深度學(xué)習(xí)個性化推薦系統(tǒng)論文小班
2.推薦系統(tǒng)簡介
一個完整的推薦系統(tǒng)由 3 個部分組成:收集用戶信息的行為記錄模塊, 分析用戶喜好的模型分析模塊和推薦算法模塊。行為記錄模塊負(fù)責(zé)記錄用戶的喜好行為,例如問答、評分、購買、下載、瀏覽等,問答和打分的信息相對好收集,然而有的用戶不愿意向系統(tǒng)提供這些信息, 那么就需要通過其他方式對用戶的行為進(jìn)行分析,例如購買、下載、瀏覽等行為;通過這些用戶的行為記錄分析用戶的潛在喜好產(chǎn)品和喜歡程度,這就是模型分析模塊要完成的工作;模型分析模塊的功能能夠?qū)τ脩舻男袨橛涗涍M(jìn)行分析,建立合適的模型來描述用戶的喜好信息。最后是推薦算法模塊, 利用后臺的推薦算法,實(shí)時地從產(chǎn)品集合中篩選出用戶感興趣的產(chǎn)品進(jìn)行推薦。其中,推薦算法模塊是推薦系統(tǒng)中最為核心的部分.。
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