推荐系统面试中最常见的问题

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原文结构

• 问题1：什么是推荐系统？
• 高分回答：
• 问题2：基于知识的推荐系统与协作和基于内容的推荐系统有何不同？
• 问题3：协作推荐系统和基于内容的推荐系统有什么区别？
• 问题4：推荐系统中存在哪些特定领域的挑战？
• 问题5：推荐系统有哪些应用？
• 问题6：什么是基于模型的协作方法？
• 问题7：基于内容的系统的基本组成部分是什么？

正文摘录

推荐系统是信息过滤系统的一个子类，旨在预测用户对某个项目的评级或偏好。 推荐系统通常使用协同过滤和基于内容的过滤中的一种或两种，以及其他系统，如基于知识的系统。

问题2：基于知识的推荐系统与协作和基于内容的推荐系统有何不同？

基于内容和协作系统的推荐主要基于历史数据。 基于知识的系统的建议是基于用户对他们想要的东西的直接规范。 知识型系统的一个重要特征是针对特定领域的高度定制。这种定制是通过使用知识库来实现的，知识库以约束或相似性度量的形式对相关领域知识进行编码。

问题3：协作推荐系统和基于内容的推荐系统有什么区别？

推荐系统的协作方法是仅基于用户和项目之间记录的过去交互来产生新推荐的方法。 与协作方法不同，基于内容的方法使用有关用户和/或项目的附加信息。 现实世界中，使用协同过滤的一个例子是Last.fm公司。他们会通过观察用户定期收听的乐队和单曲，并将它们与其他用户的收听行为进行比较，创建一个推荐歌曲的“电台”。这种方法充分利用了用户的行为。