機器學習算法---推薦算法

推薦算法 推薦算法是目前業界非常火的一種算法，在電商界，如亞馬遜，天貓，京東等得到了廣泛的運用。推薦算法的主要特征就是可以自動向使用者推薦他們最感興趣的東西，進而增加購買率，提升效益。推薦算法有兩個主要的類别： 一類是基于物品内容的推薦，是将與使用者購買的内容近似的物品推薦給使用者，這樣的前提是每個物品都得有若幹個标簽，是以才可以找出與使用者購買物品類似的物品，這樣推薦的好處是關聯程度較大，但是由于每個物品都需要貼标簽，是以工作量較大。 另一類是基于使用者相似度的推薦，則是将與目标使用者興趣相同的其他使用者購買的東西推薦給目标使用者，例如小A曆史上買了物品B和C，經過算法分析，發現另一個與小A近似的使用者小D購買了物品E，于是将物品E推薦給小A。 兩類推薦都有各自的優缺點，在一般的電商應用中，一般是兩類混合使用。推薦算法中最有名的算法就是協同過濾算法。