“杀熟杀豪与互联网推荐”-架构师之路年终总结

2019 年 1 月 30 日 架构师之路

年初花了一些笔墨写互联网常见的推荐算法,没有复杂的公式,没有晦涩的技术词汇,只有通俗的案例,每篇1分钟,保证弄懂。


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从电影推荐开始,聊协同过滤

  • 什么是协同过滤

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从职位推荐开始,聊内容推荐

  • 什么是基于内容的推荐

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我不是潘金莲,聊相似性推荐

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从啤酒与尿布,聊关联规则推荐

  • 什么是关联规则推荐

  • 没有公式,也能秒懂支持度、置信度、提升度

  • 一张excel表格,秒懂关联规则推荐


“相同距离,不同价格”里的个性化推荐

  • 为什么相同起点,相同终点,价格却不同

  • 用户分级,个性化推荐秒懂

  • 杀熟与杀豪是个性化的两大利器


架构师之路-分享通俗易懂的技术文章


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你被杀熟过么?

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协同过滤(英语:Collaborative Filtering),简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息,个人透过合作的机制给予信息相当程度的回应(如评分)并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选信息,回应不一定局限于特别感兴趣的,特别不感兴趣信息的纪录也相当重要。协同过滤又可分为评比(rating)或者群体过滤(social filtering)。其后成为电子商务当中很重要的一环,即根据某顾客以往的购买行为以及从具有相似购买行为的顾客群的购买行为去推荐这个顾客其“可能喜欢的品项”,也就是借由社群的喜好提供个人化的信息、商品等的推荐服务。除了推荐之外,近年来也发展出数学运算让系统自动计算喜好的强弱进而去芜存菁使得过滤的内容更有依据,也许不是百分之百完全准确,但由于加入了强弱的评比让这个概念的应用更为广泛,除了电子商务之外尚有信息检索领域、网络个人影音柜、个人书架等的应用等。
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