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[开发杂谈]【读书笔记】《推荐系统(recommendersystemsAnintroduction)》第六章推荐系统的解释


如何给推荐系统的结果给予解释?
1. 基于约束的推荐系统:这种系统的商品都有各种属性,用户只知道个大概,但是不完全清楚各种属性,推荐系统在帮助用户一步步接近用户最终的期望。属性就是产生推荐理由的关键。本书中采用了一些推理方法来生成理由,挺玄乎的。我理解,直接告诉用户,我猜你最关心的是xx属性,根据这个属性,我来给你推荐xxx,这样就应该行了。
2. 基于实例的推荐系统:产生的理由和上面差不多,都是关键属性,过程根据推荐新算法不同而有所不同,个人感觉,不值得细看
3. 协同过滤的推荐系统:一般来讲,协同过滤推荐算法的理由不好给出。有人做过实验,最好的理由是“根据近邻来评分”,如:xxx和你很像,他如何如何了;次之的理由,就是告诉用户这个商品的热度或者排行或者评分就行;专家意见没用。
完。
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2015-01-18 17:45:59  
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2019-8-22 17:39:40
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