个性化推荐算法概述

发布时间：2025-06-27 12:39

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目前主流的推荐算法主要分为两类,一类是协同过滤推荐,另一是基于内容的推荐。前者基于用户之间的兴趣相似性,通过某种算法查找与目标用户最为相似的N个邻居,利用这N个邻居对目标用户还未评分的某个项目的评分来预测目标用户对该项目的评分;后者通过分析项目的内在结构和语义信息,找出目标用户可能感兴趣的某些项目,从而做出推荐。两种算法各有优劣,在不同的系统中得到了应用。将分别介绍协同过滤算法和基于内容的推荐算法。

个性化推荐算法概述

毛天骄

随着互联网上信息资源的爆炸性增长，用户从互联网上获取自己感兴趣资源的难度也相应的增加。如何针对不同用户挖掘互联网上用户可能的感兴趣信息成了一个研究热点，从而个性化推荐系统应运而生。目前主流的推荐算法主要分为两类，一类是协同过滤推荐，另一是基于内容的推荐。前者基于用户之间的兴趣相似性，通过某种算法查找与目标用户最为相似的N个邻居，利用这N个邻居对目标用户还未评分的某个项目的评分来预测目标用户对该项目的评分；后者通过分析项目的内在结构和语义信息，找出目标用户可能感兴趣的某些项目，从而做出推荐。两种算法各有优劣，在不同的系统中得到了应用。有时为了得到更好推荐效果，会混合使用两种推荐算法，混合的方式有加权、变换、特征组合、层叠等等。下面将分别介绍协同过滤推荐算法和基于内容的推荐算法。

基于内容的推荐

基于内容的推荐算法是根据项目内容与用户偏好之间的相关性，向用户产生推荐。该方法运用用户以往对项目的偏好兴趣建立用户特征（User Profile），并对项目内容进行分析，评估项目与用户兴趣之间的相关性，进而判断并找出用户可能感兴趣的项目推荐给用户。

基于内容的推荐算法主要源于信息检索和信息过滤技术。由于信息检索和信息过滤技术多年来已经有大量显著的研究成果，同时目前基于文本的各种应用仍然广泛使用，因而现有的基于内容的推荐系统主要集中在基于文本的应用上，例如文档、Web 站点以及新闻信息等。不过，这类推荐系统一般都对传统的信息检索和信息过滤技术进行了改进，主要是在系统中建立了用户特征（Profile），其中包括关于用户品位、偏好和需求等用户相关信息。这些用户特征信息可以显式地从用户那里直接获取，例如通过向用户进行提问，在用户的回答中获取相关信息和知识；也可以隐式地获取，例如从用户过去的行为模式中学习。在建立了用户特征之后，在推荐过程中，系统将度量用户特征与项目之间的相似性，进而决定向用户推荐的项目。除了传统的信息检索方法以外，基于内容的推荐系统还引入了其他一些技术，主要是一些数据挖掘、机器学习领域的技术方法，包括Bayes 分类器，聚类，决策树，人工神经网络等。有别于传统的信息检索技术直接度量用户特征与项目之间的相似性，这些方法运用统计学习或机器学习技术建立模型，进而通过模型预测推荐的项目。

虽然使用基于内容的推荐算法，可以依据使用者过去的偏好，推荐出符合用户喜好习惯的项目，但是此方法有以下限制：

(1) 所能分析的项目内容仅限于能够用一系列的特征集合来表示的信息，而无法有效处理声音、图片、艺术品、影像等多媒体信息。

(2) 用户仅仅能够接收到与过去喜好类似的推荐项目，而无法找出与过去体验有所不同，同时又具有潜在意义的新颖性推荐。

(3) 无法处理品质、风格或观点。以文章为例，若两篇文章的主题相同，但其内容品质有所差别的时候，此方法无法有效分辨。

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