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docs/16.推荐系统.md

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 # 第16章 推荐系统
 
+## 背景与挖掘目标
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+随着互联网的快速发展，用户很难快速从海量信息中寻找到自己感兴趣的信息。因此诞生了：搜索引擎+推荐系统
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+本章节-推荐系统：
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+1. 帮助用户发现其感兴趣和可能感兴趣的信息。
+2. 让网站价值信息脱颖而出，得到广大用户的认可。
+3. 提高用户对网站的忠诚度和关注度，建立稳固用户群体。
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+## 分析方法与过程
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+本案例的目标是对用户进行推荐，即以一定的方式将用户与物品（本次指网页）之间建立联系。
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+由于用户访问网站的数据记录很多，如果不对数据进行分类处理，对所有的记录直接采用推荐系统进行推荐，这样会存在一下问题。
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+1. 数据量太大意味着物品数与用户数很多，在模型构建用户与物品稀疏矩阵时，出现设备内存空间不够的情况，并且模型计算需要消耗大量的时间。
+2. 用户区别很大，不同的用户关注的信息不一样，因此，即使能够得到推荐结果，其效果也会不好。
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+为了避免出现上述问题，需要进行分类处理与分析。
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+正常的情况下，需要对用户的兴趣爱好以及需求进行分类。
+因为在用户访问记录中，没有记录用户访问页面时间的长短，因此不容易判断用户兴趣爱好。
+因此，本文根据用户浏览的网页信息进行分析处理，主要采用以下方法处理：以用户浏览网页的类型进行分类，然后对每个类型中的内容进行推荐。
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+分析过程如下：
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+* 从系统中获取用户访问网站的原始记录。
+* 对数据进行多维分析，包括用户访问内容，流失用户分析以及用户分类等分析。
+* 对数据进行预处理，包含数据去重、数据变换和数据分类鞥处理过程。
+* 以用户访问html后缀的页面为关键条件，对数据进行处理。
+* 对比多种推荐算法进行推荐，通过模型评价，得到比较好的智能推荐模型。通过模型对样本数据进行预测，获得推荐结果。
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+## 主流推荐算法
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 | 推荐方法 | 描述 |
 | --- | --- |
 | 基于内容推荐  |   |
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 ![推荐方法对比](/images/16.RecommendedSystem/推荐方法对比.png)
 
-## 基于知识推荐
+### 基于知识推荐
 
 基于知识的推荐（Knowledge-based Recommendation）在某种程度是可以看成是一种推理（Inference）技术，它不是建立在用户需要和偏好基础上推荐的。基于知识的方法因它们所用的功能知识不同而有明显区别。效用知识（Functional Knowledge）是一种关于一个项目如何满足某一特定用户的知识，因此能解释需要和推荐的关系，所以用户资料可以是任何能支持推理的知识结构，它可以是用户已经规范化的查询，也可以是一个更详细的用户需要的表示。
 
 ![基于知识的推荐](/images/16.RecommendedSystem/基于知识的推荐.jpg)
 
-## 协同过滤推荐
+### 协同过滤推荐
 
 * memory-based推荐
     * Item-based方法
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     * 矩阵分解背后的核心思想，找到两个矩阵，它们相乘之后得到的那个矩阵的值，与评分矩阵R中有值的位置中的值尽可能接近。这样一来，分解出来的两个矩阵相乘就尽可能还原了评分矩阵R，因为有值的地方，值都相差得尽可能地小，那么missing的值通过这样的方式计算得到，比较符合趋势。 
 * 协同过滤中主要存在如下两个问题：稀疏性与冷启动问题。已有的方案通常会通过引入多个不同的数据源或者辅助信息(Side information)来解决这些问题，用户的Side information可以是用户的基本个人信息、用户画像信息等，而Item的Side information可以是物品的content信息等。
 
+## 效果评估
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+1. 召回率和准确率 【人为统计分析】
+2. F值(P-R曲线) 【偏重：非均衡问题】
+3. ROC和AUC  【偏重：不同结果的对比】
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 * * *
 
 * **作者：[片刻](http://www.apache.wiki/display/~jiangzhonglian)**