算法推薦的分類(lèi)有哪些

       推薦算法是計(jì)算機(jī)專業(yè)的一種算法。通過(guò)一些數(shù)學(xué)算法，推測(cè)用戶可能喜歡什么。網(wǎng)絡(luò)是應(yīng)用推薦算法的主要好處。所謂推薦算法，就是利用用戶的一些行為，通過(guò)一些數(shù)學(xué)算法推測(cè)用戶可能喜歡的東西。以下就是小編為大家?guī)?lái)的算法推薦的分類(lèi)有哪些。

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算法推薦的分類(lèi)有哪些

       算法推薦的分類(lèi)有哪些

一，基于內(nèi)容
   
       基于內(nèi)容的推薦(Content-based Recommendation)是信息過(guò)濾技術(shù)的延續(xù)與發(fā)展，它是建立在項(xiàng)目的內(nèi)容信息上做出推薦的，而不需要依據(jù)用戶對(duì)項(xiàng)目的評(píng)價(jià)意見(jiàn)，更多地需要用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法從關(guān)于內(nèi)容的特征描述的事例中得到用戶的興趣資料。

二，基于協(xié)同

       基于協(xié)同過(guò)濾的推薦算法( Collaborative Filtering Recommendation)技術(shù)是推薦系統(tǒng)中應(yīng)用最早和最為成功的技術(shù)之一。它一般采用最近鄰技術(shù)，利用用戶的歷史喜好信息計(jì)算用戶之間的距離，然后利用目標(biāo)用戶的最近鄰居用戶對(duì)商品評(píng)價(jià)的加權(quán)評(píng)價(jià)值來(lái)預(yù)測(cè)目標(biāo)用戶對(duì)特定商品的喜好程度，從而根據(jù)這一喜好程度來(lái)對(duì)目標(biāo)用戶進(jìn)行推薦。

三，基于效用

       基于效用的推薦（Utility-based Recommendation）是建立在對(duì)用戶使用項(xiàng)目的效用情況上計(jì)算的，其核心問(wèn)題是怎樣為每一個(gè)用戶去創(chuàng)建一個(gè)效用函數(shù)，因此，用戶資料模型很大程度上是由系統(tǒng)所采用的效用函數(shù)決定的。

       個(gè)性化推薦的概念首次出現(xiàn)在1995年3月的美國(guó)人工智能協(xié)會(huì)上，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的RobertArmstrong提出了個(gè)性化導(dǎo)航系統(tǒng)WebWatcher。與此同時(shí)，斯坦福大學(xué)的Markobalabanovic也推出了LIRA-個(gè)性化推薦系統(tǒng)。此后，個(gè)性化推薦研究開(kāi)始蓬勃發(fā)展。以上就是小編為大家?guī)?lái)的算法推薦的分類(lèi)有哪些。