網站設計策劃之個性化推薦分析

　　目前利用比較普遍的個性化推薦算法有三種，分辨是：協同過濾推薦算法、基于內容的推薦算法跟基于社交網絡的推薦算法。

　　1、協同過濾推薦算法
　　該算法的基本思維是，假如你的友人或者親戚購買了某件商品并且評估不錯，那么你很有可能也會購買該商品。依據類似度比較的對象不同，可能細分為基于用戶的推薦跟基于物品的推薦。在用該算法的有Amazon等一些電商平臺。
　　a）基于用戶的近鄰推薦
　　基于用戶的協同推薦的基本思維是：尋找當前用戶的近鄰(即盤算用戶之間的類似性)，從而依據近鄰的喜好料想你也可能喜好什么。
　　b）基于物品的近鄰推薦
　　該算法的中心是盤算物品兩兩之間的類似度，從而為用戶推薦類似的物品。當須要對用戶推薦物品A時，通過判斷與A類似的物品B，盤算用戶對這些近鄰物品B評分的加權總跟來得到用戶對物品A的料想評分。
　　2、基于內容的推薦算法
　　基于內容的推薦與協同過濾推薦不同，它不須要用戶對物品的評分數據，也不須要比較多個用戶或多個物品之間的類似度。該算法的基本思維是依據用戶的歷史興趣數據，樹破用戶模型，而后針對推薦物品的特點描述進行特點提取，后將物品特點與用戶模型比較較，類似度較高的物品就可能得到推薦。
　　基于內容的推薦目前重要利用于文本、視頻、音頻的推薦，比方消息、視頻跟電臺等。
　　3、基于社交網絡的推薦算法
　　基于社交網絡的推薦是協同過濾推薦在社交網絡中的延長，同時又存在基于網絡結構推薦的特點。大體上可能分為兩類，即基于鄰域的社交網絡推薦跟基于網絡結構的社交網絡推薦。
　　a）基于鄰域的社交網絡推薦
　　其基本思維是查問社交網絡中當前用戶所有的摯友，依據摯友的興趣數據，向當前用戶推薦摯友喜好的物品聚集。網站設計要能充分吸引訪問者的注意力，讓訪問者產生視覺上的愉悅感。因此在網頁創作的時候就必須將網站的整體設計與網頁設計的相關原理緊密結合起來。
　　b）基于網絡結構的社交網絡推薦
　　該算法把用戶、用戶的摯友、用戶的喜好跟摯友的喜好連接起來形成一個社交網絡結構圖。同時，依據用戶之間的熟悉水平跟喜好類似度，來定義用戶之間跟用戶的喜好之間的權重，而后抉擇與用戶不直接相干的物品，依照優先級別生成推薦列表。
　　個性化推薦的一些缺點
　　興許你已經發明，現當初很多產品的個性化推薦體系還談不上智能。我就經常碰到在某電商平臺買了一臺電腦，接下來就向我推薦各種品牌的電腦。對買電腦這種低頻行動，該個性化推薦顯得太毛糙了一點。還有當我在一些資訊App瀏覽消息時，老是受到雷同內容的消息信息，讓我不連續利用下去的欲望。
　　一個好的個性化推薦體系，用戶可能從體系供給的推薦列表中購買自己確切須要但在購買進程中不想到的商品，有利于流量跟商品轉化，也會讓用戶對該體系產生依附。個性化推薦體系不僅可能為用戶供給個性化的推薦服務，而且能與用戶樹破長期牢固的關聯，從而進步用戶的虔誠度。
　　個性化推薦體系是一個十分龐雜體系，背地還波及到很多問題。比方冷啟動問題、數據稀少性問題、推薦的正確度跟正確度問題等。
　　1、冷啟動問題
　　假如用戶的標簽信息為零，那么個性化推薦就即是不存在。這個情況下，往往是讓用戶進入興趣標簽填寫的頁面，或者通過收集用戶在其它平臺的標簽數據來進行推薦。
　　2、數據稀少性問題
　　很多電商平臺的信息數據之大，使得任意兩個用戶瀏覽的商品交加十分小，這時候通常采取商品聚類或者用戶聚類的方法。
　　3、推薦的正確度跟正確度問題
　　通過收集更多的用戶標簽，一直優化推薦算法，多種推薦算法的組合推薦來大化保障推薦的正確度跟正確度。
　　4、傳統的個性化推薦，無奈保障推薦的實時性
　　比方網易云的用戶無意入耳到了一種沒聽過的曲風，覺得很好聽又連續聽了多少。假如這時候推薦的還是他從前愛聽的，這就不能很好地滿意用戶的須要。
　　5、正確度與多樣性的均衡問題
　　盲目標正確推薦可能會利用戶的視線越來越狹小，也就無奈向用戶推薦其它多樣的物品跟信息。網站設計要能充分吸引訪問者的注意力，讓訪問者產生視覺上的愉悅感。因此在網頁創作的時候就必須將網站的整體設計與網頁設計的相關原理緊密結合起來。如何均衡兩者的關聯是一個要解決的問題。

       
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