Recommender Systems Handbook读书笔记之7

Recommender Systems Handbook读书笔记之7

《Recommender Systems
Handbook》,市面上不多的有关引进系统的书之一。二零零六年八月出版,英文版。近日还从未汉语版,估算出普通话版的可能性相当的小,读者数量太少了。全书871页,比较厚。亚马逊.com上那本书还尚无读者评论,看来在乌克兰语世界里“推荐系统“那几个宗旨也相对相比较冷。

这本书断断续续看了半年。总体感觉如故很正确。由一群相关领域的切磋人口集体编写,每一章都有二位钻探者负责。

全书共分五超越五成:
1:基础技术,介绍种种推荐算法。
2:具体采取及其评估
3:与推荐系统相互
4:推荐系统与社会群众体育
5:高级算法

区区有个别相比基础,后边多个部分相对来说离实际行使远一些,许多内容还处于钻探中。

以下是阅读进度中的一些摘抄(超越三分一是在此在此之前6篇笔记中复制过来的)

书中首先章是全书介绍,个中总计了引进系统的用处如下:

1:增添产品销售量;
2:销售越多品种的成品。推荐系统能够引进出用户恐怕理所当然不会去注意的其余品种的货物;
3:进步用户满足度;
4:进步用户忠诚度;
5:更好地精通用户供给;
6:找到一些佳绩的成品;
7:找到任何卓绝的出品;某个场景(比如有的临床或财务的选用)须要找到任何的熨帖的产品;
8:对产品做评释,比如在电视推荐系统中证实怎样节目值得观望;
9:推荐连串产品;
10:推荐打包产品;
11:只看不买,那种景观下还是能引进出13分用户兴趣的成品;
12:找到可信赖的引进系统:有时候用户不相信系统的推介,有个别体统能够提供一些功能让用户去测试它们的推荐结果;
13:改革用户资料:通过引进系统能够掌握越多的用户的喜好;
14:自小编表明:某个用户喜好表达本人对成品的见解;
15:支持别人;
16:影响别人;

第一章:推荐系统中动用的多寡挖掘方法,分为:数据处理(相似度度量、抽样、降维、降噪)、分类(具体算法有近日邻、决策树、基于规则的分类、贝叶斯分类、人工神经网络、帮忙向量机)、聚类分析、关联规则挖掘
其三章:基于内容的推荐介绍系统:State of the Art and Trends。
第④章:基于近邻的引进方法大概浏览。

以下一小段内容摘译自第⑥章:

有二种档次的消息寻找:
1:搜索对象清晰可辨;
2:搜索对象不能够被全然描述,不过足以被一眼认出;
3:以意想不到的、偶然的法子获取新闻;

第伍章:协同过滤中的创新;
第4章:开发基于约束的推荐器;

以下内容摘自第五章:

观念推荐方法(基于内容的过滤和同步过滤)对于书,电影,音讯之类的成品是万分适合的。可是在小车,电脑,房产,财务服务等领域的推荐中不是最棒的措施。比如房产的买卖数量要少很多,某些产品不便于收集到大方的用户评价。并且,用户对基于数年前的产品特点的推荐会很不惬意。
基于知识的引进系统能够缓解这类难点,并且依照知识的推荐系统没有冷运维(新产品得不到推荐介绍)的标题。当然,知识获取是那类系统的瓶颈。

第十章:上下文感知的引荐系统:常规推荐系统只考虑user和item,上下文感知的引进系统则以为“上下文消息”也急需考虑。比如旅游网站的推荐,冬天与夏日应当有十分大分化;再比如新闻网站的引进供给考虑时间,工作日用户更乐于关怀时事音讯和股票市镇消息,周末则更愿意关心电影片评论论和购物新闻;
第9章:评估推荐系统

第⑦章:几个IPTV服务供应商的引荐系统:一个广泛产品环境。介绍三个电视机点播系统中的推荐系统。挑战是索要实时,同时又心慌意乱判断操作遥控器的用户的地点(消除方案是基于时间段来区分用户)
第楚辞:怎么着在实验室之外获得推荐系统:介绍搭建实际使用的推荐系统要求考虑的下边;
第玖一章:匹配推荐技术与天地:介绍差别选取场景下适用的引荐技术与算法;
第10二章:Technology Enhanced Learning中的推荐系统;

第捌三章:对于评价推荐系统(Critiquing
Recommenders)的评估。所谓评论推荐系统,是基于用户的评价来调动推荐内容的体系。
第8四章:创造更可靠的、更有说服力的推荐介绍系统:原始特征对推荐系统评估的震慑
第⑨五章:为推荐介绍系统规划、评估“推荐系统给用户的解释”(Designing and
伊娃luating Explanations for
Recommender Systems)
第玖六章:对“基于点评商讨的生育推荐系统”的可用性的点拨
第捌七章:基于地图的产品连串可视化
第10八章:性情化web搜索中的社群、协同与引进系统
第8天问:社区tag推荐系统
第三十章:信任与推荐
第②十一章:团体推荐系统:合并个人体模型型
第贰十二章:聚集推荐系统中的参数
第贰十三章:推荐系统中的实时学习
第③十四章:多少个鉴定标准的引荐系统
第壹十五章:健壮的推荐