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常用推荐算法

推荐方法是整个推荐系统中最核心、最关键的部分,很大程度上决定了推荐系统性能的优劣。目前,主要的推荐方法包括:基于内容推荐、协同过滤推荐、基于关联规则推荐、基于效用推荐、基于知识推荐和组合推荐。
一、基于内容推荐
基 于内容的推荐(Content-based Recommendation)是信息过滤技术的延续与发展,它是建立在项目的内容信息上作出推荐的,而不需要依据用户对项目的评价意见,更多地需要用机 器学习的方法从关于内容的特征描述的事例中得到用户的兴趣资料。在基于内容的推荐系统中,项目或对象是通过相关的特征的属性来定义,系统基于用户评价对象 的特征,学习用户的兴趣,考察用户资料与待预测项目的相匹配程度。用户的资料模型取决于所用学习方法,常用的有决策树、神经网络和基于向量的表示方法等。 基于内容的用户资料是需要有用户的历史数据,用户资料模型可能随着用户的偏好改变而发生变化。
基于内容推荐方法的优点是:
(1)不需要其它用户的数据,没有冷开始问题和稀疏问题。
(2)能为具有特殊兴趣爱好的用户进行推荐。
(3)能推荐新的或不是很流行的项目,没有新项目问题。
(4)通过列出推荐项目的内容特征,可以解释为什么推荐那些项目。

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