实时推荐算法模型有哪些

实时推荐系统作为互联网领域的热门业务，越来越多的公司加入到了这一赛道中。而实时推荐作为推荐系统中的核心算法，一直是各大公司的重点研究方向。同时随着业务的不断发展，实时推荐系统也在不断迭代，实时推荐算法模型也在不断丰富。 随着互联网平台对内容质量要求的不断提高，基于内容推荐（Content Relation）已经成为主流的内容推荐方式。本文将介绍几种较为常用的实时推荐算法模型，希望能为读者带来一定的启发。

基于内容的推荐

基于内容的推荐，一般是基于用户对物品的共同特征或兴趣点进行推荐，而这种推荐方式也是最容易理解的一种。通过分析用户浏览行为和内容，推荐符合用户兴趣点的物品，从而实现内容推荐。

传统的基于内容的推荐，主要采用两种方式进行内容推荐。 第一种是基于特征工程（feature engineering），也就是将用户所浏览过的内容通过一定方式提取出来，然后进行特征工程。 第二种是基于协同过滤（collaborative filtering），也就是通过对用户历史行为进行分析，然后在特征工程后进行协同过滤推荐。

协同过滤算法

协同过滤通过挖掘用户和商品之间的相似度，来发现相似用户或者相似商品，从而推荐给用户。

在电商平台中，协同过滤一般会被用于新用户的冷启动以及长尾商品的推荐。其核心思想就是通过找到和自己相似的用户或者相似商品，来提升新用户购买商品的概率。对于新用户来说，他们可能没有太多购买过相关产品，因此很难知道自己是否能够被推荐。而对于长尾商品来说，长尾商品的用户基数更大，因此当新用户产生购买需求时，可以通过推荐这些长尾商品来提升产品的销量。

内容向量

内容向量推荐（Content Relation）是基于内容的推荐，即根据用户对某个内容的关注程度来推荐该内容，即先根据用户在平台上的行为，把用户划分成不同的群组，然后根据不同的群组选择不同的内容进行推荐。基于物品向量（object vector）：该方式需要对用户已有的物品集合进行建模，根据物品的共同属性（如类别、标签等）来预测新物品，然后在新物品集合中进行推荐。

时序数据

时序数据是指用户在一个时刻所产生的信息，如用户点击了某条内容，那么我们可以认为用户在该时刻对该内容产生了兴趣，同时用户在过去的行为也可以被看作是一种时序数据。

而当前推荐系统中的很多推荐都是基于历史行为来进行推荐的，所以时序数据也可以作为一种补充信息。

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