Recommender Systems Handbook读书笔记之7

Recommender Systems Handbook读书笔记之7

《Recommender Systems
Handbook》,市面上不多的关于推荐系统的书之一。二〇〇九年四月问世,英文版。近期还未曾汉语版,猜想出汉语版的大概性相当的小,读者数量太少了。全书871页,相比较厚。亚马逊(Amazon).com上那本书还尚未读者评论,看来在德语世界里“推荐系统“这一个主题也针锋相对相比冷。

那本书断断续续看了八个月。总体感觉如故很不利。由一群相关领域的研商职员公共编写,每一章都有二人商讨者负责。

全书共分五多数:
1:基础技术,介绍各类推荐算法。
2:具体行使及其评估
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

零星有的相比基础,前面多少个部分相对来说离实际应用远一些,许多内容还地处探讨中。

以下是读书进程中的一些摘抄(大多数是此前6篇笔记中复制过来的)

书中首先章是全书介绍,个中计算了引进系统的用处如下:

1:增添产品销售量;
2:销售越来越多门类的产品。推荐系统能够推荐出用户大概理所当然不会去留意的任何门类的货色;
3:升高用户满足度;
4:进步用户忠诚度;
5:更好地领略用户供给;
6:找到一些美丽的成品;
7:找到任何完美的出品;某个场景(比如有的医疗或财务的利用)必要找到任何的恰到好处的制品;
8:对产品做申明,比如在电视推荐系统中表达怎样节目值得观望;
9:推荐类别产品;
10:推荐打包产品;
11:只看不买,那种现象下如故能够推荐出12分用户兴趣的制品;
12:找到可信赖的引进系统:有时候用户不依赖系统的推荐介绍,有个别体统能够提供部分功力让用户去测试它们的引荐结果;
13:改正用户资料:通过引进系统能够清楚更加多的用户的喜好;
14:自小编表明:有些用户喜爱表明友好对产品的见地;
15:帮忙外人;
16:影响旁人;

第贰章:推荐系统中运用的数码挖掘方法,分为:数据处理(相似度度量、抽样、降维、降噪)、分类(具体算法有新近邻、决策树、基于规则的归类、贝叶斯分类、人工神经互连网、支持向量机)、聚类分析、关联规则挖掘
其三章:基于内容的推荐系统:State of the Art and Trends。
第肆章:基于近邻的引进方法大概浏览。

以下一小段内容摘译自第陆章:

有二种档次的音信寻找:
1:搜索对象清晰可辨;
2:搜索对象无法被完全描述,但是足以被一眼认出;
3:以意想不到的、偶然的方法获撤消息;

第5章:协同过滤中的立异;
第6章:开发基于约束的推荐器;

以下内容摘自第4章:

历史观推荐格局(基于内容的过滤和共同过滤)对于书,电影,音讯之类的出品是卓殊适合的。不过在小车,电脑,房产,财务服务等领域的引进中不是最好的法门。比如房产的购销数量要少很多,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出品特色的推荐会很倒霉听。
基于知识的推荐介绍系统能够化解那类难点,并且依据知识的推荐系统没有冷运营(新产品得不到推荐介绍)的难点。当然,知识获取是那类系统的瓶颈。

第⑨章:上下文感知的推荐介绍系统:常规推荐系统只考虑user和item,上下文感知的引荐系统则以为“上下文音信”也亟需考虑。比如旅游网站的引进,冬季与夏天应有有一点都不小不一致;再比如说消息网站的推荐必要考虑时间,工作日用户更乐于关心时事新闻和股票市镇音信,周末则更乐于关切电影片评论论和购物音讯;
第8章:评估推荐系统

第柒章:两个IP电视机服务供应商的引荐系统:多少个常见产品环境。介绍2个TV点播系统中的推荐系统。挑衅是亟需实时,同时又不可能判断操作遥控器的用户的地位(解决方案是基于时间段来分别用户)
第⑨章:如何在实验室之外得到推荐系统:介绍搭建实际运用的引进系统供给考虑的上边;
第⑧一章:匹配推荐技术与世界:介绍不相同应用场景下适用的推荐介绍技术与算法;
第九二章:Technology Enhanced Learning中的推荐系统;

第⑨三章:对于评价推荐系统(Critiquing
Recommenders)的评估。所谓评论推荐系统,是遵照用户的评头品足来调动推荐内容的系统。
第柒四章:成立更可相信的、更有说服力的引进系统:原始特征对推荐系统评估的影响
第9五章:为推荐系统规划、评估“推荐系统给用户的解释”(Designing and
伊娃luating Explanations for
Recommender Systems)
第9六章:对“基于点评商量的生育推荐系统”的可用性的辅导
第⑨七章:基于地图的产品种类可视化
第9八章:性子化web搜索中的社会群众体育、协同与推荐系统
第捌天问:社区tag推荐系统
第①十章:信任与引进
第2十一章:团体推荐系统:合并个人体模型型
第叁十二章:聚集推荐系统中的参数
澳门葡京娱乐,第三十三章:推荐系统中的实时学习
第叁十四章:多个鉴定标准的引荐系统
第3十五章:健壮的推荐介绍