推荐系统04：用户画像

Question

如题所述

Answer 1

1. 用户画像在推荐系统中的应用与传统营销领域有所不同，它是为了服务于推荐系统的构建和功能实现，而不仅仅是营销人员的工具。
2. 用户画像的酷炫程度并不直接决定其有用性。在推荐系统中，用户画像的主要目的是为了帮助机器更好地理解和预测用户偏好，而不是为了人类的阅读和理解。
3. 用户画像的构建涉及到将用户和物品向量化，以便进行计算和匹配评分。这一过程包括召回阶段和排序阶段，用户画像在这两个阶段都发挥着重要作用。
4. 用户画像的维度和量化是构建过程中的关键因素。维度的选择需要能够方便计算机进行匹配，而量化则应该基于推荐系统的目标来优化，以实际效果为导向。
5. 用户画像的构建方法可以分为三类：直接使用原始数据、基于历史数据的统计挖掘、以及使用机器学习方法生成稠密向量。每种方法都有其适用场景和重要性。
6. 在后续的内容中，将详细介绍这些技术手段，并探讨它们在推荐系统中的应用和效果。