大数据之推荐机制

大部分推荐引擎的工作原理是基于物品或者用户的相似集进行推荐,所以可以对推荐机制进行以下分类。

基于人口统计学的推荐:根据系统用户的基本信息发现用户的相关程度。

基于内容的推荐:根据推荐物品或内容的元数据,发现物品或者内容的相关性。

基于协同过滤的推荐:根据用户对物品或者信息的偏好,发现物品或者内容本身的相关性,或者是发现用户的相关性。

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