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hadoop+推荐系统学习笔记

秦琼
 秦琼
发布于 2017/04/24 21:25
字数 542
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笔记比较零散,希望读者见谅。学习书籍是 <推荐系统实践> 有需要的读者可以下方留下邮箱。

推荐系统,很多领域都在做这一块,主要是解决信息数据过载问题,一个好的推荐系统是能够达到三方共赢的,即有利于用户,产品提供者以及推荐系统自身。

如何去做一套推荐系统?

     推荐的依据是依赖于用户数据,数据的来源主要是用户的行为日志数据,其次是用户问卷调查和用户反馈信息收集,所以推荐系统需要增加合理性非侵入性的用户交互行为。

    推荐系统上线的三个步骤:

        1.离线试验

             

     2.用户调查 推荐系统是否有效,直接询问用户最直接,但是会问卷方式对用户的体验方式较差且成本较大,一般都会有奖励用户才会接受相关调查。

     3.在线试验,将算法应用于真实的在线用户数据环境,一般做AB试验,我理解为是灰度升级,通过分流,将用户分配至不同的程序环境,一个是旧环境,一个是更新的环境,按照分流比例进行对比,对比的指标可以是产品的转化率,点击率以及用户停留时间等。

推荐算法应该要定期经历上述3个过程,不停的迭代更新,优化算法与推荐结果。

推荐系统的评测是非常关键的,主要有以下几个指标:

    准确度,覆盖度,新颖度,惊喜度,信任度,透明度

准确度主要还是有

 

 

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秦琼
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