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前天的《1分鐘了解“協(xié)同過濾”》，很多同學(xué)點(diǎn)了贊，今天接著用通俗的語言說說“基于內(nèi)容的推薦”，也保證pm弄懂。
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什么是基于內(nèi)容的推薦(Content-based Recommendation)?
答：通過用戶歷史感興趣的信息，抽象信息內(nèi)容共性，根據(jù)內(nèi)容共性推薦其他信息。
比如，如何通過基于內(nèi)容的推薦，來對求職者A進(jìn)行職位推薦?
答：簡要步驟如下
- 找到用戶A歷史感興趣的職位集合
- 找到職位集合的具化內(nèi)容
- 抽象具化內(nèi)容的共性內(nèi)容
- 由這些共性內(nèi)容查找其他職位，并實(shí)施推薦
具體實(shí)施步驟如何?
答：簡要步驟如下
(1)得到求職者A訪問過三個(gè)職位，假設(shè)分別是{zw1, zw2, zw3}，這些數(shù)據(jù)可以從歷史日志得到。
(2)由職位集合得到職位具化內(nèi)容
- zw1 -> {程序員, 北京, 月薪8000, 3年經(jīng)驗(yàn), 本科}
- zw2 -> {程序員, 北京, 月薪6000, NULL, 研究生}
- zw3 -> {程序員, 北京, 月薪6000, 5年經(jīng)驗(yàn), NULL}
這些數(shù)據(jù)可以從職位數(shù)據(jù)庫里得到。
(3)由職位具化內(nèi)容抽象出職位共性信息
例如，由上述職位1，職位2，職位3抽象出的共性職位信息為：
- {程序員, 北京, 月薪6000+, NULL, NULL}
(4)由這些共性內(nèi)容查找其他職位并實(shí)施推薦
以{程序員, 北京, 月薪6000+, NULL, NULL}為查詢條件，查詢職位數(shù)據(jù)庫，并按照一些規(guī)則進(jìn)行排序(例如，***發(fā)布的職位先推薦，點(diǎn)擊過的職位不推薦等)，完成推薦。
如果查詢的結(jié)果集過小，可以縮小條件召回，例如可以將查詢條件縮小為{程序員, 北京, 月薪3000+, NULL, NULL}
基于內(nèi)容的推薦，原理如上，希望這1分鐘，大家能有收獲。
【本文為專欄作者“58沈劍”原創(chuàng)稿件，轉(zhuǎn)載請聯(lián)系原作者】
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當(dāng)前題目：1分鐘了解基于內(nèi)容的推薦，pm又懂了
URL鏈接：http://www.5511xx.com/article/dhgsseg.html
