，为用户推荐合适的电影，为人们推送广告，甚至帮助律师找到判例法的内容。自2010 年以来，他一直从事大数据解决方案和机器学习方面的工作。...本书分为两部分，第一部分侧重于基础架构，主要介绍推荐系统的工作原理，展示如何创建推荐系统，以及给应用程序增加推荐系统时，应该如何收集和应用数据；第二部分侧重于算法，介绍推荐系统的算法，以及如何使用系统收集的数据来计算向用户推荐什么内容
1、数据集简介 MovieLens数据集包含多个用户对多部电影的评级数据，也包括电影元数据信息和用户属性信息。 这个数据集经常用来做推荐系统，机器学习算法的测试数据集。...尤其在推荐系统领域，很多著名论文都是基于这个数据集的。(PS: 它是某次具有历史意义的推荐系统竞赛所用的数据集)。...K个用户，用这K个用户的喜好来对目标用户进行物品推荐，这里K=10，下面的代码用来计算与每个用户最相近的10个用户： userMostSimDict = dict() for i in range(len...val += (ratingValues[user][j] * sim) userRecommendValues[i,j] = val 接下来，我们为每个用户推荐...，我们将推荐结果转换为二元组，这里要注意的是，我们一直使用的是索引，我们需要将索引的用户id和电影id转换为真正的用户id和电影id，这里我们前面定义的两个map就派上用场了： userRecommendList
，并使用Hadoop、Spark大数据组件进行分析和处理的推荐系统。.../spark.py ，即可每日自动处理离线数据，精准推荐，推荐方式同时包含基于电影内容（基于内容）、基于用户相似度（基于协同过滤）推荐的方式。后期如有兴趣的同学还可完善改为实时推荐。...系统安装使用说明书 系统安装使用说明书截图 八、系统实现效果 1、用户登录 用户登录失败 用户登录成功 用户注册未完成 用户继续完成注册 2、用户注册 用户注册第一步 用户注册第一步数据不符合要求提示...4、电影查询 电影搜索框搜索电影 电影搜索框搜索电影结果显示 电影类别超链接搜索结果显示 5、电影默认推荐 电影默认推荐栏目显示 6、普通用户功能 用户在评论区添加评论 用户在评论区添加评论成功提示...电影收藏成功提示 电影取消收藏成功提示 电影收藏管理中心 电影评分成功提示 主页显示栏目电影推荐 页面顶部电影推荐 电影详情页推荐 用户注销提示 7、管理员功能 普通用户与管理员菜单栏对比
基于标签的推荐系统 用户用标签来描述自己对物品的看法，因此，标签成为了联系用户和物品的纽带。...因此，标签数据是反应用户兴趣的重要数据源，而如何利用用户的标签数据来提高用户个性化推荐结果的质量，是推荐系统研究的重要问题。 在如何利用标签数据的问题上，豆瓣无疑是这方面的代表。...而对推荐系统，我们定义它的新颖度如下： ?...为了提高推荐的准确率，我们可能要对标签集合做扩展，比如用户曾经用过“推荐系统”这个标签，我们可以将这个标签的相似标签也加入到用户标签集合中，比如“个性化”，“协同过滤”等标签。...图9 Jinni允许用户对编辑给的标签进行反馈 基于图的推荐算法 ---- 前面讨论的简单算法很容易懂，也容易实现，但缺点是不够系统化和理论化。
，进而提升召回和推荐的效果。...首先看一下看一看场景下，整个的推荐流程： 可以看到，整个推荐系统架构主要包含四部分，新闻画像层（news profile layer），用户画像层（user profile layer），召回层（recall...在用户画像层，对用户的基本画像特征和行为特征进行建模。...往期推荐！...推荐系统遇上深度学习(九十七)-[阿里]使用用户未点击行为增强序列推荐效果 推荐系统遇上深度学习(九十六)-[第四范式]考虑域内信息和多模块非线性融合的NON模型 推荐系统遇上深度学习(九十五)-[雅虎
推荐系统从早期发展到现在，已经得到了很大的改进和完善，以不断地提高用户体验。尽管推荐系统中许多都是非常复杂的系统，但其背后的基本思想依然十分简单。 推荐系统是什么？...推荐系统是信息过滤系统的一个子类，它根据用户的偏好和行为，来向用户呈现他(或她)可能感兴趣的物品。推荐系统会尝试去预测你对一个物品的喜好，以此向你推荐一个你很有可能会喜欢的物品。...然而，基于用户的协同过滤在实现中存在一些以下问题： 用户偏好会随时间的推移而改变，推荐系统生成的许多推荐可能会随之变得过时。 用户的数量越多，生成推荐的时间就越长。...最后，考虑到没有用户能够改变系统中的物品，这种系统要更难于被欺骗或攻击。 基于内容的推荐系统 在基于内容的推荐系统中，元素的描述性属性被用来构成推荐。“内容Content”一词指的就是这些描述。...例如，当用户明确指出在一个特定的价格范围内寻找一个家庭住宅时，系统必须考虑到这个用户规定的约束。 推荐系统中的冷启动问题 推荐系统中的主要问题之一是最初可用的评价数量相对较小。
写在前面 【推荐系统】专栏历史文章： 深入理解YouTube推荐系统算法 深入理解推荐系统：召回 深入理解推荐系统：排序 深入理解推荐系统：Fairness、Bias和Debias 深入理解推荐系统：推荐系统中的...attention机制 深入理解推荐系统：特征交叉组合模型演化简史 作为【推荐系统】系列文章的第七篇，将以CIKM2020中的一篇论文“Search-based User Interest Modeling...本文的主要工作： 提出SIM建模长序列用户行为数据，两阶段的串行的机制设计使得SIM能够更好地建模lifelong序列行为数据； 介绍了在大规模工业系统中部署SIM的实际经验，SIM已经部署在阿里展示广告系统上...工业推荐系统和广告系统需要在1秒内处理巨量流量请求，需要CTR模型实时响应。serving耗时应该少于30ms。...在长期部分SIM的推荐且被点击的结果是显著高于DIEN的。这说明SIM真正更多的推荐出了用户偏向长期行为相关的结果，且用户进行了点击，侧面说明SIM相对更好的建模了长期兴趣。
