陈考考
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您好，在信息过载的时代，推荐系统的任务就是联系用户和信息，帮助用户发现对自己有价值的信息，同时让信息能够展现在对它感兴趣的用户面前，从而实现信息消费者和信息生产者的双赢。现有的推荐系统一般采用两种方法：基于内容的推荐方法和协同过滤方法。基于内容的推荐，其基本思想是根据用户浏览或收藏的内容，以及用户的喜好设置，为用户推荐相近的内容。协同过滤方法又分为基于用户的协同过滤和基于模型的协同过滤。基于用户的协同过滤方法会分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似用户，综合这些相似用户对某一内容的收藏或浏览情况，形成系统对该指定用户对此内容的喜好程度预测。而基于模型的协同过滤是指m个物品，n个用户的数据，只有部分用户和部分数据之间是有评分数据的，其它部分评分是空白，此时要用已有的部分稀疏数据来预测那些空白的物品和数据之间的评分关系，找到最高评分的物品推荐给用户。无论是基于内容的推荐方法和协同过滤方法都是通过机器学习的思想来建模，通过模型来解决推荐问题，一般建模前需要大量的数据集。
1）内容的特征提取：即提取每个带推荐物品的特征（属性）。特征通常分为结构化的
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内容推荐原理包括哪些内容
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所谓基于内容的推荐算法(Content-Based Recommendations)是基于标的物相关信息、用户相关信息及用户对标的物的操作行为来构建推荐算法模型，为用户提供推荐服务。这里的标的物相关信息可以是对标的物文字描述的metadata信息、标签、用户评论、人工标注的信息等。用户相关信息是指人口统计学信息(如年龄、性别、偏好、地域、收入等等)。用户对标的物的操作行为可以是评论、收藏、点赞、观看、浏览、点击、加购物车、购买等。基于内容的推荐算法一般只依赖于用户自身的行为为用户提供推荐，不涉及到其他用户的行为。
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目标受众定向的方法有哪些
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基础定向 基础定向，简单来说，也是对潜在人群定向的过程。 在前期没有较多的数据时，我们便行为定向 此类定向方式最为精准。 通常，它的定向方法主要可分为以下三类:搜索定向:基于用户的搜索词进行定向互动定向:基于用户的社交行为，像互动点赞、转发、评论等进行定向兴趣定向 通过用户的兴趣爱好进行定向，
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