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在線等,挺急的!推薦系統(tǒng)中協(xié)同過濾關(guān)于新加入物品的問題

在線等,挺急的!推薦系統(tǒng)中協(xié)同過濾關(guān)于新加入物品的問題

慕斯王 2019-08-13 23:53:22
協(xié)調(diào)過濾,基于物品的推薦中,我看了很多博客的介紹都是使用離線的方法計算出物品相似度矩陣,然后在線上直接使用這個矩陣來進行推薦的,那么如果新加入一個物品的話,沒有任何用戶行為(點擊,喜歡,收藏,購買)產(chǎn)生的話,即使又重新線下計算的話,那不也是不會推薦出來嗎?我看了這個基于物品推薦的算法,都是先從用戶行為中得到物品共現(xiàn)表,然后根據(jù)共現(xiàn)表判斷物品相似度,那么現(xiàn)在都沒有行為產(chǎn)生,該如何推薦?在,作者說可以再根據(jù)物品內(nèi)容判斷物品相似度,那么這個和基于物品推薦有什么聯(lián)系呢?如果使用基于內(nèi)容推薦的話,豈不是不算是協(xié)同過濾中的基于用戶推薦了?因為都沒有按照用戶行為來判斷相似。很多線上網(wǎng)站我看他們都是可以實時推薦的,如果按照協(xié)同過濾基于物品推薦的話,每次都要重新計算相似度矩陣,豈不是要耗費很長時間?這怎么做到實時推薦?
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2 回答

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繁花如伊

TA貢獻2012條經(jīng)驗 獲得超12個贊

3.計算相似度矩陣都是比較穩(wěn)定的,變化不大,所以你可以用昨天的相似度矩陣做實時推薦,每天晚上重新計算相似度矩陣。
2.基于內(nèi)容推薦可以是基于用戶行為,也可以不基于用戶行為。看你怎么實現(xiàn)了。
1.新加入物品,可以按照2的方式按照內(nèi)容推薦,也可以把它等同于最相似的已有物品進行推薦。
                            
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反對 回復(fù) 2019-08-13
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瀟湘沐

TA貢獻1816條經(jīng)驗 獲得超6個贊

對于新用戶可以做非個性化推薦,比如按銷量等常規(guī)推薦,待收集到相關(guān)的用戶行為數(shù)據(jù)再做個性化推薦,或者根據(jù)注冊的基本的信息的畫像,比如年齡、性別、城市等做相似用戶喜歡的物品推薦對于新物品,同理可用基本的的信息如分類,價格等推薦給喜歡相似物品的用戶。
                            
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反對 回復(fù) 2019-08-13
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