什么是推荐系统？(recommender systems?)

推荐系统是根据用户输入系统的数据向用户提出建议的系统。用户提供的数据越多，这样的系统就越精确。此外，个人用户提交的数据通过生成可用于向其他用户提出建议的信息，有助于改善整个系统。推荐系统通常出现在电影和电视评论网站以及那些拥有大量零售商品库存的网站上，这些零售商品在功能上不可能通过查看每一个商品来浏览。。...

这些系统可以以多种不同的方式与用户交互。一种是为用户提供服务，这些用户希望获得更多他们可能感兴趣的东西，如进一步阅读、电视节目或视频游戏。在这些系统中，用户生成一个喜欢和不喜欢的列表，系统试图预测用户将如何对他或她尚未投票的事情进行投票。如果它认为某个东西的评级很高，它会向用户建议。

设计良好的推荐系统可以从错误中吸取教训。系统可能会推荐音乐之声，因为用户喜欢Willy Wonka&amp；巧克力工厂。用户可以选择“我喜欢这个”或“我不喜欢这个”等选项如果用户不喜欢音乐的声音，系统可以记录并进一步完善用于生成推荐的算法。积累的数据越多，建议就越有帮助。

零售网站使用推荐系统诱使人们冲动购物。系统记录购买的物品，并推荐相关和有用的物品。例如，购买相机的人可能会被问到是否要购买充电器、相机外壳、滤镜和其他镜头。购买女权主义理论书籍的人可能会被告知，该书名的其他购买者也享有另一个相关的书名。这些类型的推荐系统允许对用户极具吸引力的个性化营销。。

这些系统依赖于数据的协同过滤，其中来自大量用户的数据以有意义的方式进行组织。这允许站点建立可能不明显的连接，从而提高推荐的质量。不想参与的用户通常可以更改其用户设置中的选项，但他们会降低他们收到的建议的质量，因为系统无法从个人的偏好中学习，只能从其他用户的集体意见中学习。。

发表于 2022-01-02 10:15
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分类：商业金融

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