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1.6.3 可视化
15-08-05    下载编辑
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本书可分成五部分,共25章。第1章是概述,系统介绍推荐系统的概念、功能、应用领域以及当前应用过程中遇到的问题与挑战。第一部分(第2~7章)介绍当前构建推荐系统最普遍使用的技术,如协同过滤、基于内容的数据立即去当当网订购

目前,我们重点强调了人机交互问题,而这些问题已经在推荐系统的研究中得以解决,本手册也对此进行了讨论。总之,我们认为系统如何展示并且可视化计算得到的推荐结果是影响用户接受推荐结果和该推荐系统的关键因素。

推送(将推荐推到用户那里)和解释技术是不可分的:一个好的推送技术也要有解释推荐的能力,也要诱导用户提出进一步请求,包括对解释推荐的请求。目前已有的这些技术有一个共同点,就是推荐结果按照物品列表的方式显示。推荐列表长度是可变的,但是核心推荐算法的输出通常是个排序列表,该列表在最终展示推荐结果时会用到。

本书单设一章阐明一种有别于传统模式的推送方法。在第17章,作者注意到在排序列表这种可视化方法中丢失了大部分信息。这里的原因是:对于两个产品,即使它们都与用户请求或者用户模型相匹配,但如果是基于完全不同的产品特征集,也是有区别的。如果用一个二维的基于图的可视化推荐,还可能保留部分信息。在图中,我们可以在一个受限的范围内为各个相似推荐安排位置。该章提出了建立二维图推荐的两种方法,并且讨论了各自的优缺点。

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