第十章数据推荐算法——基于潜在因子算法的推荐

作者: 文颜 | 来源:发表于2019-11-19 08:36 被阅读0次

10.4 基于潜在因子算法的推荐

基于潜在因子算法也是广泛应用与推荐领域的算法，之所以称其为潜在因子，其原因在于这些因子不是通过表面的现象即可实施推荐的，是通过用户的历史行为挖掘出用户本身的特征，以及分析现有商品的本质特征进行的推荐。它是在各个领域都可以采用的推荐算法，推荐效果同因子的分析效果有很大关系。

基于流行度的推荐算法是非常易于理解的方式。通过流行度的方式将当前信息传递最快的产品推荐给用户。

优：采用基于流行度的方法在技术实现尚非常容易做到，实现效果也相对而言较为理想，并且优效地解决了新用户冷启动的问题。

缺：1、由于当前推荐的是流行度较高的产品，所以很多用户可能都已经购买过此产品，因此可能导致可推荐的用户群体相对较窄。

2、“流行度”是一种对已经走向市场的产品的衡量。

3、由于“流行度”也是表达的一种趋势，所以它会持续性一段时间，这会导致推荐的列表更新的周期变慢，甚至可能随着基于流行度的推荐导致在相当一段时间内该产品更加流行，从而对后续推荐产生一定影响。

针对上述3个缺陷的解决方案：购买预测分析、流行度趋势分析等。

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