推荐系统概述

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一、为什么需要推荐系统？

1）信息过载(information overload)问题日益严重

2）人找喜欢的物品、资讯变得越来越困难

3）新的产品想脱颖而出、得到关注，亦不容易

二、推荐系统主要能解决什么问题？

1）人与物的精确匹配，从人找信息，转变为信息找人
2）帮助减少马太效应和长尾效应的影响

马太效应：产品中热门的东西会被更多人看到，热门的东西会变得更加热门，而冷门的东西更加冷门。
长尾理论：某些条件下，需求和销量不高的产品所占据的市场份额，可以和主流产品的市场份额相比。

三、推荐系统与搜索引擎有什么不同？

搜索引擎-人找资讯

四、从用户层面推荐系统能带来什么？

1）推荐系统能够满足用户对信息的个性化需求

推荐系统在个性化方面的运作空间要大得多，以“推荐好看的电影”为例，一百个用户有一百种口味，并没有一个“标准”的答案，推荐系统可以根据每位用户历史上的观看行为、评分记录等生成一个对当前用户最有价值的结果，这也是推荐系统有独特魅力的地方。

2）推荐系统满足用户难以用文字表述的需求

• 用户天然都是愿意偷懒的，不愿意输入过多文字去精确表达自己的需求
• 搜索引擎对语义的理解目前还无法做到足够深入
• 推荐系统通过标签设置（页面上选择喜欢的标签），加上与用户的交互（筛选、排序、点击等），不断积累和挖掘用户偏好，可以将这些难以用文字表达的需求良好的满足起来

可解释性：知识图谱可以连接用户的历史记录和推荐结果，从而提高用户对推荐结果的满意度和接受度，增强用户对推荐系统的信任。

 

推荐系统概述

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原文地址：https://www.cnblogs.com/gczr/p/11147187.html