一直以来，推荐系统领域面临模型线上线下效果差距大的痛点问题，昂贵的线上 A/B 测试成本使得广大研究人员望而却步，也造成学术界的推荐系统研究与工业界的实际应用间的巨大割裂。随着大语言模型展现出类人的逻辑推理和理解能力，基于大语言模型的智能体（Agent）能否模拟真实用户的交互行为，从而构建一个可靠的虚拟推荐 A/B 测试场景，以帮助推荐研究的应用落地，是一个急迫、重要且极具经济价值的问题。
之前的方法是基于用户已经看过一些电影，买过一些商品并且进行了评分，因此具备该用户信息，以便推荐
许多人把推荐系统视为一种神秘的存在，他们觉得推荐系统似乎知道我们的想法是什么。Netflix 向我们推荐电影，还有亚马逊向我们推荐该买什么样的商品。推荐系统从早期发展到现在，已经得到了很大的改进和完善，以不断地提高用户体验。尽管推荐系统中许多都是非常复杂的系统，但其背后的基本思想依然十分简单。
推荐系统应用的十分广泛：如果你考虑网站像亚马逊，或网飞公司或易趣，或iTunes Genius，有很多的网站或系统试图推荐新产品给用户。如，亚马逊推荐新书给你，网飞公司试图推荐新电影给你，等等。
16.推荐系统 Recommender System 16.1 问题形式化 Problem Formulation 推荐系统的改善能为公司带来巨大的收益 [以下为 Andrew Ng 的原话]第一、仅仅因为它是机器学习中的一个重要的应用。在过去几年，我偶尔访问硅谷不同的技术公司，我常和工作在这儿致力于机器学习应用的人们聊天，我常问他们，最重要的机器学习的应用是什么，或者，你最想改进的机器学习应用有哪些。我最常听到的答案是推荐系统。现在，在硅谷有很多团体试图建立很好的推荐系统。因此，如果你考虑网站像亚马逊，
本周中主要讲解了推荐系统的相关知识。推荐系统应该是目前机器学习领域或者说人工智能领域最热门的方向之一，还有NLP、CV等，主要内容包含：
2020 年第一篇技术文章，以一个新的系列开始--推荐系统（Recommend System），第一篇文章会简单介绍推荐系统的定义和应用，目录如下：
你听说过著名的果酱实验吗？在 2000 年，来自哥伦比亚大学和斯坦福大学的心理学家 Sheena Iyengar 和 Mark Lepper 基于现场实验提出了一项研究。
导读：在本文中，将详细介绍多种类型的推荐系统，具体介绍基于近邻算法的推荐引擎、个性化推荐引擎、基于模型的推荐系统和混合推荐引擎等，并分析介绍每种推荐系统的优缺点。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 推荐系统领域还存在着很多问题有待研究，这些问题将对推荐系统的应用起到重要影响。 下面介绍三个关键热点问题：基于对话的推荐、因果推荐和常识推荐。 01 基于对话的推荐 传统的推荐算法与用户的交互较为缺乏，难以及时有效地把握用户兴趣。基于对话的推荐系统（Conversational Recommender System，CRS）能够通过与用户深入互动来了解用户兴趣，成了推荐系统领域一个新的研究热点。基于对话的推荐系统的核心是用户与推荐系统的在线交互，即将
好久没有更新了！！！ 最近一直在研究推荐相关的知识，也算是有一点感悟吧，暂且打算写一系列推荐入门的文章， 一为分享，共同学习。二为对知识做一个系统的整理。 这是第一篇，不打算说太多关于技术的问题，我们就来随便聊聊推荐系统，然后本篇文章也作为该系列的一个导航文章吧！
我们许多人将推荐系统视为似乎知道我们思想的神秘实体。试想一下Netflix的建议电影的推荐引擎，或者是建议我们应该购买什么产品的亚马逊。自他们成立以来，这些工具经过改进和完善来不断提升用户体验。虽然其中很多是非常复杂的系统，但其背后的基本思想仍然非常简单。
