数据挖掘在推荐系统中的应用

数据挖掘的推荐系统应用，说实话，还挺有意思的。是里面讲到的协同过滤、潜在因子模型这类算法，都是推荐系统绕不开的老朋友。你要是平时也做内容推荐、电商系统、个性化服务，这篇文章还真挺值得一读的，内容不难，重点也讲得比较清楚。

用户行为建模的部分写得蛮扎实，从搜索、点击到下单、支付都覆盖到了。像pCTR这种预估模型，文章里也有提到，挺贴近实际项目。

推荐系统分两种：一种是用户主动搜的，那得靠搜索引擎；另一种是用户不知道要啥，就靠系统推，这时候推荐系统就上场了。场景比你想的多，比如电商首页、短视频流、新闻订阅什么的。

技术栈方面，提到了不少实用的推荐算法：User-based、Item-based、SVD、pLSA、GBDT、RBM这些都算老牌选手了。实现起来不难，但调优就得花点功夫。

文章还讲了在线重排序的东西，挺实用的。像你做推荐时是不是会遇到：用户老看到重复内容？那就得加点多样性策略，比如补位、去重、随机打乱。

顺便说下，这篇文章还有不少拓展阅读，比如个性化推荐系统架构、用户画像建模，甚至还有MMGCN 图神经网络的实现。想深入研究的朋友，可以顺着链接再挖一挖。