《系統(tǒng)簡(jiǎn)介》課件

推薦系統(tǒng)簡(jiǎn)介推薦系統(tǒng)是一種技術(shù)系統(tǒng)，能夠?yàn)橛脩敉扑]內(nèi)容或商品，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)。讓我們深入了解推薦系統(tǒng)及其應(yīng)用場(chǎng)景、算法和評(píng)價(jià)指標(biāo)。什么是推薦系統(tǒng)？推薦系統(tǒng)的目的是為用戶提供個(gè)性化的信息，幫助用戶找到最感興趣的內(nèi)容或商品。它是一種根據(jù)用戶的歷史行為和偏好，利用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，從海量數(shù)據(jù)中尋找并推薦內(nèi)容或商品的技術(shù)系統(tǒng)。推薦系統(tǒng)的應(yīng)用場(chǎng)景電商推薦通過對(duì)用戶歷史購買行為和偏好的分析，向用戶推薦最符合其需求的商品。音樂推薦通過對(duì)用戶喜好、聽歌行為等的分析，向用戶推薦符合其口味的音樂。視頻推薦通過對(duì)用戶歷史觀看記錄的分析，向用戶推薦最符合其口味的視頻。新聞推薦通過對(duì)用戶閱讀歷史和興趣的分析，向用戶推薦最符合其需求的新聞。推薦系統(tǒng)的算法分類基于內(nèi)容的推薦算法根據(jù)商品或內(nèi)容的屬性、描述以及用戶的歷史行為等，推薦用戶可能感興趣的內(nèi)容?；趨f(xié)同過濾的推薦算法利用用戶協(xié)同行為發(fā)掘用戶之間的相似性和相關(guān)性，推薦類似興趣的內(nèi)容?；诰仃嚪纸獾耐扑]算法將用戶-商品的行為矩陣分解成低維矩陣，提高推薦效果?；谏疃葘W(xué)習(xí)的推薦算法通過自動(dòng)學(xué)習(xí)用戶的歷史行為和喜好，提供更為精準(zhǔn)的推薦，如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。推薦系統(tǒng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)指標(biāo)含義準(zhǔn)確率網(wǎng)站或系統(tǒng)給出的推薦結(jié)果中，用戶實(shí)際購買或?yàn)g覽到的比例。召回率在所有可能的推薦結(jié)果集中，系統(tǒng)成功推薦到的比例。覆蓋率推薦系統(tǒng)能夠推薦到的物品個(gè)數(shù)占總物品個(gè)數(shù)的比例。多樣性推薦結(jié)果的物品之間的相似性盡量小，以防用戶遇到同類推薦結(jié)果疲勞。新穎性推薦結(jié)果中包含用戶以前沒有接觸過的物品。驚喜度推薦結(jié)果能夠讓用戶感到驚喜和興奮。推薦系統(tǒng)的現(xiàn)狀和未來個(gè)性化推薦系統(tǒng)將越來越注重用戶的個(gè)性化需求，為用戶提供更加貼合用戶需求和興趣的內(nèi)容和服務(wù)。實(shí)時(shí)推薦系統(tǒng)將越來越注重實(shí)時(shí)性，能夠更好地捕獲用戶的時(shí)時(shí)興趣，提供更加實(shí)時(shí)的推薦服務(wù)。多樣化