什么是推荐系统(Recommender Systems)？

推荐系统是根据用户输入到系统中的数据为用户推荐的系统，用户提供的数据越多，推荐系统的准确性就越高，另外，个人用户提交的数据有助于系统整体的改进，通过生成可用于向其他用户推荐的信息，推荐系统通常出现在电影和电视评论...

推荐系统是根据用户输入到系统中的数据为用户推荐的系统，用户提供的数据越多，推荐系统的准确性就越高，另外，个人用户提交的数据有助于系统整体的改进，通过生成可用于向其他用户推荐的信息，推荐系统通常出现在电影和电视评论网站以及那些拥有大量零售商品库存的网站上，这些网站无法通过查看每一件商品进行浏览。商人竖起大拇指这些系统可以以多种不同的方式与用户进行交互。一种是为那些正在寻找更多他们可能感兴趣的东西的用户提供服务，如进一步阅读、电视节目或视频游戏。在这些系统中，用户生成一个喜欢和不喜欢的列表，系统会尝试预测用户将如何投票如果一个用户认为某个音乐系统的用户不喜欢它的话，它可能会向他们推荐一些音乐如果用户不喜欢音乐的声音，系统可以记录并进一步完善用于生成推荐的算法。累积的数据越多，推荐的帮助就越大。零售网站使用推荐系统来引诱人们冲动购买。该系统会记录购买的物品，并推荐相关和有用的物品。例如，购买相机的人可能会被问到是否要购买充电器、相机外壳、过滤器，还有其他镜片购买女权主义理论书籍的人可能会被告知，该书名的其他买家也喜欢另一个相关的书名。这些类型的推荐系统允许个性化营销，这极有可能吸引用户。这些系统依赖于对数据的协同过滤，其中组织了来自大量用户的数据以有意义的方式。这使得网站可以建立一些在其他方面可能不明显的连接，从而提高推荐的质量。不想参与的用户通常可以更改其用户设置中的选项，但是他们会降低他们收到的建议的质量，因为系统不能从个人的偏好中学习，只能从其他用户的集体意见中学习。

发表于 2020-09-15 17:34
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分类：业务办理

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