個性化推薦算法的兩種類型？早期的推薦系統(tǒng)文獻(xiàn)中象從所所選的角度和所需要的技術(shù)兩個有所不同的維度對個性推薦算法接受劃分。從篩選的角度完全不同，也可以兩類基于組件內(nèi)容的算法、基于條件協(xié)同過濾的算法，在內(nèi)混

個性化推薦算法的兩種類型？

早期的推薦系統(tǒng)文獻(xiàn)中象從所所選的角度和所需要的技術(shù)兩個有所不同的維度對個性推薦算法接受劃分。從篩選的角度完全不同，也可以兩類基于組件內(nèi)容的算法、基于條件協(xié)同過濾的算法，在內(nèi)混合式算法三大類。從具體一點(diǎn)技術(shù)實(shí)現(xiàn)程序的角度，可以分成三類實(shí)現(xiàn)內(nèi)存（memory-based）的算法和基于組件模型（model-dependent）的算法兩種形式

基于內(nèi)容的推薦是從信息抽取領(lǐng)域自然而然反展下來的一類算法，其出發(fā)點(diǎn)是在對文本信息和條目元信息參與整理好、建模的基礎(chǔ)上，根據(jù)用戶的相同興趣偏好通過推送。

與之相對應(yīng)的，實(shí)現(xiàn)協(xié)同過濾的推薦根本不冷淡條目的具體屬性，完全是對用戶整體的評分信息通過整理好和建模，依據(jù)什么用戶行為得出答案口味有幾分相似的用戶群或者風(fēng)格帶有的條目，在此處參與推薦。因此借用了先驗(yàn)知識，對被我推薦的內(nèi)容有深入了解，實(shí)現(xiàn)內(nèi)容的推薦在可解釋性和新用戶啟動時上有一定優(yōu)勢。

而基于組件協(xié)同過濾的推薦在可擴(kuò)展性、準(zhǔn)確性和驚喜程度上都要遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于基于內(nèi)容的推薦。有時我們也分別把這兩種叫作白盒推薦和黑盒推薦?；旌鲜降耐扑]則是綜合以內(nèi)兩種方法的優(yōu)點(diǎn)。針對不同的場景和用戶群用相同的權(quán)重機(jī)制給出合理的推薦。嚴(yán)格一點(diǎn)來說，混合式推薦更像一種算法調(diào)度和權(quán)重分配機(jī)制，用處變動結(jié)果推薦一下結(jié)果的優(yōu)化過程，而非方向性的推薦算法。

ai是計算機(jī)的主要應(yīng)用領(lǐng)域？

目前ai也就是人工智能全球最牛叉的十大應(yīng)用領(lǐng)域是:

1、深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)（通用和應(yīng)用）

2、自然語言處理（通用和語音識別）

3、計算機(jī)視覺、圖像識別（通用和應(yīng)用）

4、手勢控制

5、虛擬店個人助理

6、智能機(jī)器人

7、推薦引擎和協(xié)同過濾

8、情境感知可以計算

9、語言翻譯

10、視頻內(nèi)容識別

什么是個性化協(xié)同推薦算法。？

協(xié)同過濾算法

協(xié)同過濾(Collaborative filtering,CF)算法是目前推薦算法系統(tǒng)比較比較流行算法之一。

互相協(xié)同算法統(tǒng)稱兩個基本都算法：基于用戶的協(xié)同過濾（UserCF）和設(shè)計和實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目的協(xié)同過濾（ItemCF）。

最近多少時間，多數(shù)人都你選在用被被稱個性化選擇緊密協(xié)同推薦（PersonalizedCollaborativeRecommender）的算法。這又是亞馬遜、Netflix、Facebook的好友推薦一下，和一家英國流行音樂網(wǎng)站的核心算法。說它“個性化”，是因?yàn)檫@種算追蹤用戶的每一個行為（如網(wǎng)頁過的頁面、訂單記錄和商品評分），故此進(jìn)行幫我推薦；它們可不是什么瞎貓碰上死耗子——全憑運(yùn)氣。說它“緊密協(xié)同”，則是只不過這種算依據(jù)什么許多其他的顧客也定購了這些商品或則對其不顯示出好感，而將兩樣物品納入彼此關(guān)聯(lián)，它也不是實(shí)際分析商品特征或則關(guān)鍵詞來進(jìn)行確認(rèn)的。