推荐系统概述
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发布时间：2024-10-14 04:09
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时间：2024-12-12 00:22
5.1 基于人口统计学的推荐算法：这种推荐算法通过分析用户的人口统计学特征，如年龄、性别等，来识别相似用户，并将他们喜欢的物品推荐给当前用户。
5.2 基于内容的推荐算法：内容基于的推荐算法根据用户喜欢的物品特征，推荐与所喜欢物品相似的物品。例如，如果用户A喜欢电影A，该电影的类型为爱情与动作，那么可以给用户A推荐同属于爱情与动作类型的电影C。
5.3 基于协同过滤的推荐算法：物品协同过滤的推荐算法，简单来说，就是根据很多人同时喜欢两个物品，推断这两个物品相似，然后推荐其中一个物品给喜欢另一个物品的用户。例如，如果用户A、用户B和用户C都喜欢物品A，而用户A和用户B还都喜欢物品C，那么可以推断物品A与物品C相似，并将物品C推荐给用户C。
5.4 基于流行度的推荐：前面提到的推荐算法都是基于相似性推荐，但用户的认知领域有限，可能陷入“信息茧房”。为了扩大用户兴趣领域，可以推荐其他领域流行度高或热度高的物品，帮助用户发现新的兴趣领域。
5.5 混合推荐：实际网站的推荐系统通常结合多种推荐机制和策略，以达到更好的推荐效果。流行的组合方法包括：
6 推荐系统实验方法：[公式]
