推荐算法基于内容的推荐算法(Content-Based)

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了推荐算法基于内容的推荐算法(Content-Based)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

基于内容的推荐算法(Content-Based)

简介

基于内容的推荐方法是非常直接的,它以物品的内容描述信息为依据来做出的推荐,本质上是基于对物品和用户自身的特征或属性的直接分析和计算。

例如,假设已知电影A是一部喜剧,而恰巧我们得知某个用户喜欢看喜剧电影,那么我们基于这样的已知信息,就可以将电影A推荐给该用户。

基于内容的推荐实现步骤

  • 画像构建。顾名思义,画像就是刻画物品或用户的特征。本质上就是给用户或物品贴标签。

    • 物品画像:例如给电影《战狼2》贴标签,可以有哪些?

"动作"、"吴京"、"吴刚"、"张翰"、"大陆电影"、"国产"、"爱国"、"军事"等等一系列标签是不是都可以贴上
  • 用户画像:例如已知用户的观影历史是:"《战狼1》"、"《战狼2》"、"《建党伟业》"、"《建军大业》"、"《建国大业》"、"《红海行动》"、"《速度与激情1-8》"等,我们是不是就可以分析出该用户的一些兴趣特征如:“爱国”、“战争”、“赛车”、“动作”、“军事”、“吴京”、"韩三平"等标签。

问题:物品的标签来自哪儿?

  1. PGC 物品画像–冷启动
    • 物品自带的属性(物品一产生就具备的):如电影的标题、导演、演员、类型等等
    • 服务提供方设定的属性(服务提供方为物品附加的属性):如短视频话题、微博话题(平台拟定)
    • 其他渠道:如爬虫
  2. UGC 冷启动问题
    • 用户在享受服务过程中提供的物品的属性:如用户评论内容,微博话题(用户拟定)

根据PGC内容构建的物品画像的可以解决物品的冷启动问题

基于内容推荐的算法流程:

  • 根据PGC/UGC内容构建物品画像
  • 根据用户行为记录生成用户画像
  • 根据用户画像从物品中寻找最匹配的TOP-N物品进行推荐

物品冷启动处理:

  • 根据PGC内容构建物品画像
  • 利用物品画像计算物品间两两相似情况
  • 为每个物品产生TOP-N最相似的物品进行相关推荐:如与该商品相似的商品有哪些?与该文章相似文章有哪些?

基于内容的电影推荐

请参考基于内容的电影推荐:物品画像&用户画像&为用户产生TOP-N推荐结果

请参考基于内容的电影推荐:物品冷启动处理

请参考关联规则挖掘算法(一)Apriori算法

请参考关联规则挖掘算法(二)FP-Growth算法


加油!

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努力!

以上是关于推荐算法基于内容的推荐算法(Content-Based)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

基于内容的推荐算法

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