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知识整理:推荐系统工程应用系列2---主流推荐算法与模型
DeepFM推荐算法DeepFM算法由哈尔滨深圳分校和华为 NOAHS ARK LAB合作提出，采用FM因子分解机替代Wide&Deep算法的LR模型，结合Deep模型构建高阶特征。工程化工具包包括Surprise、Faiss、libFM、DeepCTR等工具包，分别应用于协同过滤、矩阵分解、Wide&Deep和DeepFM算法的工程应用。
**基于模型的推荐**：利用机器学习模型，如逻辑回归、朴素贝叶斯等进行推荐。**混合式推荐**：结合多种算法，根据业务需求优化推荐效果。### 算法细节与改进以**基于流行度的推荐算法**为例，虽然简单直接，但无法提供个性化推荐。改进方案包括用户分群流行度排序、针对特定兴趣群体优化推荐内容。
当前业界主流召回算法包括：YouTube DNN、DeepMF、DSSM，以及Item2vec、Airbnb Embedding等深度学习模型。这些方法都强调深度学习在表示学习中的应用，如处理大规模多分类问题的技巧。理解并选择合适的召回策略，能够有效提升推荐系统的召回质量和效率。
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推荐系统主要算法
1、基于人口统计学的推荐算法是推荐系统中最基础的方法。这种算法通过用户的年龄、性别、兴趣等基本信息，发现用户间的相似度，从而为用户推荐相似用户喜欢的物品。系统首先建立用户的属性模型，计算用户间的相似度。例如，如果系统发现用户A和C相似，它就会将A喜欢的物品推荐给C。
2、推荐系统算法主要包括基于内容的推荐算法。以下是对该算法的详细介绍：核心原理：基于内容的推荐是信息过滤技术的延续与发展，它主要建立在项目的内容信息上进行推荐。该算法不需要依据用户对项目的直接评价意见，而是通过分析项目的内容特征来推测用户的兴趣。
3、常用的推荐算法包括：**基于流行度推荐**：根据浏览量、分享率等指标排序推荐。**基于协同过滤**：包括用户CF和物品CF，通过分析用户间的相似度进行推荐。**基于内容的推荐**：考虑物品的属性特征，通过相似度计算推荐。**基于模型的推荐**：利用机器学习模型，如逻辑回归、朴素贝叶斯等进行推荐。
4、本文深入研究了推荐系统内的7种经典推荐算法，包括LR、FM、FFM、WDL、DeepFM、DcN和xDeepFM，从原理、场景应用以及解决的问题方面进行了全面梳理，旨在为读者提供一个全面的参考，同时作为自己思考过程的记录，未来也可作为翻阅手册之用。
5、个性化推荐系统中，人工智能（AI）扮演核心角色。它们通过分析历史行为、偏好等信息，为用户精准推荐商品、内容或服务。以下是一些常用核心AI算法： 协同过滤：分为用户基和物品基，通过用户或物品相似性，推荐相似偏好内容。假设相似用户喜好相近。
互联网公司中,推荐系统都是怎么开发的?
1、个性化推荐：根据用户的历史行为，推荐给用户想要的内容；和相关推荐不同，相关推荐的前提是，要现有一个内容。前两种推荐都比较容易实现，这里主要说一说个性化推荐（直说整体的架构，至于一些细节，比如推荐算法，我也凉凉）。
2、推荐系统在当前的互联网时代扮演着重要角色，它通过分析用户的兴趣和行为模式，向他们提供个性化的内容或商品推荐。推荐系统的发展经历了从早期的基于数据挖掘技术到现今的基于机器学习技术的转变，其应用范围也从电商网站的“看了又看”、“买了又买”扩展到了新闻聚合、社交媒体等多个领域。
3、推荐系统在多个行业中都有应用，如电子商务、媒体与娱乐、个性化银行等。它们能够提升用户体验，增强客户与企业的互动，并为零售、娱乐、医疗健康、金融等行业提供决策支持。 推荐系统的工作原理是什么？推荐系统通过训练模型来理解用户和物品之间的关系。
4、推荐系统通过大数据分析为用户进行相关推荐，以驱动收入增长。然而，选择合适的推荐算法是一个复杂的问题，这需要考虑业务限制和需求。为了简化这一任务，统计与机器人团队提供了一份现有主要推荐系统算法的概述。协同过滤（Collaborative Filtering， CF）及其变体是最常用的推荐算法之一。
5、数据预处理：推荐系统需要对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换、数据归一化等操作，以保证数据的准确性和一致性。特征提取：推荐系统需要从预处理后的数据中提取出有用的特征，包括用户的性别、年龄、地区、购买历史、浏览历史等信息。
6、网站推荐系统的目的是帮助用户在信息过载的互联网环境中，快速找到符合其需求和兴趣的网站资源，提升他们的网络浏览效率。 网站推荐的核心在于理解用户的需求，这通常通过收集用户的浏览历史、搜索记录和点击行为等数据来实现。 个性化推荐是网站推荐系统的一种常见方式。
推荐系统中的重排算法
在互联网应用中，如电商、信息流、搜索、社交、短视频、生活服务等领域，推荐系统从海量物品中选取Top-K个商品展现给用户，提供个性化服务。排序系统包括多个阶段，如精排阶段计算物品点wise打分，生成Top-N序列，重排序阶段则在此基础上进行重新排序，生成最终Top-K序列。
MMR算法：用于重排阶段，平衡推荐结果的多样性和相关性，通过计算用户与候选商品的关联性以及与已选商品的差异性，选择最相关且差异大的商品。综上所述，商品推荐系统通过召回、排序与重排等核心流程，结合多路召回、向量召回、Wide&Deep模型与MMR算法等关键技术与算法，实现高效且个性化的商品推荐。
在滑动窗口的场景下，算法调整了推荐策略，仅保证窗口内的多样性，同时提供了推荐应用中的具体输入和参数设置。实验部分展示了DPP在短序列和长序列推荐中的性能，证明了其在相关性和多样性之间取得的良好平衡。
