我们有很多用户的页面浏览数据，需要做一个推荐系统（猜你喜欢），但用户和页面浏览数据量特别大，一般用什么模型好？

给页面加tag,根据用户的页面浏览数据计算用户偏爱的tag, 推荐tag相似的页面.定时做这些统计,将计算出来的页面保存在表中

关注这个问题

有来路吗？造关系链
有用户属性吗？区分不同用户

两个维度交叉下，大致够用了吧

mahout

最简单的就是向喜欢 A 的人推荐其他也喜欢 A 的人喜欢的内容 B

user多还是item多
页面浏览数据量更偏向计算权值吧

@O14 tag系统已经做好了，基于tag推荐是不是等同基于内容推荐？但有个问题，假如用户1亿，url也是1亿，那么这个用户矩阵感觉很大？要算1亿*1亿的数据量？
还有，除了cosine，相似度算法你觉得应该用啥？

@Tianpu 关系链数据比较难搞，用户属性你指的是哪方面？

@babyname 有关注，但还没有用上，有啥相似的case吗？

@qiayue 基于user的CF？

@sleeperqp 权值指的是？
@qiayue 还有一点，用户量和url量都很大，CF能跑得动吗

@alexapollo 确实是高维稀疏矩阵，肯定要降维

@alexapollo 额 你的item是网站吗？ 还是什么
权值是后面考虑的问题
比如说你一个人经常去体育类的网站 那么体育类的权值就高

@ligyxy 有什么好的降维方法吗？我之前咨询过几个同学，有一些learning to rank的想法，不过我对这块也不大熟

@sleeperqp 恩，我现在是根据PV来算的，每个PV都加对应tag的权重，item是url

@alexapollo 如果item是url的话 我觉得你不要直接用推荐系统的常用算法 一定要用的话还是基于user比较好
我个人觉得倒是可以借用下信息检索的思想 从搜索引擎的角度来考虑这个问题

@sleeperqp 我打算先去掉点击量小的url，或者一些其他方法filter掉数据来降维，或者从tag的角度出发
你是做搜索引擎相关吗？指点一下？我觉得这个想法挺靠谱的

Followed.

首先是不是先降噪，比如不小心点到“宝刀屠龙点击就送”这种item的可以干掉；其次可以尝试对url进行归类，其实归类的过程中就可以得到用户大致浏览过的类目，对于类目可以加tag，weight啊之类的；有了数据的清理之后，再用上相似算法，比如最简单的线性算法：A用户与B用户经常浏览的类目有70%相近，那么是不是可以给B用户推荐A用户喜欢的其余30%，基于这个算法还有很多变种，比如可以基于权重进行调整。

@kimmykuang 嗯，想法就是数据清洗+聚类+usercf？
看起来靠谱。。。有实践过吗？不知道效果好不好？

@alexapollo 没有做过推荐系统，不过当初在学数据挖掘时做过降噪和聚类，我还记得当时的样本数据是国外工资与性别、年龄、教育、地域等有关的一大堆带有较多噪音数据的记录，样本数据是10W条左右，比较小纯练手项目。

@alexapollo 如果有实践的话可以反馈下效果~我觉得坛子里对于这方面感兴趣的人还是挺多的，比较大数据。

@alexapollo 我的想法是把user过去的浏览记录提取成向量 比如说经常看体育 娱乐其他就基本不看 然后抽象成搜索向量(5,4，0,0,0...)这样
然后对url内容进行处理然后进行相似度计算这类的 推荐前K相关
当然这样就不是纯粹的CF了
其实说到底推荐系统也是一个求相似度的过程

@sleeperqp 嗯。。。。我也是这样想的，不过这样应该是content-based推荐吧，容易一直推用户以前喜欢看的
并且问个小白问题：用户有特征向量，而文章也有特征向量（很多tag），那么这个相似度要全部都算过去吗？用户*文章？

协同过滤足够了，user-url

《推荐系统实践》

@bluewinger 看过了，不顶用，因为我们这个数据量比较大，它里面的手段没法直接用（可能做一些过滤、初始化也可以）

@SmiteChow 矩阵特别大= = 而且user-url的评分都是0/1啊

@alexapollo 可以先过滤一些tag不足的 比如说用户喜欢体育 娱乐 你就可以把经济类的url去掉
就约等于 用户*过滤后的文章
至于推荐过去用户喜欢看的 你可以把url设置一个时效 过了一定时效就不再录入推荐

@sleeperqp 恩，现在就是做短期时间的，我指的是内容没法外延
过滤的想法就是用户先聚类了，比如先把体育用户拿出来，专门推体育，是可以比较好降维，或者更细粒度的聚类
有研究过这种聚类吗？

@alexapollo 我想想了觉得用搜索引擎可能导致推荐的内容过于相似 这个还是有点问题
如果基于user的话 先根据用户(tag向量)聚类得到用户的类别 然后url根据访问的用户 对url进行评分 比如所有访问的用户tag向量求均值之类的得到url的tag向量 对其进行聚类
然后在给某个用户进行的推荐的时候用基于user的CF 得到的url 然后进行只推荐像与该用户类别类似的url进行过滤 推荐

dpi 数据？

只说说想法, 可能没什么帮助.

对内容(页面)作多级Tag, 比如 搞笑- [生活, 动物], 娱乐-[明星, ...]
根据现有数据量确定分类的层数(不应让最低级的叶子节点容量过小)



对用户关系是否建立social network, 如果有的话也可以推荐好友(亲密度最高的K个好友)正在喜欢的内容.
如果没有用户关系直接从内容出发.

所谓的打标签, 只是一种构造tags空间从而计算不同内容的相似度的方式, 就像两首歌怎么就相似, 也是从歌曲基本属性和歌曲演艺风格计算.

供参考
http://www.cnblogs.com/qwj-sysu/p/4368874.html

最近有空会在学习推荐的东西, 希望以后我再有时间更正粗浅的见解.

做过推荐系统，过来给点建议

首先你要想好是做在线的算法还是离线的算法，是基于内容的推荐还是基于用户相似度的推荐。

在线算法要达到和离线算法一样的结果，要复杂很多。个人建议是，如果基于内容，在线可以做但是如果是基于用户的话，建议做离线算法。网易云音乐的推荐就是离线跑的。

第二，算法不要太复杂。算法复杂之后就得上hadoop，而且一般来说，简单的算法已经足够用了。通常情况R树+kNN已经能解决很多问题了。

第三，与其纠结如何把推荐准确度提升10%，不如考虑好如何在推荐的时候把用户体验给做好，比如过滤掉已经看过的东西，增加屏蔽系统等等。

外包无觅吧 还能拉些流量来

@cfan8 你好，能不能推荐点入门资料和书籍？刚接触推荐系统，不知道怎么下手