上线了一个百台规模的ES集群，还设计开发了一套实时推荐系统。 标题有点长，其实是为了突出该推荐系统的三个亮点，一个是实时，一个是基于用户画像去做的，一个是异步化。...在我设计的推荐系统中，候选集的概念是不同类型的待推荐给用户的视频库，一个用户并不能看到某个候选集的全部，而是能够看到经过匹配算法处理完后的候选集的一部分。...推荐系统有个比较特殊的地方，就是好不好不是某个人说了算，而是通过一些指标来衡量的。比如点击转化率。 *** 用户画像和视频画像 *** 用户画像则体现在兴趣模型上。...流式计算对推荐系统的影响很大，可以完全实现 在推荐系统中，除了接口服务外，其他所有计算相关的，包括但不限于： 新内容预处理，如标签化，存储到多个存储器 用户画像构建 如短期兴趣模型 新热数据候选集 短期协同...推荐系统的体系结构 整个推荐系统的结构如图： ? Snip20161201_6.png 看起来还是挺简单的。
概括 工业界的推荐系统通常包括召回阶段和排序阶段。召回阶段我们根据用户的兴趣从海量的商品中去检索出用户（User）感兴趣的候选商品（ Item），满足推荐相关性和多样性需求。...Multi-interest Extractor 层：（本文重点） 输入：User行为序列的Embedding Features，即 Pooling层 结果； 输出：Interest Capsules，用户的多兴趣...User Embedding：User Id（例如：年龄，性别等）经过Embedding 后通过Concat 操作后作为用户侧特征输入； Item Embedding：Item Id（例如：Item Id...； （3.2）对所有的兴趣路由 ，计算 ，和 ； （3.3）迭代更新 ； 3.4 Label-aware Attention Layer 通过多兴趣提取器层，对用户行为序列...embedding 我们得到多个个兴趣Capsule 表达用户多样的兴趣分布，不同的兴趣Capsule表示用户兴趣的不同偏好。
过往的序列推荐或者行为序列建模，更关注的是在物品层面的偏好情况，而本文将重点放在物品属性之间的相关性上，建模用户在具体属性上的偏好，提出了Trans2D来建模不同物品不同属性之间的相关性，一起来看一下。...1、背景 本文关注的是用户关注列表的推荐问题，即在给定用户的历史交互行为的情况下，预测在用户关注列表中下一个时刻中最可能发生交互的物品。...该任务有两个重要的特点： 1）每次推荐只需要关注用户关注列表的偏好，而不是预测用户对所有物品的偏好，用户的关注列表的数据是非常稀疏的（大部分物品只出现过很少的次数），如果只使用物品ID对物品进行表示，容易导致模型的过拟合...2.1 Model Input 模型的输入主要包含两部分：用户历史行为序列和当前待推荐的物品。...2.4 Prediction Layer 最后的Prediction Layer用来预测用户对待推荐物品的点击概率，首先对待推荐物品经过Attention2D层转换得到的输出矩阵（维度为C*d）进行avg-pooling
在深坑外围徘徊了一周后，我整理了一些推荐系统的基本概念以及一些有代表性的简单的算法，作为初探总结，也希望能抛砖引玉，给同样想入坑的伙伴们提供一些思路。 1.什么是推荐系统 什么是推荐系统？...没错，猜你喜欢、个性歌单、热点微博，这些都是推荐系统的输出内容。从这些我们就可以总结出，推荐系统到底是做什么的。...目的4：加深对用户的了解，为用户提供定制化服务 可以想见，每当系统成功推荐了一个用户感兴趣的内容后，我们对该用户的兴趣爱好等维度上的形象是越来越清晰的。...当有一名新用户或者新物品进入系统时，推荐将无从依据； 在一些item生存周期短（如新闻、广告）的系统中，由于更新速度快，大量item不会有用户评分，造成评分矩阵稀疏，不利于这些内容的推荐。...比如当推荐的内容里包含敏感词汇、涉及用户隐私的内容等等，就需要系统将其筛除；若数次推荐后用户依然对某个item毫无兴趣，我们就需要将这个item降低权重，调整排序；另外，有时系统还要考虑话题多样性的问题
当你在亚马逊商城浏览一些书籍，或者购买过一些书籍后，你的偏好就会被系统学到，系统会基于一些假设为你推荐相关书目。为什么系统会知道，在这背后又藏着哪些秘密呢？...推荐系统可以从百万甚至上亿的内容或商品中把有用的东西高效地显示给用户，这样可以为用户节省很多自行查询的时间，也可以提示用户可能忽略的内容或商品，使用户更有黏性，更愿意花时间待在网站上，从而使商家赚取更多的利润...那么推荐系统背后的魔术是什么呢？其实任何推荐系统本质上都是在做排序。 互联网科技时代，数据是最根本的。...充分利用各平台数据，把系统里所有的音乐、电影、应用等从高到低进行喜好排序，把排名高的推荐给用户，用户喜欢了，推荐系统自然就会有价值。 你可能注意到了，排序的前提是对喜好的预测。...平台还可以利用第三方数据，比如订阅一些手机运营商的数据，用来多维度刻画用户 那推荐系统又是如何建立模型、知道用户爱好的？作者提供了两种重要的算法：矩阵分解模型和深度模型，快来一起探个究竟吧！ 1.
