网站设计策划之个性化推荐分析

　　目前利用比较普遍的个性化推荐算法有三种，分辨是：协同过滤推荐算法、基于内容的推荐算法跟基于社交网络的推荐算法。

　　1、协同过滤推荐算法
　　该算法的基本思维是，假如你的友人或者亲戚购买了某件商品并且评估不错，那么你很有可能也会购买该商品。依据类似度比较的对象不同，可能细分为基于用户的推荐跟基于物品的推荐。在用该算法的有Amazon等一些电商平台。
　　a）基于用户的近邻推荐
　　基于用户的协同推荐的基本思维是：寻找当前用户的近邻(即盘算用户之间的类似性)，从而依据近邻的喜好料想你也可能喜好什么。
　　b）基于物品的近邻推荐
　　该算法的中心是盘算物品两两之间的类似度，从而为用户推荐类似的物品。当须要对用户推荐物品A时，通过判断与A类似的物品B，盘算用户对这些近邻物品B评分的加权总跟来得到用户对物品A的料想评分。
　　2、基于内容的推荐算法
　　基于内容的推荐与协同过滤推荐不同，它不须要用户对物品的评分数据，也不须要比较多个用户或多个物品之间的类似度。该算法的基本思维是依据用户的历史兴趣数据，树破用户模型，而后针对推荐物品的特点描述进行特点提取，后将物品特点与用户模型比较较，类似度较高的物品就可能得到推荐。
　　基于内容的推荐目前重要利用于文本、视频、音频的推荐，比方消息、视频跟电台等。
　　3、基于社交网络的推荐算法
　　基于社交网络的推荐是协同过滤推荐在社交网络中的延长，同时又存在基于网络结构推荐的特点。大体上可能分为两类，即基于邻域的社交网络推荐跟基于网络结构的社交网络推荐。
　　a）基于邻域的社交网络推荐
　　其基本思维是查问社交网络中当前用户所有的挚友，依据挚友的兴趣数据，向当前用户推荐挚友喜好的物品聚集。网站设计要能充分吸引访问者的注意力，让访问者产生视觉上的愉悦感。因此在网页创作的时候就必须将网站的整体设计与网页设计的相关原理紧密结合起来。
　　b）基于网络结构的社交网络推荐
　　该算法把用户、用户的挚友、用户的喜好跟挚友的喜好连接起来形成一个社交网络结构图。同时，依据用户之间的熟悉水平跟喜好类似度，来定义用户之间跟用户的喜好之间的权重，而后抉择与用户不直接相干的物品，依照优先级别生成推荐列表。
　　个性化推荐的一些缺点
　　兴许你已经发明，现当初很多产品的个性化推荐体系还谈不上智能。我就经常碰到在某电商平台买了一台电脑，接下来就向我推荐各种品牌的电脑。对买电脑这种低频行动，该个性化推荐显得太毛糙了一点。还有当我在一些资讯App浏览消息时，老是受到雷同内容的消息信息，让我不连续利用下去的欲望。
　　一个好的个性化推荐体系，用户可能从体系供给的推荐列表中购买自己确切须要但在购买进程中不想到的商品，有利于流量跟商品转化，也会让用户对该体系产生依附。个性化推荐体系不仅可能为用户供给个性化的推荐服务，而且能与用户树破长期牢固的关联，从而进步用户的虔诚度。
　　个性化推荐体系是一个十分庞杂体系，背地还波及到很多问题。比方冷启动问题、数据稀少性问题、推荐的正确度跟正确度问题等。
　　1、冷启动问题
　　假如用户的标签信息为零，那么个性化推荐就即是不存在。这个情况下，往往是让用户进入兴趣标签填写的页面，或者通过收集用户在其它平台的标签数据来进行推荐。
　　2、数据稀少性问题
　　很多电商平台的信息数据之大，使得任意两个用户浏览的商品交加十分小，这时候通常采取商品聚类或者用户聚类的方法。
　　3、推荐的正确度跟正确度问题
　　通过收集更多的用户标签，一直优化推荐算法，多种推荐算法的组合推荐来大化保障推荐的正确度跟正确度。
　　4、传统的个性化推荐，无奈保障推荐的实时性
　　比方网易云的用户无意入耳到了一种没听过的曲风，觉得很好听又连续听了多少。假如这时候推荐的还是他从前爱听的，这就不能很好地满意用户的须要。
　　5、正确度与多样性的均衡问题
　　盲目标正确推荐可能会利用户的视线越来越狭小，也就无奈向用户推荐其它多样的物品跟信息。网站设计要能充分吸引访问者的注意力，让访问者产生视觉上的愉悦感。因此在网页创作的时候就必须将网站的整体设计与网页设计的相关原理紧密结合起来。如何均衡两者的关联是一个要解决的问题。

       
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