小眾推薦技術(shù)研究與應(yīng)用.pdf

1、隨著技術(shù)進(jìn)步和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，人們的信息處理能力已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于信息的產(chǎn)生速度。面對(duì)信息過(guò)載，搜索引擎只能被動(dòng)接受指示，無(wú)法主動(dòng)篩選信息。推薦系統(tǒng)雖然被證明是解決該問(wèn)題的有效途徑，但是經(jīng)典協(xié)同過(guò)濾算法過(guò)度關(guān)注流行產(chǎn)品，推薦范圍也趨向集中，難以實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)尾中蘊(yùn)藏的價(jià)值。一方面，優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品和信息得不到關(guān)注，另一方面，用戶面對(duì)著信息的汪洋無(wú)從選擇。小眾推薦，或者叫做多樣性推薦、新穎推薦、驚喜推薦的目的便是搭起一座橋梁，連接用戶和其所需的產(chǎn)品和信息，擴(kuò)展

2、用戶視野，滿足其多方面的需求和愛(ài)好。
　　為了這個(gè)目的，本論文提供了兩個(gè)策略。在使用時(shí)可配合其它面向準(zhǔn)確率的推薦算法，來(lái)兼顧準(zhǔn)確性和多樣性。
　　第一種方法，將多樣性問(wèn)題理解為在陌生領(lǐng)域的冷啟動(dòng)問(wèn)題。認(rèn)為多樣性缺失是因?yàn)閿?shù)據(jù)不足，反映不出用戶的完整喜好。該方法的目標(biāo)不是在信息不足的情況下得到更準(zhǔn)確的結(jié)果，而是設(shè)法盡快結(jié)束信息不足的困境。它借鑒了決策樹(shù)中信息增益的概念，傾向推薦對(duì)用戶喜好最具判別力的產(chǎn)品。
　　第二種方法

3、，認(rèn)為用戶會(huì)借助推薦列表的指引來(lái)探索未知產(chǎn)品和信息。好的推薦列表應(yīng)該能引導(dǎo)用戶接觸新的領(lǐng)域，同時(shí)本身又不失一定的代表性。本方法包裹在另一個(gè)推薦算法之上，它分析宿主算法的推薦行為，生成物品間的推薦網(wǎng)絡(luò)。借助物品間的推薦網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)一個(gè)產(chǎn)品可否把未來(lái)推薦引向陌生領(lǐng)域來(lái)判斷其擴(kuò)展性，又通過(guò)一個(gè)產(chǎn)品在網(wǎng)絡(luò)中被推薦的次數(shù)來(lái)度量其代表性和推薦價(jià)值，并將兩者綜合考慮。本文認(rèn)為每個(gè)推薦結(jié)果都具有潛在的，擴(kuò)展用戶視野的機(jī)會(huì)。對(duì)這種機(jī)會(huì)的浪費(fèi)程度能用來(lái)衡量推