在参加一次个性化推荐预测比赛过程中,为了方便观测和比较不同算法预测的结果,“一不小心”就实现了个简单的性化推荐系统。
实现原理是根据以前整理过的原理:《一张图了解个性化推荐算法》
根据用户百万条历史行为数据,包括:
user_id 用户唯一IDitem_id 内容或物品唯一IDcate_id 内容或物品类别IDaction_type
用户行为类型,例如view(点击)、deep_view(深度阅读)、share(分享)、comment(评论)、collect(收藏)等action_time
行为发生时间
可进行:
可使用不同推荐算法(User-CF、Item-CF、热榜、混合),给指定用户推荐其可能感兴趣的内容或物品热榜内容推荐排序支持hackernews算法(解决过热问题)、基于用户行为类型打分(如
分享 > 评论 > 收藏 > 深度阅读 > 点击)给指定用户推荐其他相似行为用户;用户行为统计分析;
个性化推荐系统
推荐相似行为用户
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