基本概念 基于内容的过滤算法会推荐与用户最喜欢的物品类似的物品。但是，与协同过滤算法不同，这种算法是根据内容（比如标题、年份、描述），而不是人们使用物品的方式来总结其类似程度的。 在基于内容的协同过滤算法中，要做的第一件事是根据内容，计算出书籍之间的相似度。在本例中，使用了书籍标题中的关键字（图二），这只是为了简化而已。在实际中还可以使用更多的属性。 ? 区别在于：相似度是基于书籍内容的，准确来说是标题，而不是根据使用数据。在本例中，系统会给第一个用户推荐第六本书，之后是第四本书（图六）。同样地，只选取与用户之前评论过的书籍最相似的两本书。 ? 优缺点分析 1、优点 （1）不需要惯用数据 （2）可以为具有特殊兴趣爱好的用户推荐罕见特性的项目 （3）可以使用用户内容特征提供推荐解释，信服度较高 （4）不需要巨大的用户群体或者评分记录，只有一个用户也可以产生推荐列表 （5）没有流行度偏见，能推荐新的或者不是很流行的项目，没有新项目问题 2、缺点 （1）项目内容必须是机器可读和有意义的 （2）容易归档用户 （3）很难有意外，存在推荐结果新颖性问题，相似度太高，惊喜度不够
、基于内容的推荐、基于用户的协同过滤推荐、基于项目的协同过滤推荐、基于模型的协同过滤推荐、基于关联规则的推荐 FM： LR： 逻辑回归本质上是线性回归，只是在特征到结果的映射中加入了一层逻辑函数g(z 但我们往往忽略了这种情况只适应于提供商品的电子商务网站，对于新闻，博客或者微内容的推荐系统，情况往往是相反的，物品的数量是海量的，同时也是更新频繁的，所以单从复杂度的角度，这两个算法在不同的系统中各有优势 ，推荐引擎的设计者需要根据自己应用的特点选择更加合适的算法。 适用场景： 在非社交网络的网站中，内容内在的联系是很重要的推荐原则，它比基于相似用户的推荐原则更加有效。 5）采用专家标注 很多系统在建立的时候，既没有用户的行为数据，也没有充足的物品内容信息来计算物品相似度。这种情况下，很多系统都利用专家进行标注。
腾讯云提供AI创新文娱玩法及强大的TRTC音视频能力，为用户提供低延时和高品质的社交娱乐体验，帮助企业快速搭建精品秀场直播间
作者：章华燕 编辑：田 旭 前言 在第一篇文章《推荐算法综述》中我们说到，真正的推荐系统往往是多个推荐算法策略的组合使用，本文介绍的将会是推荐系统最古老的算法：基于内容的推荐算法（Content-Based CB是最早被使用的推荐算法，它的思想非常简单：根据用户过去喜欢的物品（本文统称为 item），为用户推荐和他过去喜欢的物品相似的物品。而关键就在于这里的物品相似性的度量，这才是算法运用过程中的核心。 例如对我来说：我经常购买互联网类书籍，所以它就会给我推荐类似的书籍（当然这里只是举个例子，京东的推荐算法肯定不可能那么单一，但是可以肯定的是他肯定会用到最基础的CB推荐算法）。 随着今日头条的崛起，基于内容的文本推荐就盛行起来。在这种应用中一个item就是一篇文章。 第一步，我们首先要从文章内容中抽取出代表它们的属性。 基于内容推荐的优缺点 下面说说基于内容推荐算法的优缺点。
小编邀请您，先思考： 1 如何做内容推荐？ 2 如何给一个购物中心推荐品牌？ 个性化推荐算法有许多类别，主要包括基于内容的推荐、协同过滤、SVD、基于知识的推荐以及混合推荐算法。 本文介绍基于内容的推荐算法（Content-based Recommendation）。 ? 基于内容的推荐算法（以下简称“内容推荐算法”）只有一个关键点——标签（tag）。 推荐算法将产品分解为一系列标签，并根据用户对产品的行为（例如，购买、浏览）将用户也描述为一系列标签。 内容推荐算法的原理： 1. 将产品分解为一系列标签。 从可行性角度，一个应用场景是否适合用内容推荐算法取决于： 1. 是否可以持续为产品打标签。 2. 标签是否可以覆盖产品的核心属性？ 然而，内容推荐主要使用标签，标签对用户兴趣捕捉稳定性要远远高于单个产品。 3. 便于人机协作：用户可以勾选或者关注推荐标签，从而通过自己的操作来发现自己的个性化需求。 内容推荐算法的劣势： 1.
