什么是智能推荐 智能推荐系统的本质就是一种信息发布工具，这套信息分发系统具备个性化分发的特性，它能够自动将用户与商品联系起来，挖掘用户的个性化需求，帮助用户找到那些他们感兴趣的商品。它有助于提升运营效率和用户转化率，尤其在内容分发、电商、社交等领域实践相当出彩。 个性化推荐如果信息量级小个性化意义不大，个性化推荐的数据量级至少是千级或万级。理论上
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2023-11-02 00:38:56
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写在前面 作者是研二的学弟，和号主一样都为非科班，但是实力不容小觑，顶住压力早早地在提前批收割了大厂的offer，可以说是「神仙学弟」了，方向为机器学习/数据挖掘/NLP，同时也对推荐系统具有强烈的兴趣，如下仅为部分面经，墙裂欢迎各互联网大佬来撩！作者邮箱：weijinping18@gmail.com字节跳动|推荐算法岗7.2更新，晚上7点终于收到了意
推荐算法具有非常多的应用场景和商业价值，因此对推荐算法值得好好研究。推荐算法种类很多，但是目前应用最广泛的应该是协同过滤类别的推荐算法，本文就对协同过滤类别的推荐算法做一个概括总结，后续也会对一些典型的协同过滤推荐算法做原理总结。1. 推荐算法概述推荐算法是非常古老的，在机器学习还没有兴起的时候就有需求和应用了。概括来说，可以分为以下5种：1）基于内容的推荐：这一类一般依赖于自然语言处理NLP的一
常用的推荐系统算法实现方案有三种：协同过滤推荐（Collaborative Filtering Recommendation）：该算法的核心是分析用户的兴趣和行为，利用共同行为习惯的群体有相似喜好的原则，推荐用户感兴趣的信息。兴趣有高有低，算法会根据用户对信息的反馈（如评分）进行排序，这种方式在学术上称为协同过滤。协同过滤算法是经典的推荐算法，经典意味着简单、好用。协同过滤算法又可以简单分为两种：
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2023-09-30 20:05:29
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基于物品的协同过滤上一节介绍了基于用户的协同过滤，思想是找到跟自己兴趣最相似的 K 个用户，根据他们的兴趣找到目标用户感兴趣的物品。而基于物品的协同过滤其实跟基于用户的协同过滤非常相似。基于物品的协同过滤的思想是：根据用户之前喜欢的物品，给他们推荐与用户喜欢过的物品相似度高的新的物品。基于物品的协同过滤算法分为两步： （1）计算物品之间的相似度。（2）根据物品的相似度和用户历史行为给用户生成推荐列
题记：推荐引擎依据的分类依据数据源，分为基于人口统计学的（用户年龄或性别同样判定为类似用户）、基于内容的（物品具有同样关键词和Tag，没有考虑人为因素）。以及基于协同过滤的推荐（发现物品。内容或用户的相关性推荐。分为三个子类，下文阐述）；
依据其建立方式。分为基于物品和用户本身的（用户-物
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2023-06-14 22:55:57
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常见的推荐算法原理介绍，随着互联网的发展短视频运营越来越精准化，我们身边常见的抖音、火山小视频等软件让你刷的停不下来，这些软件会根据你的浏览行为推荐你感兴趣的相关内容，这就用到了很多推荐算法在里面。在淘宝购物，在头条阅读新闻，在抖音刷短视频，背后其实都有智能推荐算法。这些算法不断分析、计算我们的购物偏好、浏览习惯，然后为我们推荐可能喜欢的商品、文章、视频。这些产品的推荐算法如此智能、高效，以至于我
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2023-08-25 16:43:47
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1.推荐算法概述 1）基于内容的推荐：这一类一般依赖于自然语言处理NLP的一些知识，通过挖掘文本的TF-IDF特征向量，来得到用户的偏好，进而做推荐。这类推荐算法可以找到用户独特的小众喜好，而且还有较好的解释性。这一类由于需要NLP的基础，本文就不多讲，在后面专门讲NLP的时候再讨论。 2）协调过滤推荐：本文后面要专门讲的内容。协调过滤是推荐算法中目前最主流的种类，花样繁多，在工业界已
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2023-09-16 14:30:48
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关于推荐算法的一些思考 最近做了一个交叉销售的项目，梳理了一些关键点，分享如下，希望对大家有所启发核心目标：在有限资源下，尽可能的提供高转化率的用户群，辅助业务增长 初步效果：商家ROI值为50以上，用户日转化率提升10倍以上，用户日最低转化效果5pp以上以下为正文：数据准备：1.商品相关性 存在商品A,B,C...，商品之间用户会存在行为信息的关联度，这边可以参考协调过滤算法中的Item-bas
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2023-08-24 15:57:30
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智能推荐算法总的来说分为两种：基于内容的推荐算法和协同过滤推荐算法。基于内容的推荐算法：根据内容的相似度（静态的东西）进行推荐，内容不好提取的可以采取贴标签的形式来区分计算内容的相似程度。然后根据用户的喜好设置，关注等进行相似内容推荐。协同过滤推荐算法：根据动态信息来进行推荐，即推荐的过程是自动的，推荐结果的产生是系统从用户的购买行为或浏览记录等隐式信息拿到的，无需用户通过填表格等方式来明确自己的
