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工业界常用个性化召回算法分类

工业界常用个性化召回算法分类

作者: 邵红晓 | 来源:发表于2019-09-26 16:56 被阅读0次

工业界常用个性化召回算法分类

  • 基于item相似
    item-cf,基于物品的协同过滤(LS算法属于User-Item CF,也叫做混合CF。它同时考虑了User和Item两个方面)
  • 基于图的推荐person-rank
    优点:可解释性强,比较通俗易懂
    缺点:缺乏新颖性
  • 基于user profile的
    经过用户自然属性,用户偏好,等统计,按类别来召回
    优点:推荐效果不错
    缺点:一旦用户被打上某个类别的标签之后,很难迁移到其余的一些标签
  • 基于隐语义的
    LFM(矩阵分解 spark 实现的 ALS算法-基于模型的协同过滤),基于用户行为的word2vec,深度学习网络等

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