Collaborative filtering
而对于大多数的项目而言,推荐系统都不可避免地面临以下几个问题[6]:
1.数据过度松散,当应用变得庞大,数据集开始增大的时候,就会出现这个问题了。可能大量的用户只是评价了一小部分的项目,而大多数的项目是没有进行评分的。 这个时候就会出现数据过度松散的问题。2.同义项目问题,对于同义的项目,在系统中可能具有不同的标识符,对于这些项目之间的相关性就会被忽略。3.垃圾攻击,对于一些利用系统进行恶意传播的用户,可能会制造一些虚假的评价,造成系统推荐的不正确行为。4.冷启动问题,对于新使用系统的用户,系统中并没有相关的操作记录,没法生成相关的推荐。总体而言,现在的推荐系统还是面临不少的问题。而在产业界的成功也会促使这项技术会继续发展。
书籍:
[1]《Programming Collaborative Intelligence》,中文译名为《集体智慧编程》。是一本理论与实践的好书,手把手教你如何写一个推荐系统,不过其中的算法比较简单,但是对于入门是一本好书。[2]《AlgorithmsIntelligentWeb》,也是非常浅显,重于实践的书,其中第二单,讲解了一个简单的推荐系统的搭建,并提供了源码,供学习。组织:[1]Resys Group,国内一个关于推荐引擎的小组,其中不乏牛人,定期也会举办活动。[2]GroupLens,老字号的推荐引擎研究小组,它们的主页上有很多的资讯,推荐。博客:[1]Beyond.Search, Resys Group的创始人之一,里面有不少不错的博文,可以获得大量关于推荐系统发展的资讯。[2]Daniel Lemire's blog ,一个研究人员的博客,推荐。
[1] Taste,已经整合到Apache里的Mahout里面了,一个非常经典的推荐系统库。
【1】John S. Breese ,David Heckerman , Carl Kadie.Empirical Analysis of Predictive Algorithms for Collabrative Filtering【2】 Badrul Sarwar , George Karypis , Joseph Konstan , John Riedi.Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithm【3】Abhinandan Das , Mayur Datar , Ashutosh Garg.Google News Personalization : Scalable Online Collaborative Filtering ,【4】Paul Resnick , Neophytos lacovou , Mitesh Suchak , Peter Bergstrom , John Riedl .GroupLens: An Open Architecture For Collaborative Filtering of Netnews【5】A.Broder..On the resemblance and containment of documents【6】XiaoYuan Su , Taghi M.Khoshgoftaar.A Survey of Collaborative Filtering Techiniques ,
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