《推荐系统》基于标签的用户推荐系统

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1：联系用户兴趣和物品的方式

2：标签系统的典型代表

3：用户如何打标签

4：基于标签的推荐系统

5：算法的改进

6：标签推荐

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一：联系用户兴趣和物品的方式

    推荐系统的目的是联系用户的兴趣和物品，这种联系方式需要依赖不同的媒介。目前流行的推荐系统基本上是通过三种方式联系用户兴趣和物品。

                                  

       1：利用用户喜欢过的物品，给用户推荐与他喜欢过的物品相似的物品，即基于item的系统过滤推荐算法（算法分析可参考：点击阅读）

       2：利用用户和兴趣用户兴趣相似的其他用户，给用户推荐哪些和他们兴趣爱好相似的其他用户喜欢的物品，即基于User的协同过滤推荐算法（算法分析可参考：点击阅读）

       3：通过一些特征联系用户和物品，给用户推荐那些具有用户喜欢的特征的物品，这里的特征有不同的表现形式，比如可以表现为物品的属性集合，也可以表现为隐语义向量，而下面我们要讨论的是一种重要的特征表现形式——标签

二：标签系统的典型代表

       pass掉那些国外网站，比如说豆瓣图书（左），网易云音乐（右）

                

    标签系统确实能够帮助用户发现他们喜欢和感兴趣的物品

三：用户如何打标签

       在互联网中每个人的行为都是随机的，但其实这些表面的行为隐藏着很多规律，那么我们对用户打的标签进行统计呢，便引入了标签流行度，我们定义的一个标签被一个用户使用在一个物品上，他的流行度就加1，可以如下代码实现：

#统计标签流行度
def TagPopularity(records):
    tagfreq = dict()
    for user, item ,tag in records:
        if tag not in tagfreq:
            tagfreq[tag] = 1
        else:
            tagfreq[tag] +=1
    return tagfreq

      下面的是一个标签流行度分布图（横坐标是标签流行度K，纵坐标是流行度K对应的标签数目），其也是符合典型的长尾分布，他的双对数曲线几乎是一条直线