论文阅读(2013-2)----a new collaborative filtering-based recommender system for manufacturing appstore: which applications would be useful to your busines?
这篇论文讲的东西并不深,讲的是appstore上的app个性化推荐问题,简单做个笔记。
简单介绍:
推荐系统可以降低没有卖任何app就离开的用户的概率、当用户买了某个app后,可以推荐配套的app、增加用户的忠诚度。
思路介绍:
Ui=(用户在频道1购买的app数目,用户在频道2购买的app数目,...用户在频道n购买的app数目)
US(用户相似度)=(Ui*Uj)/(||Ui||*||Uj||)
首先通过和你相似topK个用户购买了的app而你没有买的app作为候选推荐app,然后,就是对这些候选app的一个rank问题。
rank=候选app和自己购买app的共现对/自己购买app数。
结论:
个人觉得,思路清晰,相对简单。
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