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2023-07-06 22:27:13
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有这么一个有名的故事，一家超市把啤酒跟尿布放在一起之后销量惊人，调查后是发现给孩子买奶布的同时，也会给爸爸买啤酒。啤酒与奶布，这两种看起来毫不相关的东西，却发现有一定的关联性，在以前，发现物品的相关性需要一定的机缘巧合，但是在大数据时代，找到物品的相关性却是非常的简单，这也是人工智能的一个分支。今天我们来讲一讲，常见的物品/用户相似性的评分算法。欧几里德距离评价算法我们不凡想象这么一个业务场景，我
推荐算法是一种利用用户历史行为、兴趣和社交网络等信息，为用户推荐个性化的内容或产品的技术。随着互联网和移动互联网的发展，推荐算法已经成为了互联网行业中不可或缺的一部分。本文将详细介绍常见的推荐算法技术。一、基于协同过滤的推荐算法协同过滤是一种基于用户行为数据的推荐算法，它通过分析用户历史行为数据，找出与当前用户兴趣相似的其他用户或物品，来为用户推荐个性化的内容或产品。协同过滤算法主要分为基于用户的
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2023-10-03 22:08:06
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智能推荐算法总的来说分为两种：基于内容的推荐算法和协同过滤推荐算法。基于内容的推荐算法：根据内容的相似度（静态的东西）进行推荐，内容不好提取的可以采取贴标签的形式来区分计算内容的相似程度。然后根据用户的喜好设置，关注等进行相似内容推荐。协同过滤推荐算法：根据动态信息来进行推荐，即推荐的过程是自动的，推荐结果的产生是系统从用户的购买行为或浏览记录等隐式信息拿到的，无需用户通过填表格等方式来明确自己的
推荐系统是为了解决信息过载问题，让用户快捷找到自身喜爱的商品，把商品推荐给对其感兴趣的用户。推荐算法概括起来可以分为5种：基于内容的推荐：这一类一般依赖于自然语言处理NLP的一些知识，通过挖掘文本的TF-IDF特征向量，来得到用户的偏好，进而做推荐。这类推荐算法可以找到用户独特的小众喜好，而且还有较好的解释性。协同过滤推荐：协调过滤是推荐算法中目前最主流的种类，花样繁多，在工业界已经 有了很多广泛
智能推荐算法是一种常用的计算机算法，其主要目的是通过分析用户的历史数据和偏好信息，为用户提供个性化的建议和推荐。具体来说，智能推荐算法通常采用以下技术：基于内容的推荐(Content-Based Recommendation)：这种方法基于用户之前浏览过的物品的内容和属性来推荐相似的物品。协同过滤(Collaborative Filtering)：这种方法基于用户之间的相似度来推荐物品。基于矩阵分
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2023-06-26 20:38:51
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推荐系统算法详解一、推荐系统详解1. 基于人口统计学的推荐算法基于人口统计学的推荐机制(Demographic-based Recommendation)是一种最易于实现的推荐方法，它只是简单的根据系统用户的基本信息发现用户的相关程度，然后将相似用户喜爱的其他物品推荐给当前用户对于没有明确含义的用户信息(比如登录时间、地域等上下文信息)，可以通过聚类等手段，给用户打上分类标签对于特定标签的用户，又
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2023-09-29 22:21:39
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# 智能推荐架构：理解与实现
随着互联网技术的迅猛发展，智能推荐系统已经成为我们生活中不可或缺的一部分。从电商平台的商品推荐到流媒体服务的内容推荐，智能推荐系统在多个领域发挥着重要作用。本文将介绍智能推荐系统的基础架构，涵盖其核心组件、工作流程以及简单的代码示例来帮助读者更好地理解这个主题。
## 智能推荐系统的架构
智能推荐系统的架构一般可以概括为以下几个核心组件：
1. **数据收集*
基于内容的推荐算法（Content-Based Recommendations，CB）是一种经典推荐算法，一般只依赖于用户及物品自身的内容属性和行为属性，而不涉及其他用户 的行为，在 冷启动 的情况下（即新用户或者新物品）依然可以做出推荐。 由于不同的数据有不同的格式，所以推
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2023-08-25 16:42:38
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推荐算法具有非常多的应用场景和商业价值，因此对推荐算法值得好好研究。推荐算法种类很多，但是目前应用最广泛的应该是协同过滤类别的推荐算法，本文就对协同过滤类别的推荐算法做一个概括总结，后续也会对一些典型的协同过滤推荐算法做原理总结。 1. 推荐算法概述 推荐算法是非常古老的，在机器学习还没有兴起的时候就有需求和应用了。概括来说，可以分为以下5种：1）基于内容的推荐：这一类一般依赖于自
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2023-08-30 18:01:15
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1. 小红书推荐系统转化流程：2. 消费指标点击率越高：推荐越精准f(笔记长度)：归一化函数推荐越符合用户兴趣，点赞收藏转发会越多多样性：不能一味追求用户段时间内的兴趣3. 衡量推荐系统好坏：北极星指标（最重要的指标）a. 用户规模 DAU：一天内不管登陆几次小红书，都算贡献一个DA U MAU：一个月内不管登陆几次小红书，都算贡献一个MAU b. 消费 推荐做的好：用户越上瘾，刷的时间就越久，刷