接个性化推荐算法整理 基于内容的推荐算法content based 个性化召回算法Content Based背景介绍 基于内容的推荐不同于之前任何一种个性化召回算法，它属于独立的分支。 Content Based算法主体流程介绍 在这个算法的主体流程大部分并不属于个性化推荐的范畴，实际上应该从属于NLP或者用户画像的内容范畴。只有极少数的一部分属于个性化推荐算法的内容范畴。 问世较早，流行度高 基于内容推荐的极简性、可解释性，所以它出现的非常早，并且无论是在工业界还是研究界都作为一种基础的召回算法，流行度非常高。 Content Based算法主流程 Item Profile 针对于基于内容推荐下，Item的刻画大体可以分为两大类：1、关键词刻画；2、类别刻画。无论在什么场景下，都是这两个类的刻画。 至于这里的排名，我们会用一些算法加一些规则，算法诸如像TF-IDF(关于TF-IDF的内容请参考Tensorflow深度学习算法整理(二) )，规则是基于我们自己的场景总结出来的一些来修正错误keys的一些规则
如今，推荐算法已经深入到我们生活的各个方面，比如说淘宝根据我们之前的浏览记录给我们推荐想要购买的商品；抖音不停地给我们推荐各种我们感兴趣的视频（虽然我个人不太喜欢抖音，觉得抖音会让我们丧失独立思考的能力 ，但是它的推荐算法还是很厉害的） 。。。 这些推荐算法极大地便捷了我们的生活，身为一个学习机器学习的同学，怎么能不关注一下推荐算法呢？ 下面来举个栗子：如今有一个电影推荐系统，用户可以给电影进行评分，从 0 分到 5 分，有些电影没有被打过分就记做未知，最终目的就是想通过一个推荐算法把某些电影推荐给可能对他感兴趣的用户。 ? 最终就能得到一个基于内容的推荐算法了。
导读 本文是推荐学Java 系列第四篇，通过前三篇内容已经搞定了 JavaSE 的内容，接下来是真正进入Java后端开发的视界。先来了解基本学习路线，可能你会有这样的疑问：前端的内容到底该不该学？ 工具的介绍这里就省略了，下载和环境配置可以去看 推荐学Java 第一篇文章。 下面是关于 Servlet 的内容，这块内容的学习要在Java开发中进行，会结合前端的内容进行，所以前面小编将其列入需要学习的前端范畴中了。 总结 这节内容算是给真正进入Java后端开发做的铺垫，下一节会整理出具体的学习路线和重点，开始Java之旅！ 小编特意创建了一个公众号：推荐学java，会分享与java相关的内容，并且以原创为主，欢迎大家搜索关注（关注即送小编挑选的精品视频教程），一起学Java！
1、什么是协同过滤 在推荐系统众多方法中，基于用户的协同过滤推荐算法是最早诞生的，原理也较为简单。该算法1992年提出并用于邮件过滤系统，两年后1994年被 GroupLens 用于新闻过滤。 一直到2000年，该算法都是推荐系统领域最著名的算法。 在一个在线个性化推荐系统中，当一个用户A需要个性化推荐时，可以先找到和他有相似兴趣的其他用户，然后把那些用户喜欢的、而用户A没有听说过的物品推荐给A。 推荐物品 首先需要从矩阵中找出与目标用户 u 最相似的 K 个用户，用集合 S(u, K) 表示，将 S 中用户喜欢的物品全部提取出来，并去除 u 已经喜欢的物品。 详细内容请点击连接： https://blog.csdn.net/u013473512/article/details/78694958 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn
本文会从什么是基于内容的推荐算法、算法基本原理、应用场景、基于内容的推荐算法的优缺点、算法落地需要关注的点等5个方面来讲解。 01 什么是基于内容的推荐算法 首先我们给基于内容的推荐算法下一个定义，让读者有初步的印象，后面更容易理解我们讲的基于内容的推荐算法。 基于内容的推荐算法算是最早应用于工程实践的推荐算法，有大量的应用案例，如今日头条的推荐有很大比例是基于内容的推荐算法。 04 基于内容的推荐算法的优势与缺点 基于内容的推荐算法算是一类比较直观易懂的算法，目前在工业级推荐系统中有大量的使用场景，在本节我们对基于内容的推荐算法的优缺点加以说明，方便读者在实践中选择取舍，构建适合业务场景的内容推荐系统 基于内容的推荐算法一般用于推荐召回阶段，通过内容特征来为用户选择可能喜欢的内容。 作者会在下两篇讲解内容推荐算法的具体案例，让大家更好地理解掌握内容推荐算法。欢迎大家持续关注！
基于内容的推荐算法 ? ? 相似度计算 ? 基于内容的推荐算法 ? 基于内容推荐系统的高层次结构 ?
