电影推荐系统-[实时推荐部分]（一）实施推荐算法主要需求+实现公式+实施推荐系统的基本思想

电影推荐系统-[实时推荐部分]（一）

1.对于实时推荐算法，主要有两点需求：

（1）用户本次评分后、或最近几个评分后系统可以明显的更新推荐结果；

（2）计算量不大，满足响应时间上的实时或者准实时要求；

2.实现的公式

 

公式公式每家公司可能会有出入。

 

取log是为了减小相应的影响，来是整个数据达到平衡的结果。

归一化：将数据归一成0-1之间的数字，避免过大或过小的数据对结果产生过大的影响。

电影的相似度一般变化是不大的，电影相似度的计算在实时部分最好直接拿结果，电影的相似度矩阵不一定要在离线完成。

3. 实施推荐系统的基本思想--用户最近的口味相同