智能推荐(智能推荐是人工智能吗)

抖音玩自媒体 2022年07月17日 01:14 32 抖音玩自媒体

目前应该是有很多小伙伴对于智能推荐方面的信息比较感兴趣，现在小编就收集了一些与智能推荐是人工智能吗相关的信息来分享给大家，感兴趣的小伙伴可以接着往下看，希望会帮助到你哦。

怎么关闭智能推荐啊？

这应该是某个app的推荐，找到app，在app中然后设置关闭即可。

在推出的智能推荐问题上方右上方有一个特别小的三角插好，把这个叉号点掉，就会弹出是否感兴趣一点，不感兴趣，就这样就可以了。

个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。随着电子商务规模的不断扩大，商品个数和种类快速增长，顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。

个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。

由于各种推荐方法都有优缺点，所以在实际中，组合推荐（HybridRecommendation）经常被采用。研究和应用最多的是内容推荐和协同过滤推荐的组合。最简单的做法就是分别用基于内容的方法和协同过滤推荐方法去产生一个推荐预测结果，然后用某方法组合其结果。

尽管从理论上有很多种推荐组合方法，但在某一具体问题中并不见的都有效，组合推荐一个最重要原则就是通过组合后要能避免或弥补各自推荐技术的弱点。

智能推荐

简要智能阅读中智能推荐的技术原理？

智能推荐算法总的来说分为两种：基于内容的推荐算法和协同过滤推荐算法。

基于内容的推荐算法：

根据内容的相似度（静态的东西）进行推荐，内容不好提取的可以采取贴标签的形式来区分计算内容的相似程度。然后根据用户的喜好设置，关注等进行相似内容推荐。

协同过滤推荐算法：

根据动态信息来进行推荐，即推荐的过程是自动的，推荐结果的产生是系统从用户的购买行为或浏览记录等隐式信息拿到的，无需用户通过填表格等方式来明确自己的喜好。因为这些数据都是要读到内存中进行运算的，所以又叫基于内存的协同过滤（Memory-basedCollaborativeFiltering）,另一种协同过滤算法则是基于模型的协同过滤(Model-basedCollaborativeFiltering)；m个物品，m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，此时我们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。对于这个问题，用机器学习的思想来建模解决，主流的方法可以分为：用关联算法，聚类算法，分类算法，回归算法，矩阵分解，神经网络,图模型以及隐语义模型来解决。

而基于内存的协同过滤又有两种：

基于user的协同过滤(用户相似度):通过相似用户的喜好来推荐

基于item的协同过滤(内容相似度):通过用户对项目的不同评分推荐可能让用户打高评分的项目，是项目之间的相似度。

任何一种单一推荐算法都有缺点，我们在实际项目中，可以采用混合推荐算法，融合以上方法，通过串联并联等融合，构造出自己的一套推荐体系。