大数据培训基于内容的推荐算法

发布时间:2021年12月24日作者:atguigu浏览次数:162

基于内容的推荐算法

大数据培训基于内容的推荐算法

Content-based Recommendations (CB) 根据推荐物品或内容的元数据,发现物品的相关性,再基于用户过去的喜好记录,为用户推荐相似的物品。

通过抽取物品内在或者外在的特征值,实现相似度计算。

–比如一个电影,有导演、演员、用户标签UGC、用户评论、时长、风格等等,都可以算是特征。

将用户(user)个人信息的特征(基于喜好记录或是预设兴趣标签),和物品(item)的特征相匹配,就能得到用户对物品感兴趣的程度

–在一些电影、音乐、图书的社交网站有很成功的应用,有些网站还请专业的人员对物品进行基因编码/打标签(PGC)

相似度计算

相似度的评判,可以用距离表示,而一般更常用的是“余弦相似度”

大数据培训基于内容的推荐算法

  • 对于物品的特征提取 —— 打标签(tag)

–专家标签(PGC)

–用户自定义标签(UGC)

–降维分析数据,提取隐语义标签(LFM)

  • 对于文本信息的特征提取 —— 关键词

–分词、语义处理和情感分析(NLP)

–潜在语义分析(LSA)

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