这意味着，Facebook算法现在将优先考虑推荐一些可以引起朋友和家人讨论的内容，而不是标题党内容和第三方链接。 将优先推荐Messenger共享的链接 用户的积分（页面的完整性，共享历史等）是排名因素 被用户分享并引起进一步讨论的品牌或发布者内容将获得优先推荐 Facebook算法将优先推荐实况视频，因为它会收到更多互动 你与他人的互动越多，算法就会更多地为你推荐他所关注的内容（如果他们关注你的话） 5 / Twitter算法排名因素—— ? 6 / 如何适应Twitter的算法？ 首次发布时，内容会被推荐给一个特定的粉丝群，以评估参与度 其中的三个重要因素是：1.兴趣（Instagram算法认为你喜欢该内容的可能性越高，你看到它的可能性就越大）；2.时间轴（优先推荐最近发布的帖子 1 / 推荐算法与儿童安全 在过去的几年中，YouTube的推荐算法遭到了抨击，因为有关儿童的视频中出现了问题评论，算法还自动填充恋童癖相关的内容。。
LFM介绍 LFM(Funk SVD) 是利用 矩阵分解的推荐算法： R = P * Q 其中： P矩阵是User-LF矩阵，即用户和隐含特征矩阵 Q矩阵是LF-Item矩阵，即隐含特征和物品的矩阵
基于内容的推荐（Content-based recommendation）在不能得到使用数据时，该怎么办。 这种信息可以被用来做推荐。 纯粹的协同过滤方法，除了相关的消费模式信息以外，不涉及被推荐物品本身的任何信息：也就是它是内容无关的(content-agnostic)。 它们也许不都是该艺术家典型的作品，因此不是一些好的推荐。可是协同过滤算法不能解决这个问题。 而它最大的问题，可能还在于不能推荐新的和非流行的歌曲：如果没有可供分析的使用数据，协同过滤方法就会失效。 基于内容的推荐 Spotify根据几个月之前从智能音乐平台 The Echo Nest 得到的反馈信息，最近已经开始考虑在推荐管道中结合其它信息源，以减少这些问题。 Spotify已经在其推荐管道中使用了一大堆不同的信息源和算法，因此我的工作最明显的应用就是添加成另外一个信号源。当然它也可以用来过滤由其它算法推荐的异常结果。
一、推荐的概述 在推荐系统中，通常是要向用户推荐商品，如在购物网站中，需要根据用户的历史购买行为，向用户推荐一些实际的商品；如在视频网站中，推荐的则是不同的视频；如在社交网站中，推荐的可能是用户等等，无论是真实的商品 推荐的算法有很多，包括协同过滤(基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤)以及其他的一些基于模型的推荐算法。 二、基于图的推荐算法PersonalRank算法 1、PersonalRank算法简介 在协同过滤中，主要是将上述的用户和商品之间的关系表示成一个二维的矩阵(用户商品矩阵)。 而在基于图的推荐算法中，将上述的关系表示成二部图的形式，为用户A推荐商品，实际上就是计算用户A对所有商品的感兴趣程度。 PersonalRank算法对通过连接的边为每个节点打分，具体来讲，在PersonalRank算法中，不区分用户和商品，因此上述的计算用户A对所有的商品的感兴趣的程度就变成了对用户A计算各个节点B，C，
协同过滤相对于集体智慧而言，它从一定程度上保留了个体的特征，就是你的品位偏好，所以它更多可以作为个性化推荐的算法思想。 协同过滤的步骤是： 创建数据模型 —> 用户相似度算法—>用户近邻算法 —>推荐算法。 基于用户的协同过滤算法在Mahout库中已经模块化了，通过4个模块进行统一的方法调用。 首先，创建数据模型(DataModel)，然后定义用户的相似度算法(UserSimilarity)，接下来定义用户近邻算法(UserNeighborhood )，最后调用推荐算法(Recommender 而基于物品的协同过滤算法(ItemCF)过程也是类似的，去掉第三步计算用户的近邻算法就行了。 计算推荐 经过前期的计算已经得到了相邻用户和相邻物品，下面介绍如何基于这些信息为用户进行推荐。 ;import java.io.IOException;import java.util.List;import org.apache.mahout.cf.taste.common.TasteException
