什么是算法推薦機制？類型有哪些？

隨著時代發展，互聯網已經滲透進了人們生活的方方面面，在平常瀏覽信息和購物時，你也許會時常疑惑，為什么互聯網總能精準推薦到自己感興趣的內容呢?那是因為互聯網具有算法推薦機制。那么，算法推薦機制到底是什么?有哪些類型呢?下面的文章將為你解答。

算法推薦機制定義

算法推薦機制是互聯網環境下的一種信息檢索工具，經過20多年的發展與進步如今已經一門獨立的學科。

算法推薦機制的出現就是為了將用戶和海量信息聯系到一起。一方面，它可以幫助用戶為自己找到有價值的信息。另一方面，它使信息能夠在潛在感興趣的受眾面前出現，從而獲得信息使用者與信息生產者的互利共贏。

算法推薦機制的原理

算法推薦系統一般包括三個部分：用戶模型、內容模型(或叫“推薦對象模型”)和推薦引擎。

用戶模型：在算法推薦系統中，用來描述、管理和儲存用戶的興趣偏好的模型被稱作用戶模型。由于個性化推薦是以計算機平臺為基礎，用戶模型就是對特定數據結構的算法描述。其中用戶建模是根據用戶的興趣和行為信息匯總成可計算用戶模型的過程。只有通過將用戶興趣信息從非結構化原始表單轉換為計算機可以理解的結構化表單，才能分析和處理用戶的偏好。

內容模型：對諸如商品或文章之類的內容數據進行建模和分類，以及提取內容特征處理，來使推薦策略和用戶特征趨于接近。只有內容模型足夠豐富，信息的推薦才能足夠準確。在內容模型的標簽系統中，資源可以同時標記多個標簽。標簽集可以代表用戶的興趣偏好，標簽的使用次數則能夠反映用戶對某類信息的偏好程度。

推薦引擎：推薦系統的核心部分是推薦引擎。推薦引擎的運行原理：首先利用大數據來獲取用戶的項目相關信息，然后在不同應用場景之下，將用戶和項目進行不同算法的適配，由此形成推薦的內容;接著，根據不同算法模型合成的推薦策略，再結合用戶的使用反饋信息、具體的使用場景等等，得出最終的推薦列表。在一定的條件下，需要向用戶解釋這一機制。

算法推薦機制類型

基于內容的推薦：基于內容的推薦系統的工作原理是：用戶在瀏覽、使用項目內容時會留下歷史記錄，這些歷史記錄可以體現出用戶的興趣偏好等特征，推薦系統就將這些歷史記錄收集起來，比對其中項目的特征，再將這些特征與待推薦的項目特征進行

匹配，從而形成推薦的內容。這一推薦系統的邏輯是認為用戶會喜歡那些曾經和自己有過交互的項目。

協同過濾推薦：協同過濾推薦可以分為基于用戶的協同過濾推薦和基于項目的協同過濾推薦。第一種，基于用戶的協同過濾推薦，是利用用戶對于內容的偏好程度找到與該用戶具有相似興趣的其他用戶，再將這些有著相似偏好的用戶的興趣內容項目對下一位用戶進行推薦?；陧椖康膮f同過濾推薦是，利用項目之間本身的特征，計算出相似的項目內容，進行項目歸類，從而實施推薦。

例如，如果用戶對某一項目進行了多次購買，或者在某一個頁面停留時間較長，那么推薦系統會經過計算，傾向于認為用戶對這個項目有著潛在的興趣偏好，對該項目的評分數據給出“喜歡”的數值。

基于關聯規則的推薦：基于關聯規則的推薦的運行原理是：用戶在積累了大量的歷史使用記錄后，會留下項目之間的潛在關聯度數據。也就是說，用戶在購買 A 項目的同時，有很大可能也會對B項目感興趣。譬如說購買了電影票的人可能也會購買可樂和爆米花。

這種關聯屬于空間關聯，那除了空間關聯之外還有時間關聯。比如說，隨著時間的流逝，用戶的年齡在不斷增長，隨著年齡增長用戶的感興趣的項目也一定會有所改變。根據年齡段的不同，可以將用戶歸為不同的興趣集合，而相同年紀的用戶也會預測其有比較相似偏好的可能性。

基于知識的推薦：基于知識的推薦技術是事先就儲存好關于用戶和內容項目的一般性常識或者說知識，再結合用戶的行為來做出推薦。

基于上下文的推薦：大多數推薦系統都傾向于分析用戶和項目之間的關系，但可能不會注意到時間、環境、周圍人等因素。如果在推薦算法中能夠引入這些環境、時空信息等，就能夠更加精準地向用戶進行推薦。

基于深度學習的推薦：這一推薦系統通常運用在文本、圖像、音頻等項目上。比如說，用戶購買過的項目信息上通常會有圖片介紹，那么系統就會對該圖片進行深度學習，通過算法提取出圖片中的特征信息，從而分析出圖片的風格、特質等等，提煉有相似特質的圖片作為集合，從而對用戶的下一次購買行為做出偏好預測。

以上就是算法推薦機制的定義、原理及類型介紹，通過文章可以很清楚地知道算法推薦究竟是怎么一回事。算法推薦機制影響了我們生活的方方面面，是互聯網發展必然結果，也是信息碎片化時代的助推劑，能夠為商家帶來經濟效益，為瀏覽者節省寶貴時間。如果還想了解更多互聯網行業知識，可以關注三個皮匠報告的行業知識欄目。

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