传统的推荐算法与用户的交互较为缺乏，难以及时有效地把握用户兴趣。基于对话的推荐系统（Conversational Recommender System，CRS）能够通过与用户深入互动来了解用户兴趣，成了推荐系统领域一个新的研究热点。基于对话的推荐系统的核心是用户与推荐系统的在线交互，即将通过用户与推荐系统的对话交互过程获得用户的反馈，并将用户反馈融入推荐模型中，期望更好地理解用户的兴趣并提升推荐的准确性。
本文将深入介绍推荐系统的工作原理，和其中涉及的各种推荐机制，以及它们各自的优缺点和适用场景，帮助用户清楚的了解和快速构建适合自己的推荐系统。
维基百科这样解释道：推荐系统属于资讯过滤的一种应用。推荐系统能够将可能受喜好的资讯或实物（例如：电影、电视节目、音乐、书籍、新闻、图片、网页）推荐给使用者。源码看文末！
【导读】在推荐系统的相关研究中，我们常常用到两个相关概念：矩阵分解和奇异值分解。这两个概念是同一种算法吗？两者到底有什么差别？在本文中，作者梳理了两种算法的概念、来源和内容，并进行了比较。通过对相关内容的梳理，作者提出，矩阵分解是推荐系统中最初使用的概念，奇异值分解是对该方法的进一步发展。在现在的讨论中，一般将两种方法统一成为奇异值分解。
推荐系统内容实在太丰富了，以至于刚开始学的人都无从下手，当年时晴无意中翻到谷歌这篇教程，然后就开启了入"坑"推荐系统的神奇旅程，极力推荐给大家，大家也可以推荐给想学推荐系统的童鞋们。该课程标明预估学完要用4个小时，那这篇的重点就是带大家15分钟内学完。(本篇内容较为基础，大牛们略过)
在这个时代,无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了很大的挑战:作为信息消费者,如何从大量信息中找到自己感兴趣的信息是一件非常困难的事情;作为信息生产者,如何让自己生产的信息脱颖而出,受到广大用户的关注,也是一件非常困难的事情。推荐系统就是解决这一矛盾的重要工具。
第一、仅仅因为它是机器学习中的一个重要的应用。在过去几年，我偶尔访问硅谷不同的技术公司，我常和工作在这儿致力于机器学习应用的人们聊天，我常问他们，最重要的机器学习的应用是什么，或者，你最想改进的机器学习应用有哪些。我最常听到的答案是推荐系统。现在，在硅谷有很多团体试图建立很好的推荐系统。因此，如果你考虑网站像亚马逊，或网飞公司或易趣，或iTunes Genius，有很多的网站或系统试图推荐新产品给用户。如，亚马逊推荐新书给你，网飞公司试图推荐新电影给你，等等。这些推荐系统，根据浏览你过去买过什么书，或过去评价过什么电影来判断。这些系统会带来很大一部分收入，比如像亚马逊和网飞这样的公司。因此，对推荐系统性能的改善，将对这些企业的有实质性和直接的影响。
机器学习（二十二）——推荐系统基础理论 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 推荐系统（recommendersystem），作为机器学习的应用之一，在各大app中都有应用。这里以用户评价电影、电影推荐为例，讲述推荐系统。 最简单的理解方式，即假设有两类电影，一类是爱情片，一类是动作片，爱情片3部，动作片2部，共有四个用户参与打分，分值在0~5分。 但是用户并没有对所有的电影打分，如下图所示，问号表示用户未打分的电影。另外，为了方便讲述，本文用nu代表用户数量，nm代表电影数量，r(i,j)=
由于本人今年毕业,为完成毕设特地想着实现一个简单的推荐系统设计,思来想去,小电影不就是很好的切入点嘛! 于是诞生该项目,将会一步步带着大家实现一个自己的电影推荐系统.