用户协同推荐算法思想 如果你喜欢苹果、香蕉、芒果等物品，另外有个人也喜欢这些物品，而且他还喜欢西瓜，则很有可能你也喜欢西瓜这个物品。 所以说，当一个用户 A 需要个性化推荐时，可以先找到和他兴趣相似的用户群体 G，然后把 G 喜欢的、并且 A 没有听说过的物品推荐给 A，这就是基于用户的系统过滤算法。 根据上述基本原理，我们可以将基于用户的协同过滤推荐算法拆分为两个步骤： 1. 找到与目标用户兴趣相似的用户集合 2. 找到这个集合中用户喜欢的、并且目标用户没有听说过的物品推荐给目标用户 1. 推荐物品 首先需要从矩阵中找出与目标用户 u 最相似的 K 个用户，用集合 S(u, K) 表示，将 S 中用户喜欢的物品全部提取出来，并去除 u 已经喜欢的物品。 举个例子，假设我们要给 A 推荐物品，选取 K = 3 个相似用户，相似用户则是：B、C、D，那么他们喜欢过并且 A 没有喜欢过的物品有：c、e，那么分别计算 p(A, c) 和 p(A, e)：
一、推荐的概述 在推荐系统中，通常是要向用户推荐商品，如在购物网站中，需要根据用户的历史购买行为，向用户推荐一些实际的商品；如在视频网站中，推荐的则是不同的视频；如在社交网站中，推荐的可能是用户等等 推荐的算法有很多，包括协同过滤(基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤)以及其他的一些基于模型的推荐算法。 二、基于图的推荐算法PersonalRank算法 1、PersonalRank算法简介 在协同过滤中，主要是将上述的用户和商品之间的关系表示成一个二维的矩阵(用户商品矩阵)。 而在基于图的推荐算法中，将上述的关系表示成二部图的形式，为用户A推荐商品，实际上就是计算用户A对所有商品的感兴趣程度。 PersonalRank算法对通过连接的边为每个节点打分，具体来讲，在PersonalRank算法中，不区分用户和商品，因此上述的计算用户A对所有的商品的感兴趣的程度就变成了对用户A计算各个节点B，C，
推荐系统本质上要拟合一个用户对内容满意度的函数[1]，函数需要多个维度的特征包括：内容、用户等作为输入。个性化推荐建立在大量、有效的数据基础上。 在建设初期，内容、用户的数据都还在积累，甚至对于数据的描述还是残缺不全[2]。在冷启动阶段，不妨把解决策略移到内容“热度”描述的算法上，使用"热度“算法对内容打分，由分数决定内容展示顺序。 本文将从描述“热度”的视角介绍几种内容推荐策略，完成可解释性的推荐。 过度的推荐让用户停留在“信息茧房”[6]中，但我们还有另一个角度来实现推荐策略。即不考虑用户侧的隐私数据，按照对内容的评分无偏差的对用户进行展示，也就是本文即将描述的基于“热度”的可解释性推荐。 正文 正文部分将会展示一组描述内容“热度”的推荐策略，重点讨论用户反馈、时间衰减对热度分的影响，以上策略可应用在需要无差别曝光的内容推荐场景中。
算法分类 1.基于内容 / 用户的推荐 更多依赖相似性计算然后推荐 基于用户信息进行推荐 基于内容 、物品的信息进行推荐 2.协同过滤 需要通过用户行为来计算用户或物品见的相关性 基于用户的协同推荐: | 产品经理、Google、增长 | | —— | ———————————— | | 小明 | 产品经理、Google、比特币 | | 小吴 | 比特币、区块链、以太币 | 这是一个用户关注内容的列表 ，显然在这个列表中，小张和小明关注的内容更为相似，那么可以给小张推荐比特币。 小张和小明都不约而同地看了产品经理和Google，这可以说明产品经理和Google有相似，那么之后有看了Google相关内容的用户就可以给推荐产品经理的相关内容。 3.基于知识的推荐 某一领域的一整套规则和路线进行推荐。参照可汗学院知识树。 补充：（图片来源知乎shawn1943，感谢） ?
集生态、技术、场景于一体，采用业界领先的AI学习技术和智能推荐算法，基于腾讯多年在超大型场景中积累的最佳实践方法论，助力客户业务实现增长的企业级应用产品。
扫码关注腾讯云开发者
领取腾讯云代金券
云服务器
网站备案
对象存储
云直播
实时音视频
