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1分钟了解协同过滤,pm都懂了

工程架构方向的程序员,看到推荐/搜索/广告等和算法相关的技术,心中或多或少有一丝胆怯。但认真研究之后,发现其实没有这么难。

今天的1分钟系列,给大家介绍下推荐系统中的“协同过滤”,绝无任何公式,保证大伙弄懂。

什么是协同过滤(Collaborative Filtering)?

:通过找到兴趣相投,或者有共同经验的群体,来向用户推荐感兴趣的信息。

举例,如何协同过滤,来对用户A进行电影推荐?

:简要步骤如下

找到用户A(user_id_1)的兴趣爱好

找到与用户A(user_id_1)具有相同电影兴趣爱好的用户群体集合Set

找到该群体喜欢的电影集合Set

将这些电影Set推荐给用户A(user_id_1)

具体实施步骤如何?

:简要步骤如下

(1)画一个大表格,横坐标是所有的movie_id,纵坐标所有的user_id,交叉处代表这个用户喜爱这部电影

如上表:

横坐标,假设有10w部电影,所以横坐标有10w个movie_id,数据来源自数据库

纵坐标,假设有100w个用户,所以纵坐标有100w个user_id,数据也来自数据库

交叉处,“1”代表用户喜爱这部电影,数据来自日志

画外音:什么是“喜欢”,需要人为定义,例如浏览过,查找过,点赞过,反正日志里有这些数据

(2)找到用户A(user_id_1)的兴趣爱好

如上表,可以看到,用户A喜欢电影

(3)找到与用户A(user_id_1)具有相同电影兴趣爱好的用户群体集合Set

如上表,可以看到,喜欢的用户,除了u1,还有

(4)找到该群体喜欢的电影集合Set

如上表,具备相同喜好的用户群里,还喜好的电影集合是

画外音:“协同”就体现在这里。

(5)未来用户A(use_id_1)来访问网站时,要推荐电影给ta。

协同过滤大致原理如上,希望大家有收获。

  • 发表于:
  • 原文链接http://kuaibao.qq.com/s/20180314B1DLFW00?refer=cp_1026
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