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浅谈影响推荐系统效果的一些因素

在一个网站或者app中,推荐系统通常会和整个大系统的多个方面有交互,推荐系统本身也有很多的组成部分,再加上整个系统所处的大环境,综合起来会有很多因素影响着一个推荐系统最终效果的好坏,这里的效果指的是包括准确率、召回率、多样性等等指标在内的一个整体整体效果,不做具体区分。在这里我们试对其中一些主要的因素做一讨论。需要指出的是,这些因素里面并不是所有的我们都可以左右,但是了解它们究竟是什么对我们开发和优化系统还是非常有用的。 用户因素 与广告系统需要同时面对用户和广告主不同,推荐系统的服务对象只有一个,那就是用户,所以用户的因素很大程度会影响系统的效果。具体来讲,系统中新用户和老用户的比例可以说是对效果影响最大的因素之一。大家知道推荐系统是高度依赖用户行为的,而对于无任何行为或者行为非常少的新用户,效果肯定是不会太好的,所以整个系统中新用户的比例越高,系统的整体表现就会越差。 这就是一个典型的推荐系统本身无法左右的因素,而是需要整个系统共同努力来解决。对于这个问题,有两种解决思路:一种是努力优化推荐系统的冷启动算法,这种方法肯定会有效,但是其天花板也是非常低的;而另一种方法,是努力将平台上...

本周链接列表(2007.12.03-2007.12.09)

1. Karrigell Web框架官方入门文档 ; 2. Django Step by Step (by limodou) ; 3. 基于 Django 框架的敏捷 Web 开发 ; 4. Rails vs. Django ; 5. 危险的路径——URL的设计 ; 6. Web架构设计经验分享 ; 7. FEED Validator for Atom and RSS and KML ; 8. Visual Studio 2005: Cool Debugging Tricks ; 9. 将.NET代码转换为HTML ; 10. Javascript与ASP.NET 2.0 (一) ; 11. Javascript与ASP.NET 2.0 (二) ; 12.ASP.NET中同时上传多个文件; 本文转自一个程序员的自省博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/anderslly/archive/2007/12/10/weeklylinks1210.html,如需转载请自行联系原作者。

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