《推荐系统实践》读书笔记-2.推荐系统的应用

el/2024/4/13 14:40:43

领域有很多,几乎每个领域都可以进行推荐。

1.电子商务

不得不说,电商确实是推荐系统应用的最广泛也最厉害的领域。比如说亚马逊,被称为‘推荐系统之王’。在学习的时候,从电商的推荐系统中学习方法是很好的,基本都是最先进的算法。不过也正是因为电商领域的推荐太多,现在最先进的算法也难度很高,作为研究生很难有大创新,最好还是换成其他领域研究,比如微博等。

2.电影和视频网站

        在该领域成功使用推荐系统的一家公司就是Netflix,它和亚马逊都具有代表性。他们在2006年举办Netflix Prize推荐系统比赛,挺出名的。Netflix的算法和亚马逊类似,是基于物品的推荐算法,即推荐给他们曾经喜欢的电影相似的电影。

 3.音乐

        个性化推荐成功应用有两个条件:1.信息过载存在 2.用户没有明确的需求。从两个条件看,个性化网络电台无疑是最适合个性化推荐的了,因为用户很少有特定想听的歌,对于普通用户,听什么歌都可以,只要符合当下心情就行。国外出名的网站有Pandora 和Last.fm两个

        其他不赘述

4.社交网络

社交网络中的个性化应用:

1.利用社交网络信息对用户进行个性化的物品推荐

2.信息流和会话推荐

3.给用户推荐好友

        其中,Facebook有个推荐API,叫做instant personalization,很多网站都使用这个来实现个性化。 

        基于会话里,会话指的是Facebook里个人首页能看到好友的各种分享,并且对这些分享进行评论,每个分享和它的所有评论都被称为一个会话,如何给这些会话排序是一个社交网站的重要话题。

5.个性化阅读

        阅读和音乐一样,信息过载和用户没有明确的目的这两点都满足。Digg根据用户历史记录来计算用户之间的兴趣相似度,然后给用户推荐和他兴趣相似的用户喜欢的文章。

6.基于位置的服务

这里其实我觉得和其他几个的归类放在一起不太合适。最典型的就是饭店,很需要考虑到位置信息,它往往也和社交网络结合在一起。

7.个性化邮件

8.个性化广告

        广告投放也是一个很有价值的方向。很多公司致力于广告定向投放(Ad Targeting)的研究,即如何把广告投放给它的潜在客户群。它已经成为一门独立学科——计算广告学。

        一是上下文广告,根据正在浏览的网页内容,投放和网页内容相关的广告。二是搜索广告,根据当前会话的搜索记录,投放和用户目的相关的广告。三是个性化展示广告,以及用户的兴趣对不同的用户投放不同的展示广告。


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