基于物品的协同过滤算法和基于用户有什么区别呢?

Question

可能是基于物品的实时性更好一些

Answer 1

Wotchin 2018-11-10 14:47:36

这个要看你具体的使用场景，主要有这么几点考量。
首先，基于用户的协同过滤是首先找到相似的用户群体，然后根据这个群体的喜好习惯来进行推荐，基于物品的协同过滤也是类似的。这就使得基于用户的显得更加社会化，基于物品的更加具有个人属性。
其次，基于用户的协同过滤需要维护一张用户相近程度的矩阵，对于淘宝网这种网站，商品的数量要比用户的数量大的多得多，且商品每日的变动量并不会非常剧烈，就可以使用基于用户的协同过滤，因为，用户的数据量相对稳定且数量相对较小，可以节约存储空间。反之亦然。

• 提问者 pookly #1

  非常感谢！

• 提问者 pookly #2

  不过想亚马逊这种也是电商平台,您在第二节课中说它适用item,感觉亚马逊用的也是user

• Wotchin 回复 提问者 pookly #3

  衡量选择哪种推荐的方式不一定的，要看具体的应用场合。
  一个是要看用户量和商品数量的多少，因为对应选择少的那个可以节约存储空间，但是选择多的那个可能会获得更个性化的推荐效果，二者存在一个权衡的关系。
  还有一个就是是要选择更加社交化的推荐方式，还是更具有个人属性的推荐方式。这两种方式在实际场合中可以AB测试，看一下哪个效果更好。
  另外一个内容就是考虑数据的更新频率，同样是物品数量比用户量多很多的场景，例如新闻推荐和大型电商网站的推荐方式也不能相同，因为新闻的更新频率很快，我们在离线计算，通过物品进行推荐的更新频率可能会落后。这些都是要根据具体的应用环境进行考虑。

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