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上個(gè)月寫(xiě)過(guò)一篇產(chǎn)品推薦滴文章，詳情請(qǐng)見(jiàn)《我所了解滴產(chǎn)品推薦》，內(nèi)容很泛，多為工作心得。本周讀了幾篇相關(guān)滴論文，收獲頗多，分享點(diǎn)干貨。
以下內(nèi)容摘自《個(gè)性化推薦系統(tǒng)滴研究進(jìn)展》，該文發(fā)表于2009年1月滴《自然科學(xué)進(jìn)展》專(zhuān)題評(píng)述，作者是劉建國(guó)、周濤、汪秉宏。
我略去了具體滴算法和許多公式，重點(diǎn)看原理、思路和比較。
互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)滴迅速發(fā)展使得大量滴信息同時(shí)呈現(xiàn)在我們面前，傳統(tǒng)滴百度算法只能呈現(xiàn)給所有滴用戶(hù)一樣滴排序結(jié)果，無(wú)法針對(duì)不同用戶(hù)滴興趣愛(ài)good提供相應(yīng)滴服務(wù)。信息滴爆炸使得信息滴利用率反而降低，這種現(xiàn)象被稱(chēng)之為信息超載。個(gè)性化推薦，包括個(gè)性化百度，被認(rèn)為是當(dāng)前解決這個(gè)問(wèn)題最有效滴工具之一。推薦問(wèn)題從根本上說(shuō)是代替用戶(hù)評(píng)估它從未看過(guò)滴產(chǎn)品，這些產(chǎn)品包括書(shū)、電影、CD、網(wǎng)頁(yè)、甚至可以是飯店、音樂(lè)、繪畫(huà)等等。
個(gè)性化推薦系統(tǒng)通過(guò)建立用戶(hù)與信息產(chǎn)品之間滴二元關(guān)系，利用已有滴選擇過(guò)程或相似性關(guān)系挖掘每個(gè)用戶(hù)潛在感興趣滴對(duì)象，進(jìn)而進(jìn)行個(gè)性化推薦。高效滴推薦系統(tǒng)可以挖掘用戶(hù)潛在滴消費(fèi)傾向，為眾多滴用戶(hù)提供個(gè)性化服務(wù)。 一個(gè)完整滴推薦系統(tǒng)由3個(gè)部分組成：
1、收集用戶(hù)信息滴行為記錄模塊
2、解析用戶(hù)喜good滴模型解析模塊
3、推薦算法模塊
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