1.1.4 推荐系统模型? 11.1.5 推荐系统的应用《大数据技术原理与应用》厦门大学计算机科学系林子雨 ziyulin@xmu. 11.1.1 什么是推荐系统?互联网的飞速发展使我们进入了信息过载的时代,搜索引擎可以帮助我们查找内容,但只能解决明确的需求?为了让用户从海量信息中高效地获得自己所需的信息,推荐系统应运而生。推荐系统是大数据在互联网领域的典型应用,它可以通过分析用户的历史记录来了解用户的喜好,从而主动为用户推荐其感兴趣的信息,满足用户的个性化推荐需求?推荐系统是自动联系用户和物品的一种工具,和搜索引擎相比,推荐系统通过研究用户的兴趣偏好,进行个性化计算。推荐系统可发现用户的兴趣点,帮助用户从海量信息中去发掘自己潜在的需求《大数据技术原理与应用》厦门大学计算机科学系林子雨 ziyulin@xmu. ?推荐系统可以创造全新的商业和经济模式,帮助实现长尾商品的销售?“长尾”概念于 2004 年提出,用来描述以亚马逊为代表的电子商务网站的商业和经济模式?电子商务网站销售种类繁多,虽然绝大多数商品都不热门,但这些不热门的商品总数量极其庞大,所累计的总销售额将是一个可观的数字,也许会超过热门商品所带来的销售额?因此,可以通过发掘长尾商品并推荐给感兴趣的用户来提高销售额。这需要通过个性化推荐来实现 11.1.2 长尾理论《大数据技术原理与应用》厦门大学计算机科学系林子雨 ziyulin@xmu. ?热门推荐是常用的推荐方式,广泛应用于各类网站中,如热门排行榜。但热门推荐的主要缺陷在于推荐的范围有限,所推荐的内容在一定时期内也相对固定。无法实现长尾商品的推荐?个性化推荐可通过推荐系统来实现。推荐系统通过发掘用户的行为记录,找到用户的个性化需求,发现用户潜在的消费倾向,从而将长尾商品准确地推荐给需要它的用户, 进而提升销量, 实现用户与商家的双赢 11.1.2 长尾理论
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