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广州APP软件制作公司分析系统推荐算法的类型

2021-10-26

APP软件开发者越来越重视系统推荐算法这种新兴技术,随着今日头条、网易云音乐的黑马软件异军突起,不少产品经理开始对这类应用进行深入分析。其实,用户推荐系统是一个不断调试,不断优化的过程,每款软件对于推[...]

APP软件开发者越来越重视系统推荐算法这种新兴技术,随着今日头条、网易云音乐的黑马软件异军突起,不少产品经理开始对这类应用进行深入分析。其实,用户推荐系统是一个不断调试,不断优化的过程,每款软件对于推荐算法的商业模式都有所不同。接下来,广州APP软件制作公司将对系统推荐算法的类型进行具体分析。

1.协同滤波:就是相似的人给相似的内容。怎么定义相似的人呢那就是之前的行为相同。
2.矩阵分解法:基本原理是把用户作为一个维度,然后建一个二维矩阵,把这个二维矩阵找到一个低纬的表示,这可能只有50或者100维,这个个数还是跟内容一样,所以每个内容有一个100维的小表示,每个用户也有一个100维的小表示。这两个作为一个点击,可以恢复出原来的东西。
3.神经网络矩阵分解:基本原理把这个nade看成一个黑箱,级别让你的想法就是用nade来训练一个用户的表示和一个内容表示,但是这个表示可以不像矩阵分解那么死,因为它结合的时候不再是一代数的点程,而是基于一个神经网络,实际上带来了更多的自由度。唯一的差别就是表达能力增强了。

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