摘要：一、实时召回架构 12节 二、数据方法论 阅读全文

摘要：一、算法分类 基于模型的协同过滤作为目前最主流的协同过滤类型，当只有部分用户和部分物品之间是有评分数据的，其他部分评分是空白，此时我们要用已有的部分稀疏数据来预测那些空白的用户和物品之间的评分关系，找到最高评分的物品推荐给用户，实现用户对未评价过的物品的预测评分。 基于模型协同过滤的方法包括：用关联 阅读全文

摘要：一、概述 u2tag2i：基于标签的泛化推荐，先统计用户偏好的tag向量，然后匹配所有的Item，（这个tag一般是item的标签、分类、关键词等tag），可以利用jaccard距离公式算相似性评分； 优点： 基于内容的推荐一般是推荐系统的起步阶段，而且会持续存在，其重要性不可替代。 (1) 为某一 阅读全文

摘要：一、概述 核心思想：根据所有用户对物品或者信息的评价，发现物品和物品之间的相似度，然后根据用户的历史偏好信息将类似的物品推荐给该用户。 二、优点 UserCF的缺点： （1）用户数量往往比较大，计算起来非常吃力，成为瓶颈。 （2）用户的口味其实变化还是很快的，不是静态的，所以兴趣迁移问题很难反映出来 阅读全文