推荐系统 - 使用不同的指标

Question

我正在寻求实施基于项目的新闻推荐系统。我想通过几种方式跟踪用户对新闻项目的兴趣;它们包括：评分（1-5），收藏，点击以及在新闻项目上花费的时间。

我的问题：为推荐系统使用这些不同的指标有哪些好的方法？也许以某种方式合并和规范它们？

Answer 1

研究领域的推荐系统通常以1-5的比例工作。从用户那里获得这样一个明确的信号是相当不错的。但是我想现实情况是，你系统的大多数用户实际上都不会给出评分，在这种情况下你没有任何工作要做。

因此我会跟踪页面浏览量，但也会尝试使用一些明确的反馈机制（1-5，竖起大拇指或下移等）。

您的算法必须考虑到这一点。

Answer 2

对于推荐系统，有两个问题：

1. 如何根据您收集的数字量化用户对某个项目的兴趣

2. 如何使用量化的兴趣数据向用户推荐新项目

我猜你对第一个问题更感兴趣。

要解决第一个问题，您需要线性组合或其他一些奇特的功能来组合所有数字。所有系统都没有单一的通用功能。这在很大程度上取决于您的用户和您的项目类型。如果您需要高质量的推荐系统，您需要有一些数据来进行机器学习以培训您的功能。

对于第二个问题，它在某种程度上是相同的，加上你需要分析所有项目以抽象彼此之间的某些关系。你可以谷歌“Netflix奖”获取一些有趣的信息。