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未傻得晒

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推荐系统的应用  

2009-11-05 14:30:50|  分类: 数码网络 |  标签: |举报 |字号 订阅

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  • 亚马逊的 20-30% 销售额来自于它的推荐系统。逛亚马逊的时候,只有 16% 的人会非常清楚地知道自己想要买什么
  • 你收集到的数据比你采用的算法重要得多。亚马逊的算法基本上就是上一小时的一个超大规模的商品和商品间的相关性矩阵,但是这个算法对他们却很有效,因为亚马逊通过用户的行为收集到了如此之多的数据
  • 诸如购买、定向广告、约会、找活动等等问题,都可以作为推荐问题
  • 有一点很重要:想办法尽量多的收集用户的输入信息,同时避免让用户觉得不适。人们无意训练系统,他们只是想让自己更惬意,但是这确实是最佳的训练数据
  • 有很多各种数据可以用来训练系统:投票情况、点击、页面浏览时间、购买意向、加标签,添加标题——用户不经意的完成了这些事情,而你可以把这些数据利用起来
  • A/B 测试是一个很有效的方法可以研究人的行为,而且这个方法很少被用到。只是在网页上换个说法,你就能更多地了解你的用户
  • 极少有系统把元数据和内容一起用来做协同过滤。在课堂上大家讨论音乐推荐系统的时候,一致认为这样效果很很好
  • 当考虑推荐系统或者定向内容投放/广告的时候,重中之重就是要想想用户自发地在你的网站上做的那些有区别的行为:加标签、购物、点击,再确定其中有多少数据是你能获得的,然后找些简单、运行速度比较快的算法试试看。
原文作者:kiwitobes 译者:tchaikov 有删节
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