推荐算法：综述

长尾理论

马太效应

问题

打分预测

Top-N

推荐算法发展

* GroupLens研究小组对MovieLen电源推荐系统

用户对喜欢的电影打分

分析用户对电影的兴趣

推荐给他们喜欢却未打分的电源

* Amazon将推荐应用到电子商务

通过分析用户的购买浏览，预测用户可能对什么感兴趣

销售额提高了30%

* Acm Conference on Recommender System

* Netflix大赛

推荐算法列表

内容过滤(Content Filtering)

分析item的特征，需要对item进行特征建立和建模。

基于内容推荐更适合“用户焦点比较集中”的使用场景，比如垂直领域的内容推送。

协同过滤(Collaborative Filtering)

推荐的新颖度高

社会化过滤

基于地理位置

数据集

Netflix数据集

50万user

2万电影

10亿打分集合

MovieLens