如果一段文字包含有 n 个词，每个词有 m 维的词向量，那么可以得到一个 n*m 的词向量矩阵
推荐系统（推荐引擎）是根据用户行为和兴趣点等信息去预测并推送用户当前需要或感兴趣的物品（服务）的一类应用。常见推荐系统包括电影、书籍、音乐或新闻文章推荐系统等。
推荐系统是一个相当火热的研究方向，在工业界和学术界都得到了大家的广泛关注。希望通过此文，总结一些关于推荐系统领域相关的会议、知名学者，以及做科研常用的数据集、代码库等，一来算是对自己涉猎推荐系统领域的整理和总结，二来希望能够帮助想入门推荐系统的童鞋们提供一个参考，希望能够尽快上手推荐系统，进而更好更快的深入科研也好、工程也罢。
每个人都喜欢电影，不分年龄、性别、种族、肤色或地理位置。通过这种神奇的媒介，我们在某种程度上彼此联系在一起。然而，最有趣的是，我们的选择和组合在电影偏好方面是多么独特。
NO.58 协同过滤模型（下） Mr. 王：是的，前面的那种加权平均的形式，我们是可以直接利用的，其中的量稍作修改即可： 此时式中，Sij 表示的是i 和j 两种项目的相似度。j 就是来自x 评价过的
这节课我们来学习K近邻在推荐系统中的应用，你将完成本课程的第一个实战项目：基于KNN的电影推荐系统！为了使你能够顺利地完成实战内容，我们先了解一下推荐系统中的基础知识。
简介 几乎所有人都喜欢与家人、朋友一起观看电影度过闲暇时光。大家可能都有过这样的体验：本想在接下来的两个小时里看一个电影，却坐在沙发上坐了20分钟不知道看什么，选择困难症又犯了，结果好心情也变得沮丧。所以，我们很需要一个电脑代理，在做挑选电影的时候提供推荐。 现在，电影智能推荐系统已经成为日常生活中的一部分。 Data Science Central 曾表示： “虽然硬数据很难获得，但知情人士估计，对亚马逊和Netflix这样的大型电商平台，推荐系统为它们带来高达10%至25%的收入增长”。 在这个项
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 大多数关于推荐系统的图书都讲述了算法及其优化方法。这些书都认为你已经有了一个大的数据集来供算法使用。数据集不会像变魔术那样凭空出现。要想收集到正确的用户偏好数据，就需要投入精力和进行思考。它会成就你的系统，或者搞砸你的系统。“垃圾进，垃圾出。”（Garbage in, garbage out.）这句著名的编程箴言对于推荐系统同样适用。 遗憾的是，适用于某个系统的数据可能不适用于另一个系统。出于这个原因，我们将认真讨论可用的用户行为数据，以及
推荐系统是属于信息过滤领域的一个范畴，目标在预测用户对某个项目（例如产品、电影、歌曲等）的“评分”或“偏好”。
📷 来源 | 微软研究院AI头条（公众号ID：MSRAsia） 编者按：我们几乎每天都会接收到各种各样的推荐信息，从新闻、购物到吃饭、娱乐。个性化推荐系统作为一种信息过滤的重要手段，可以依据我们的习惯和爱好推荐合适的服务。但传统的推荐系统容易出现稀疏性和冷启动的问题，而知识图谱作为一种新兴类型的辅助信息，近几年逐渐引起了研究人员的关注，本文将向大家介绍知识图谱的相关知识以及知识图谱在推荐系统中可能的应用价值。一起来学习一下吧！ 小王是一名程序员。早上八点，他被闹铃叫醒，拿起手机开始浏览手机上的
最近看下推荐系统的入门书籍《推荐系统实践》，\color{red}{项亮老师}的这本书应该是国内推荐系统中最受好评的。虽然有电子版，但是对于比较经典的书籍，还是会买纸质版的。
推荐系统[1]（Recommender System，RS）能够根据用户的偏好主动为用户推荐商品或项目。它通过用户的历史数据来发掘用户兴趣偏好，从而将用户可能感兴趣的物品推送给用户，一个设计出色的推荐系统能够为企业带来可观的经济效益。
作者 | HCY崇远 01 前言 本文源自于前阵子连续更新的推荐系统系列，前段时间给朋友整理一个关于推荐系统相关的知识教学体系，刚好自身业务中，预计明年初随着业务规模增长，估摸着又要启动推荐相关的项目了，所以也是趁机把相关的知识结构梳理了一遍。这这里重新做整理，并额外做了一些增减，让整体逻辑会更通顺一点。 整个文章的结构逻辑，先从推荐系统的基础知识结构讲起，然后由浅入深过渡到几个推荐策略算法上，并且为每个推荐策略算法提供一些简单的入门Spark案例代码，再从策略过渡到系统层级，包括数据架构、策略组合
做广告业务1年多时间了，但是平时的工作主要和广告工程有关，核心的广告算法由 AI 部门支持，对我们而言可以说是「黑盒般」的存在，只需要对训练好的模型进行调用即可。
在推荐系统中，我们经常谈到「相似度度量」这一概念。为什么？因为在推荐系统中，基于内容的过滤算法和协同过滤算法都使用了某种特定的相似度度量来确定两个用户或商品的向量之间的相等程度。所以总的来说，相似度度量不仅仅是向量之间的距离。
推荐系统的应用场景，我相信在日常生活中大家基本都会接触到。例如，作为一个篮球爱好者，在淘宝上搜索的“kobe X 篮球鞋”，然后之后一段时间打开淘宝，首页界面可能会推荐很多与篮球鞋相关的商品，这算是一个比较正常的应用场景吧。当然还可能有其它的一些场景，例如上面用户吐槽的手机麦克风可能被监控，进而自己的喜好被平台方获取并产生推荐......
