网站设计规划个性化推荐分析

目前，有三种流行的个性化推荐算法：协同过滤推荐算法，基于内容的推荐算法和基于社交网络的推荐算法。 1.协同过滤推荐算法该算法的基本思想是，如果您的朋友或亲戚购买商品并且评级良好，那么您可能会购买该商品。根据相似性比较的对象，它可以细分为基于用户的推荐和基于项目的推荐。在这个算法中，有一些电子商务平台，如亚马逊。 a）基于用户的邻居推荐基于用户的协作推荐的基本思想是找到当前用户的最近邻居（即，计算用户之间的相似度），以便根据用户预测您可能喜欢的内容。邻居的喜好。 b）基于项目的邻居建议算法的核心是计算项目之间的相似性，从而向用户推荐类似的项目。当需要向用户推荐项目A时，通过确定类似于A的项目B，计算这些邻居项目的用户B分数的加权和以获得用户对项目A的预测分数.2。内容基于内容的推荐算法基于内容的推荐不同于协同过滤推荐。它不需要项目的用户得分数据，也不需要比较多个用户或多个项目之间的相似性。该算法的基本思想是基于用户的历史兴趣数据构建用户模型，然后提取推荐项目的特征描述的特征，然后将项目特征与用户模型和项目进行比较。可以推荐具有更高相似性的。基于内容的推荐目前主要用于文本，视频和音频推荐，例如新闻，视频和广播。 3.基于社交网络的推荐算法基于社交网络的推荐是社交网络中协同过滤推荐的扩展，同时具有基于网络结构的推荐特征。一般来说，它可以分为两类，即基于邻域的社交网络推荐和基于网络结构的社交网络推荐。 a）基于邻域的社交网络推荐基本思想是查询社交网络中当前用户的所有朋友，并根据朋友的兴趣数据推荐朋友喜欢的项目集合给当前用户。 b）基于社交网络的网络结构推荐该算法连接用户，用户的朋友，用户的偏好和朋友的偏好，以形成社交网络结构图。同时，根据用户之间的熟悉度和偏好相似度定义用户与用户偏好之间的权重，然后选择与用户不直接相关的项目，并根据优先级生成推荐列表水平。