推荐系统-摘录

1、电商行业起步到发展阶段，有一定的数据量但是数据量不是特别多，要从0开始构建推荐系统，希望可以在短时间内上线给用户展现不同推荐结果，应从哪些方面着手，有哪些要注意的问题？

2、推荐系统课件地址：

http://47.93.208.249:9825/notebooks/0.Teacher/Online/first_read_me.ipynb

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3、推荐系统时，需要从几方面考虑问题呢？

 

算法

召回、排序、规则

基于标签的方法（用户标签、内容标签）、

协同过滤

冷启动的问题：新物品的冷启动、新用户的冷启动

深度学习方式

 

数据

用户行为、物品信息、用户画像以及外部数据

 

在线服务

1、返回响应要足够迅速，当一个用户请求后的快速返回推荐结果

2、具有高可扩展性，当 DAU 从最初的十万涨到一二百万时，推荐系统还能像最初那样很好地挡住大体量的请求吗？

 

评估效果

 

 

 

用户行为采集：SDK

用户行为数据：

1、训练模型

  第一，构造正负例。比如给用户推荐十条商品，有几条发生点击，就有几条正例，其他没有发生点击就是负例。

  第二，构造特征工程。稍后会以一个电商场景为例，具体讲解通常情况下，如何构造特征工程。

  1）用户维度，通常首先考虑用户的年龄和性别。用户的品类偏好、品牌偏好，以及价格偏好

  2）商品维度。在商品的维度里，我们可能关注一些商品的品类、品牌、价格、所面向的性别，以及各种用户行为反馈的一些数据，比如点击率、收藏比率等，

 第三，数据采样。数据采样对整个模型训练的效果影响较大。

2、验证模型效果

3、看 A/B Test 效果

4、定位到此次推荐系统上线后效果不理想的原因、分析到底是哪些因素使效果变好