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关于数据挖掘中的推荐系统

时间:2017-01-26 07:39:30      阅读:174      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

一、推荐系统概述和常用评价指标

  1.1 推荐系统的特点

  在知乎搜了一下推荐系统,果真结果比较少,显得小众一些,然后大家对推荐系统普遍的观点是:

  (1)重要性UI>数据>算法,就是推荐系统中一味追求先进的算法算是个误区,通常论文研究类的推荐方法有的带有很多的假设限制,有的考虑工程实现问题较少,推荐系统需要大量的数据整理和转化,同时更需要考虑公司业务特性以及与现有系统的集成,方能形成推荐系统和业务之间的良性循环;

  (2)推荐系统离线测试很好,上线后要么没有严格的测试结果而只能凭感觉,要么实际效果差强人意,我想主要缘于离线测试比较理想,而在线AB冠军测试无论对于前端还是后台要求都很高,没有雄厚的研发实力难以实现;

  (3)推荐系统受到的外部干扰因素特别多(季节、流行因素等),整个系统需要不断的迭代更新,没有一劳永逸的事情。

技术分享

 

 

 

 

 

如何学习推荐系统?

推荐系统常用的推荐算法

 

关于数据挖掘中的推荐系统

原文:http://www.cnblogs.com/shenxiaolin/p/6350325.html

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