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數(shù)據(jù)集介紹與公共信息抽取函數(shù)代碼實(shí)戰(zhàn)
Personal Recommendation Algorithm
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Usercf VS Itemcf
優(yōu)缺點(diǎn)
推薦實(shí)時(shí)性：ucf，基于相似度用戶矩陣完成推薦，自身改變，不會立即發(fā)生改變
itemcf，點(diǎn)擊物品后會里面推薦出相似物品
新用戶/新物品推薦：ucf，新來用戶不會里面推薦，需要等到與其他相似用戶建立聯(lián)系后
新物品一旦被用戶點(diǎn)擊，可以通過相似用戶矩陣，推薦給相似用戶。
推薦理由可解釋性
ucf，結(jié)果難解釋
icf，推薦結(jié)果更令人信服
適用場景
性能層面考量
ucf：不適用于用戶很多的場景，否則用戶矩陣相似度計(jì)算代價(jià)太大
icf：適用于物品數(shù)遠(yuǎn)小于用戶數(shù)的情況
個(gè)性化層面考量
ucf：個(gè)性化不強(qiáng)
icf：適用于個(gè)性化強(qiáng)的領(lǐng)域
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? 后面講的是什么鬼呀？一頭霧水
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工業(yè)界，常用召回架構(gòu)方式
recall 召回
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召回架構(gòu) 離線模型 推薦集合
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個(gè)性化推薦系統(tǒng)?RPC
召回 Match?
排名 Rank?
策略調(diào)整 Strategy
模型(召回, 排名) 規(guī)則 (策略調(diào)整)
召回是瓶頸
排名是關(guān)鍵
策略調(diào)整是優(yōu)化
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推薦系統(tǒng)架構(gòu)
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我很愛學(xué)習(xí)
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itemCF：實(shí)時(shí)、新用戶、可解釋，物品少于用戶（實(shí)際），長尾個(gè)性
userCF：新物品，不適合用戶多
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數(shù)學(xué)基礎(chǔ)查看全部
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item_sim_score_sorted[itemid] = sorted(item_sim_score[itemid].iteritems(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)
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