paddlepaddle的个性化推荐教程
个性化推荐
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背景介绍
在网络技术不断发展和电子商务规模不断扩大的背景下，商品数量和种类快速增长，用户需要花费大量时间才能找到自己想买的商品，这就是信息超载问题。为了解决这个难题，推荐系统（Recommender System）应运而生。…
如何为技术博客设计一个推荐系统（中）：基于 Google 搜索的半自动推荐
与统计学相比，基于内容来向用户推荐相似的内容，往往更容易获得。对于推荐来说，则有两种方式：
- 手动推荐
- 自动推荐
手动推荐。在技术领域，作者通常比大多数读者更专业，他们往往知道什么是读者需要的。如，你看了一个 React 相关的文章，你可能会需要 Redux 相关的内容。
自动推荐。需要一些前提条件：融合现有系统的数据信息，获取一些用户的信息。随后，再计算出相关的内容，最后返回给读者。
而在这篇文章里，我们将介绍 ：
- 标签生成的方式
- 基于手动标签推荐
- 半自动的标签推荐
- 全自动的基于内容推荐
标签生成
文章与我们平时使用的物品，有很大的不同之处。如手机，拥有固定的规格参数，价格、屏幕尺寸、运行内存（RAM）、机身内存、CPU、后置摄像头像素、前置摄像头像素等等，我们可以轻易地通过这些特征，了解用户大概需要什么东西。如果用户浏览的是 2880 的 某 pro 7 手机，那么某米 6 的手机可能更适合该用户。
而文章是一种非结构化的数据，除了作者、写作日期这一类的信息，我们很难直接描述其特性，也就难以判定文章之间是否是相似的。因此，我们就需要从文章中抽取出关键词，或称为标签，从而判断出用户喜欢的是某一种类别。
对于使用标签来向用户推荐产品的应用来说，标签生成方式有四种方式：
- 手动标签
- 机器生成推荐
- 用户手动标记（UGC）
- 混合学习式
手动标签
即，用作者、发布者手动添加相关标签，这种方式往往是最靠谱的。毕竟作者会比较专业，如文章《在
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