推荐系统的分类,首页频道分类推荐

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先看一下本次推荐系统综述分类目录：美学，个性化，时尚深度学习随机游走、图神经网络、知识图谱side information 冷启动强化学习迁移学习、预训练bias、d探索与发现（bandit、Q-Learning、DQN）；推荐理由：统计式，如：全城热搜、区域热搜；行为，如：看过、

ˋωˊ 1.2 推荐系统的分类根据推荐算法的不同，推荐系统可以分为基于内容过滤、基于协同过滤和基于混合过滤三种类型。基于内容过滤的推荐系统，通过分析物品自身的属2. 搜索引擎与推荐系统分类⽬录，是将著名⽹站分门别类，从⽽⽅便⽤户根据类别查找公司。搜索引擎，⽤户通过输⼊关键字，查找⾃⼰需要的信息。推荐系统，和搜索引擎⼀样，是

7.推荐系统的应用领域1. 电子商务电子商务网站是个性化推荐系统的一大应用领域，。著名的电子商务网站亚马逊是个性化推荐系统的积极应用者和推广者2. 电影和视频网站该领域成功二、介绍推荐系统的分类推荐系统一般根据实时性分为三类：实时推荐，在线推荐，离线推荐。实时推荐一般会采用实时计算引擎进行实时计算并及时推送到用户手机端。在线推荐是指直接使

1.Scale(规模):视频数量非常庞大，大规模数据下需要分布时学习算法以及高效的线上服务系统。文中体现这一点的是召回模型线下训练的时候，采用了负采样的思路，线上服务的时候，采用了ha推荐系统的分类1 根据推荐策略分类2 根据实时性分类3 根据模型构造方式不同分类4 根据推荐是否个性化分类同步读书之《菜根谭》3、心地光明，才华蕴藏君

按照获得数据的不同也可以将推荐系统分为三种：1).基于人口统计学的推荐。2).基于内容的推荐。3).基于协同过滤的推荐。基于人口统计学的推荐当我们拿到用户的一些标签信息时，基于受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann machine)的推荐系统；用于推荐系统的深度复合网络(Deep composite models); 下图总结了基于深度学习的推荐系统分类的二维体系，左侧部分对神经网络模型进