序言 最近因为PAC平台自动化的需求，开始探坑推荐系统。...什么是推荐系统 1. 什么是推荐系统？ 推荐系统是啥？...加深对用户的了解，为用户提供定制化服务 可以想见，每当系统成功推荐了一个用户感兴趣的内容后，我们对该用户的兴趣爱好等维度上的形象是越来越清晰的。...当有一名新用户或者新物品进入系统时，推荐将无从依据； 在一些item生存周期短（如新闻、广告）的系统中，由于更新速度快，大量item不会有用户评分，造成评分矩阵稀疏，不利于这些内容的推荐。...比如当推荐的内容里包含敏感词汇、涉及用户隐私的内容等等，就需要系统将其筛除；若数次推荐后用户依然对某个item毫无兴趣，我们就需要将这个item降低权重，调整排序；另外，有时系统还要考虑话题多样性的问题
在过去我们介绍的推荐方法中，特别是电商领域的推荐，其考虑的只是用户的**宏观交互行为(macro interaction)，如用户购买了xx物品，点击了xx物品。...因此，用户的每一次行为可以表示为(pi,aj,dk)，即用户在在商品pi上有过aj行为，并花费了dk档的时间。...我们的推荐问题就变为了，基于用户的行为序列(pi,aj,dk)，来预测用户下一个可能感兴趣的物品。...不同的渠道表明了用户不同的偏好，如用户从主页进入到商品页，用户也许只是想随便看看，但如果用户从搜索页进入到商品页，那么在一定程度上说明用户是有明确需求的。...3、推荐模型 我们的模型如下图所示： ? 共分为5层，输入层，embedding层，RNN层，attention层，输出层。 输入层 输入层输入的是用户的行为序列，Su={x1,x2,...
本文结构： 推荐系统 常用方法 简介 模型 cost, gradient 表达式 代码实现 应用实例 参考： Coursera－Andrew Ng 的 Machine Learning Sirajology...推荐系统 根据用户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。 为用户节省时间，还能挖掘可能用户自己都不知道的潜在兴趣点。...还有很多例子和方法，以及冷启动等关键问题，推荐大家看《推荐系统实战》这本书，之前去听新浪微博的分享，这本书是他们推荐系统部门的必备材料。 ---- 2....常用模型 方法有基于内容，基于物品，基于用户和协同过滤等。 基于内容，物品，用户的推荐就是把相关的特征表达为向量形式后，计算它们之间的距离，根据相似度高的来为你推荐。 ?...协同过滤 我们要解决一个推荐问题时，很自然的可以想到，用户为什么喜欢这些物品，应该是因为这些物品具有某些特点，而用户刚好对这些特点感兴趣。
大家好，最近看到一篇图解推荐系统的文章，觉得全面和基础，可以快速了解推荐系统中的知识点~分享给大家 什么是推荐系统 推荐系统是一种利用算法和模型为用户推荐个性化内容的技术。...其目标是根据用户的历史行为、偏好和特征，预测他们可能喜欢的物品或服务，从而提高用户体验和满足他们的需求。 推荐系统广泛应用于电子商务、社交媒体、音乐、电影、新闻等领域。...常用技术点 以下是推荐系统中常用的一些技术点： 协同过滤Collaborative Filtering： 基于用户的协同过滤User-Based CF：利用相似用户的历史行为为用户推荐物品。...内容过滤Content-Based Filtering： 利用用户历史行为和物品的内容信息，推荐与用户过去喜欢的物品相似的物品。...评估指标： 使用合适的评估指标来衡量推荐系统的性能，如准确率、召回率、F1 值、AUC 等。 推荐系统的设计与实现通常是根据特定场景和数据的需求来选择和结合这些技术点。
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