协同过滤推荐

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协同过滤推荐(Collaborative Filtering)

目录

什么是协同过滤推荐

  协同过滤推荐是指将一个用户所购买或评级的商品匹配到相似的商品,然后将相似的商品进入推荐列表

协同过滤推荐的内容

  协同过滤推荐(Collaborative Filtering recommendation)是在信息过滤信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同,协同过滤分析用户兴趣,在用户群中找到指定用户的相似(兴趣)用户,综合这些相似用户对某一信息的评价,形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测

  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使用者感兴趣的资讯,个人透过合作的机制给予资讯相当程度的回应(如评分)并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选资讯,回应不一定局限于特别感兴趣的,特别不感兴趣资讯的纪录也相当重要。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资讯、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资讯检索领域、网络个人影音柜、个人书架等的应用等。

协同过滤推荐的优缺点

  与传统文本过滤相比,协同过滤有下列优点:

  1. 能够过滤难以进行机器自动基于内容分析的信息。如艺术品、音乐;
  2. 能够基于一些复杂的,难以表达的概念(信息质量、品位)进行过滤;
  3. 推荐的新颖性。

  正因为如此,协同过滤在商业应用上也取得了不错的成绩。Amazon,CDNow,MovieFinder,都采用了协同过滤的技术来提高服务质量。现在的电子商务推荐系统都采用了几种技术相结合的推荐技术。其缺点是:   (1)用户对商品的评价非常稀疏,这样基于用户的评价所得到的用户间的相似性可能不准确(即稀疏性问题)。

  (2)随着用户和商品的增多,系统的性能会越来越低。

  (3)如果从来没有用户对某一商品加以评价,则这个商品就不可能被推荐(即最初评价问题)。

协同过滤推荐的算法

  • item-based CF

  基于item的协同过滤,通过用户对不同item的评分来评测item之间的相似性,基于item之间的相似性做出推荐。

  • user-based CF

  基于user的协同过滤,通过不同用户对item的评分来评测用户之间的相似性,基于用户之间的相似性做出推荐。

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参考文献

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