推荐算法数据集（算法数据集处理手段）

本篇目录：

1、推荐系统(一):基于物品的协同过滤算法2、机器学习4种不同数据集的优劣对比3、手机是怎么推荐内容的呢?4、推荐算法存在哪些偏见和问题呢?5、推荐算法简介6、07_推荐系统算法详解

推荐系统(一):基于物品的协同过滤算法

1、协同过滤(collaborative filtering)算法是最经典、最常用的推荐算法。其基本思想是收集用户偏好，找到相似的用户或物品，然后计算并推荐。基于物品的协同过滤算法的核心思想就是：给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。

2、基于用户的协同过滤算法的基本思想是：在一个在线个性化推荐系统中，当一个用户A需要个性化推荐 时，可以先找到和他有相似兴趣的其他用户，然后把那些用户喜欢的、而用户A没有听说过的物品推荐给A。

3、基于协同过滤的推荐是根据用户的历史行为数据，分析用户与其他用户的行为数据，为用户推荐与其相似的用户喜欢的内容。

4、这便是一个典型的物品协同过滤的例子。 基于物品的协同过滤指基于物品的行为相似度(如啤酒尿布被同时购买)来进行物品推荐。该算法认为，物品A和物品B具有很大相似度是因为喜欢物品A的用户大都也喜欢物品B。

5、基于物品的协同过滤算法，是目前电子商务采用最广泛的推荐算法。在非社交网络的网站中，内容内在的联系是很重要的推荐原则，它比基于相似用户的推荐原则更加有效。

6、这种算法基于一种物以类聚人以群分的假设， 喜欢相同物品的用户更有可能具有相同的兴趣 。基于协同过滤推荐系统一般应用于有用户评分的系统中，通过分数去刻画用户对于物品的喜好。

机器学习4种不同数据集的优劣对比

1、下面随着大圣众包小编一起看看4种不同的机器学习数据集对比吧。Iris Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。

2、模型数据集：模型数据集是用来训练机器学习模型的数据集。通常情况下，这个数据集是一个大型数据集，包含了模型需要的所有信息，包括数据特征、标签等等。

3、测试集和训练集是在机器学习中常用的术语，用于评估和验证模型的性能。训练集是用来训练模型的数据集，它包含了已知的输入和输出，模型通过学习这些数据来建立预测模型。

手机是怎么推荐内容的呢?

搜索引擎 搜索引擎可以根据用户的搜索内容和搜索历史，推荐相关的搜索结果和广告内容。如果用户在搜索引擎上频繁搜索某个品牌的产品，搜索引擎就会根据这些搜索记录，向用户推荐该品牌的其他产品或相似品牌的产品。

通过搜索历史和浏览记录 当我们在手机上搜索或浏览某些内容时，我们的手机会记录下来，这些数据会被传输到服务器上进行分析。

手机通过以下几种方式来了解你的喜好：浏览历史记录：当你浏览网页时，手机会记录你的浏览历史记录，根据你的浏览记录推荐更符合你喜好的内容。

社交网络分析：手机可能会利用用户的社交网络信息，如好友关系、关注的公众号等，来了解用户的兴趣和喜好。这有助于手机为用户推荐更多与其社交圈相关的内容，从而提高用户的参与度。

推荐算法存在哪些偏见和问题呢?

第一：数据源，行为基础数据的筛选；通常，推荐算法来源于用户行为的采集，简单说就是行为数据越丰富，样本覆盖率越全面，结果越准确；如果采样有偏差，那么结果就会有偏差。

容易使个体产生心理疲劳与隐私焦虑；另一方面，算法推荐的“度”也常常超出应该推荐的内容范围，色情、低俗等有违主流价值观的内容常常被置入开机页诱导用户点击。

此外，应用程序可能会收集用户的位置信息和其他敏感信息，这可能会导致隐私问题。 算法偏见：阅读类App的推荐算法可能会存在偏见。算法可能会使用用户的历史行为来推荐内容，这可能会导致用户只看到与他们相似的观点和意见。

算法偏见问题：自媒体平台的推荐算法存在偏见，往往会根据用户的阅读习惯推送相似的信息，容易导致信息孤岛和认知偏差。

第三，算法偏见风险。APP算法普遍基于用户历史行为和喜好进行推荐，有可能形成算法偏见，使得用户接受有限的信息、思想和观点。这可能会损害用户的权益和利益。

推荐算法简介

1、这种算法基于一种物以类聚人以群分的假设， 喜欢相同物品的用户更有可能具有相同的兴趣 。基于协同过滤推荐系统一般应用于有用户评分的系统中，通过分数去刻画用户对于物品的喜好。

2、基于用户(User-CF)： 基于用户的协同过滤推荐的基本原理是，根据所有用户对物品的偏好，发现与当前用户口味和偏好相似的“邻居”用户群，并推荐近邻所偏好的物品。

3、因此，基于内容的推荐算法有两个最基本的要求： 下面我们以一个简单的电影推荐来介绍基于内容的推荐算法。 现在有两个用户A、B和他们看过的电影以及打分情况如下： 其中问好(？)表示用户未看过。

07_推荐系统算法详解

基于用户(User-CF)： 基于用户的协同过滤推荐的基本原理是，根据所有用户对物品的偏好，发现与当前用户口味和偏好相似的“邻居”用户群，并推荐近邻所偏好的物品。

首先回顾一下UserCF算法和ItemCF算法的推荐原理：UserCF给用户推荐那些和他有共同兴趣爱好的用户喜欢的物品， 而ItemCF给用户推荐那些和他之前喜欢的物品具有类似行为的物品。

这种算法基于一种物以类聚人以群分的假设， 喜欢相同物品的用户更有可能具有相同的兴趣 。基于协同过滤推荐系统一般应用于有用户评分的系统中，通过分数去刻画用户对于物品的喜好。

因此在评测一个推荐算法时，需要同时考虑三方的利益， 一个好的推荐系统是能够令三方共赢的系统。 推荐系统中，主要有3种评测推荐效果的实验方法，即离线实验(offline experiment)、用户调查(user study)和在线实验(online experiment)。

覆盖率反映了推荐算法发掘长尾的能力，覆盖率越高，说明推荐算法越能够将长尾中的物品推荐给用户。分子部分表示实验中所有被推荐给用户的物品数目(集合去重)，分母表示数据集中所有物品的数目。

到此，以上就是小编对于算法数据集处理手段的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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