了得網計算機/網絡_實用推薦繫統

內容簡介

要構建一個實用的“智能”推薦繫統，不僅需要有好的算法，還需要了解接收推薦的用戶。本書分為兩部分，部分側重於基礎架構，主要介紹推薦繫統的工作原理，展示如何創建推薦繫統，以及給應用程序增加推薦繫統時，應該如何收集和應用數據；第二部分側重於算法，介紹推薦繫統算法，以及如何使用繫統收集的數據來計算向用戶推薦什麼內容。作者還教授了如何使用流行的推薦算法，並剖析它們在 Amazon 和 Netflix 等網站上的實際應用。

作者簡介

Kim Falk 是一位數據科學家，他在構建數據驅動的應用程序方面有著豐富的經驗。他對推薦繫統和機器學習很感興趣。他所訓練的推薦繫統，為用戶推薦合適的電影，為人們推送廣告，甚至幫助律師找到判例法的內容。自 2010 年以來，他一直從事大數據解決方案和機器學習方面的工作。Kim 經常參與有關推薦繫統的演講和寫作。當 Kim 不工作的時候，他就是一個居家男人，一位父親，會帶著他的德國短毛指示犬越野跑。
李源，曾在華為技術有限公司從事開發、繫統架構、項目管理等多個崗位的工作，後在途牛旅遊網擔任研發中心總經理一職，目前在中國旅遊集團旅行服務事業群擔任研發總經理，有豐富的研發、架構設計及管理經驗，負責過多個大型項目的規劃和落地，曾翻譯《Java性能調優指南》、《Serverless架構》等書籍。朱罡罡，2012年西安電子科技大學本科畢業，曾擔任知名上市OTA企業繫統架構師、研發總監等職位，目前就職於TOP50央企信息技術部，擔任研發經理崗位，擁有發明專利1個。技術研究領域涵蓋互聯網繫統技術架構設計、大數據、推薦繫統算法等，對在線旅遊繫統的基於用戶推薦和基於內容推薦有過一定的研究。溫睿，互聯網行業從業9年，資深繫統架構師，從事過大型高並發Web網站開發、手機APP開發、IM服務開發、微服務繫統架構等工作，熟練掌握各種常用前後端開發語言、腳本語言和框架。

第1部分推薦繫統的準備工作
第1章什麼是推薦 ..................................................................................3
1.1現實生活中的推薦 ............................................................................3
1.1.1推薦繫統在互聯網上大顯身手 .......................................................5
1.1.2長尾 ..............................................................................................5
1.1.3 Netflix 的推薦繫統 ...........................................................................6
1.1.4推薦繫統的定義 .............................................................................13
1.2推薦繫統的分類 .................................................................................15
1.2.1域 .....................................................................................................16
1.2.2目的 .................................................................................................16
1.2.3上下文 .............................................................................................17
1.2.4個性化級別 .....................................................................................17
1.2.5專家意見 .........................................................................................19
1.2.6隱私與可信度 .................................................................................19第1部分推薦繫統的準備工作

第1章什麼是推薦 ..................................................................................3

1.1現實生活中的推薦 ............................................................................3

1.1.1推薦繫統在互聯網上大顯身手 .......................................................5

1.1.2長尾 ..............................................................................................5

1.1.3 Netflix 的推薦繫統 ...........................................................................6

1.1.4推薦繫統的定義 .............................................................................13

1.2推薦繫統的分類 .................................................................................15

1.2.1域 .....................................................................................................16

1.2.2目的 .................................................................................................16

1.2.3上下文 .............................................................................................17

1.2.4個性化級別 .....................................................................................17

1.2.5專家意見 .........................................................................................19

1.2.6隱私與可信度 .................................................................................19

1.2.7接口 .................................................................................................20

1.2.8算法 .................................................................................................23

1.3機器學習與Netflix Prize .............................................................................24

1.4 MovieGEEKs網站 .......................................................................................25

1.4.1設計與規範 .....................................................................................27

1.4.2架構 .................................................................................................27

1.5構建一個推薦繫統 .....................................................................................29

小結 ......................................................................................................................31

第2章用戶行為以及如何收集用戶行為數據 ..................................................32

2.1在瀏覽網站時Netflix如何收集證據 ..........................................................33

2.1.1 Netflix 收集的證據 .........................................................................35

2.2尋找有用的用戶行為 .................................................................................37

2.2.1捕獲訪客印像 .................................................................................38

2.2.2可以從瀏覽者身上學到什麼 .........................................................38

2.2.3購買行為 .........................................................................................43

2.2.4消費商品 .........................................................................................44

2.2.5訪客評分 .........................................................................................45

2.2.6以（舊的）Netflix 方式了解你的用戶 .........................................48

2.3識別用戶 .....................................................................................................49

2.4從其他途徑獲取訪客數據 .........................................................................50

2.5收集器 .........................................................................................................50

2.5.1構建項目文件 .................................................................................52

2.5.2數據模型 .........................................................................................52

2.5.3告密者（snitch）：客戶端證據收集器 ..........................................53

2.5.4將收集器集成到 MovieGEEKs 中 .................................................54

2.6繫統中的用戶是誰以及如何對其進行建模 .............................................57

小結 ......................................................................................................................60

第3章監控繫統.........................................................................................61

3.1為什麼添加儀表盤是個好主意 .................................................................62

3.1.1回答“我們做得怎麼樣？” ...........................................................62

3.2執行分析 .....................................................................................................64

3.2.1網站分析 .........................................................................................64

3.2.2基本統計數據 .................................................................................64

3.2.3轉化 .................................................................................................65

3.2.4分析轉化路徑 .................................................................................69

3.2.5轉化路徑 .........................................................................................70

3.3角色 .............................................................................................................73

3.4 MovieGEEKs儀表盤 ...................................................................................76

3.4.1自動生成日志數據 .........................................................................76

3.4.2分析儀表盤的規範和設計 .............................................................77

3.4.3分析儀表盤示意圖 .........................................................................77

3.4.4架構 .................................................................................................78

小結 ......................................................................................................................81

第4章評分及其計算方法............................................................................82

4.1用戶-商品喜好 ...........................................................................................83

4.1.1什麼是評分 .....................................................................................83

4.1.2用戶 - 商品矩陣 .............................................................................84

4.2顯式評分和隱式評分 .................................................................................86

4.2.1如何選擇可靠的推薦來源 .............................................................87

4.3重溫顯式評分 .............................................................................................88

4.4什麼是隱式評分 .........................................................................................88

4.4.1與人相關的推薦 .............................................................................90

4.4.2關於計算評分的思考 .....................................................................90

4.5計算隱式評分 .............................................................................................93

4.5.1看看行為數據 .................................................................................94

4.5.2一個有關機器學習的問題 .............................................................98

4.6如何計算隱式評分 .....................................................................................99

4.6.1添加時間因素 ...............................................................................102

4.7低頻商品更有價值 ...................................................................................105

小結 ...............................................................

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