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信息过载

La'车的牛 对 推荐系统实践 的书评 发表时间：2015-07-01 00:07:20

最近做视频，正好梳理下个人对于视频推荐的看法。

一、为什么要有推荐系统？
信息过载，把最需要的给到用户。越发重要后成为一种重要的内容发现维度。
所以需要分类型对视频产品进行考虑，甚至分受众。

视频推荐梳理：
a、运营头部或针对性推荐：
热门、重大事件、部分小视频等；
b、用户行为强相关：
用户行为种类、产生行为的时间、持续时间、行为次数、物品热门程度。
浏览、点击、观看、调节、跳出、续接 某个视频或页面。
用户持久的观看形成的特征：基于特征向量、基于用户关系链、基于物品。

二、如何搭建推荐系统？
1、技术框架
用户属性+用户行为-行为提取-特征转换---得出 特征向量；
相关表1/2/3/4/5/6/7---结合特征向量得出相关 对应特征-物品推荐 即初始推荐结果；
初始推荐结果--再依照用户、物品维度 过滤、排名得出结果。
即：日志收集--行为存储--推荐系统--UI交互--用户。

2、数据利用
冷启动（注册、热门物品、特定物品选择、专家用户）--可以忘却
用户数据、上下文信息、用户关系链、社交网络链信息

3、算法选择
ItemCF / UserCF / 领域算法等

4、推荐的提供方式（产品设计问题）-- 评测系统 （用户主动及被动反馈）

5、推荐系统的优劣如何评价：
用户满意度、
预测准确度、
覆盖率、
多样性、
新颖性、
惊喜性、
信任度、
实时性、
健壮性、
商业目标。

理解数据，理解推荐，放置于大局观。




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对“信息过载”的回应

La'车的牛
La'车的牛 2015-07-01 00:11:03

好久没写东西，好混乱~

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推荐系统实践

书名： 推荐系统实践
作者： 项亮
出版社： 人民邮电出版社
出版年： 2012-6-1
页数： 200
定价： 49.00元
装帧： 平装
丛书： 图灵原创
ISBN： 9787115281586