如何有效精準引流？精確排水是一個前沿技術(shù)問題。你說現(xiàn)在很多排水軟件都在作弊，我很同意你的說法。精準引流需要從兩個方面看：一是平臺本身的精準引流：大數(shù)據(jù)算法、精準配送、智能推送等。交通分配平臺的技術(shù)也決

如何有效精準引流？

精確排水是一個前沿技術(shù)問題。你說現(xiàn)在很多排水軟件都在作弊，我很同意你的說法。

精準引流需要從兩個方面看：一是平臺本身的精準引流：大數(shù)據(jù)算法、精準配送、智能推送等。交通分配平臺的技術(shù)也決定了排水的精確性。從整個頂級媒體來看，今日頭條的技術(shù)非常先進，為用戶發(fā)布信息、實現(xiàn)精準引流提供了技術(shù)支持。

第二是精確排水。自媒體的物理優(yōu)勢和內(nèi)容是準確排水的關(guān)鍵。知足為王。如果沒有好的原創(chuàng)內(nèi)容，就不能引起網(wǎng)友的興趣，就無法達到共鳴，也很難達到精準排水的效果。

因此，平臺對于準確排水很重要，但內(nèi)容是關(guān)鍵。漏了兩個或一個方面，就不能準確引流。

如何理解協(xié)同過濾？

基于用戶的協(xié)同過濾主要基于用戶之間的相似性（取決于用戶的歷史偏好數(shù)據(jù)）。首先計算用戶之間的相似度，然后將用戶喜歡的項目推薦給相似的用戶。也就是說，當用戶需要個性化推薦時，可以先通過興趣愛好或行為習慣等找到與自己相似的其他用戶，然后推薦那些喜歡和不知道的相似用戶。

基于項目之間的相似度，基于項目的協(xié)同過濾首先計算項目之間的相似度，然后根據(jù)用戶的評分將用戶喜歡的相似項目推薦給用戶。也就是說，當一個用戶需要個性化推薦時，比如說，因為他之前購買過《集體智能編程》一書，他會推薦《機器學習實踐》一書，因為其他很多用戶同時購買了這兩本書。

基于用戶的協(xié)同過濾需要在線（系統(tǒng)上線后）找到用戶之間的相似關(guān)系，計算復雜度肯定會高于基于文章的協(xié)同過濾。同時，我們還需要考慮推薦算法的冷啟動問題（如何在沒有大量用戶數(shù)據(jù)的情況下讓用戶滿意推薦結(jié)果）。例如，我們可以讓用戶在注冊時選擇自己感興趣的領(lǐng)域來生成粗粒度的推薦。

基于用戶的協(xié)同過濾是推薦用戶喜歡的、與他們有共同興趣的項目。因此，基于用戶的協(xié)同過濾推薦更具社會性，即推薦的項目是群組中符合用戶興趣的熱點項目，并且可以向用戶推薦新類別的項目。

基于項目的協(xié)作過濾是推薦與用戶以前喜歡的項目相似的項目?；陧椖康膮f(xié)同過濾更具個性化，因為推薦的項目一般都滿足自己的獨特興趣，所以更適合用戶個性化需求強烈的領(lǐng)域。然而，由于商品的相似性相對穩(wěn)定，很難向用戶推薦新的商品類別。

協(xié)同過濾中als算法輸出兩個分解矩陣u*v什么意思？

在本文中，矩陣用斜體大寫字母（如R）表示，標量用小寫字母（如I，J）表示。給定一個矩陣R，

Rij表示它的一個元素RI。表示矩陣R的第i行，R.J表示矩陣R的第J列，RT

表示矩陣R的轉(zhuǎn)置，R-1

表示矩陣R的逆矩陣。本文給出的矩陣R表示m個用戶和n個對象的評級矩陣，矩陣u和V分別代表用戶和推薦對象的特征矩陣

直接反饋：dutermy是一個移動磚塊的工人。你還覺得自己高人一等嗎？他們都是敢死隊。你還在死亡的路上嗎？你覺得自己優(yōu)越嗎？