读书笔记 -- 推荐系统实践(1)
2016-03-09 18:00
232 查看
第一章
什么是推荐算法?推荐算法是用于解决信息过载问题的方法,链接无明确需求的用户与物品的工具。
个性化推荐
依赖于用户行为。大多数包括:前台展示页,后台日志系统以及推荐算法系统。应用情景是:存在信息过载 & 大多数时候人们没有明确需求。可以用在:电子商务,电影与视频,音乐or电台,社交网络,阅读,基于定位的服务,广告等等
推荐系统测评
重要指标:推荐准确度。但是准确不代表推荐系统好。比如,预测明天太阳从东边升起。
好:能准确预测行为,扩展视野,发现可能感兴趣却不容易发现的东西。《长尾理论》
试验方法:offline experiment , user study, online experiment(AB测试)
测评指标:用户满意度,预测准确度【评分预测(RMSE,MAE),TopN推荐(precision,recall),覆盖率(信息熵,基尼系数,马太效应),多样性,新颖性,惊喜度(不相似但满意),信任度,实时性(news,cold start),健壮性(模拟攻击,去噪),商业目标】总的来说是保持覆盖度,新颖度和多样性的情况下,准确率最大化。
测评维度:用户维度,物品维度,时间维度
相关文章推荐
- 只需十分钟,结果大不同 |《深度思考》
- 《洋葱阅读法》读书笔记
- Jquery实战_读书笔记1―选择jQuery
- JavaScript 精粹读书笔记(1,2)
- JavaScript 权威指南(第四版) 读书笔记
- Terry七月Ruby读书笔记(比较详细)第1/4页
- 整理java读书笔记十五之java中的内部类
- 从「林」开始--C++ primer 读书笔记 -- Part II: Containers ...
- [读书笔记]Scrum 总结
- 《穷爸爸,富爸爸》读书笔记
- 《程序员的职业素养》读书笔记
- sniff读书笔记
- 《Zabbix监控系统深度实践》读书笔记
- 《DevOps故障排除:Linux服务器运维最佳实践》读书笔记
- 重学JS 1
- 《javascript高级程序设计》读书笔记——引用类型之Object类型(细节整理)
- 《HTML重构》读书笔记&思维导图
- 数据挖掘入门笔记(一)--认识数据
- 读书笔记 Visual C++ 编程之道
- 《算法竞赛入门经典》读书笔记(第一章)