又爱又恨的推荐系统 作为一名程序猿，一直对推荐系统比较感兴趣，最近看到一个用户的吐槽： 又爱又恨 推荐系统的应用场景，我相信在日常生活中大家基本都会接触到。例如，作为一个篮球爱好者，在淘宝上搜索的“k
NO.56 推荐系统概述 Mr. 王：在现在的网络购物平台和电影、图书分享平台中，还有一类非常广泛存在的机制——推荐机制。 小可：在我打开的购物网站右侧经常有一列推荐购买的商品，它们往往和我以前购买过的商品非常相似，或者是同一个品牌，或者是同一种类型的商品，或者是广受大家欢迎的商品。 Mr. 王：今天我们就来讨论关于推荐系统的问题。在很久以前，对于零售商来说，货架上的商品可能只有少数几种，当用户提出一个需求时，零售商将商品全部拿出来放在桌面上供用户选择也是非常容易的。但随着互联网逐渐发达起来，以及各种网络
摘要：推荐系统其实离我们并不遥远，就像大家到淘宝上买东西一样，买完东西之后，屏幕下方就会出现类似的商品。这是推荐系统最直接的一种形式，那么在其他方面的推荐系统、推荐引擎会遇到什么样的挑战呢？ 如果你和
互联网彻底改变了我们的购物方式。只需点击搜索按钮，数以千计的相关商品便会立即弹出来。在这个过程中，无论我们是否意识到，我们都正在使用 推荐系统（Recommendation System，RS）。
个性化推荐(推荐系统)经历了多年的发展，已经成为互联网产品的标配，也是AI成功落地的分支之一，在电商(淘宝/京东)、资讯(今日头条/微博)、音乐(网易云音乐/QQ音乐)、短视频(抖音/快手)等热门应用中,推荐系统都是核心组件之一。
推荐系统是机器学习在工业界应用最广泛的方向，很多电子商务类、咨询类的平台都在做个性化推荐的工作，通过机器学习的算法让自己的平台个性定制，千人千面。
在推荐系统领域，自然语言处理（NLP）技术的崭新应用正迅速改变着用户体验和推荐精度。本文将深入研究NLP在推荐系统中的关键角色，探讨其对个性化推荐、搜索排序和用户交互的积极影响。我们将通过详细的示例和实践代码演示NLP在推荐系统中的实际应用，让你更好地理解这一领域的前沿发展。
之前在美团听过关于知识图谱和个性化推荐的一个讲座，接下来的几篇，我们将围绕讲座中提到的知识点，来介绍下知识图谱是如何同个性化推荐相结合的！本篇算是一个开篇吧，希望大家伙能够有一个基本的认识。
推荐系统可以从百万甚至上亿的内容或商品中把有用的东西高效地显示给用户，这样可以为用户节省很多自行查询的时间，也可以提示用户可能忽略的内容或商品，使用户更有黏性，更愿意花时间待在网站上，从而使商家赚取更多的利润，即使流量本身也会使商家从广告中受益。
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