Re: [請益] 資料庫資料複製到雲端的問題(以推薦系統角度回答)

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※ 引述《qddcynthia (溫暖的大手)》之銘言: : 之前面試時遇到的一個假設性問題: : 公司A的有POS, CRM等系統,想要導入公司B的即時推薦系統.如果是你公司B的 : 技術經理。把公司A的資料複製到B公司準備好的雲端系統之前,你會想要先跟 : A公司確認哪些東西? 如果非單純資料遷移,而是從推薦系統的角度來回答這個問題。 一個完整的推薦系統由三個部分組成: 1.行為紀錄模組:負責紀錄使用者行為 2.模型分析模組:負責分析使用者行為,以建立合適的模型來描述其偏好 3.推薦演算法模組:負責即時從項目集合中篩選出使用者偏好項目進行推薦,又可以分為 : A.協同過濾(Collaborative Filtering):搜尋一大群人,從中找到與我們品味相近的一 小群人;演算法會針對這些人偏好的其他內容進行計算,產生一個有序的推薦清單。可再 細分為基於使用者(User-based)或基於項目(Item-based)。 B.基於內容(Content-based):不需要依賴使用者對項目的評價,而是依據使用者已經選 擇的項目內容計算使用者之間的相似度。 C.混合法(Hybrid Approaches):擇優汰劣,結合以上兩種方法,可再細分為獨立系統 相互結合,或協同過濾系統加入基於內容法。 協同過濾法又可以分為兩類: 1.基於記憶(Memory-based):根據系統中所有被評分的項目,得到使用者行為模型進行 預測。 2.基於模型(Model-based):根據收集評分資料進行機器學習,得到使用者行為模型進 行預測。 推薦系統有三個典型的問題: 1.冷啟動(Cold Start):如何對新使用者進行推薦或如何推薦新項目給使用者。 2.稀疏性(Sparsity):在任何推薦系統中,已經評分的項目通常比需要推薦的項目數量 少很多,而導致精確度低落之問題。 3.可擴展性(Scalability):面對日益增多的使用者,資料量急劇增加之問題。 ------ 基於上述內容,公司A的技術經理必須跟公司B確認: 1.在行為紀錄模組中,必須確認公司A提供的資料庫中,可用的使用者行為有哪些,例如 :評分、購買或瀏覽等。 2.在推薦演算法模組中,必須確認公司A想推薦的項目,適合採用協同過濾,或是基於內 容法: 音樂、餐廳和電影:難以進行內容分析的項目,重視推薦新資訊,及發現使用者潛在偏 好等能力,適合採用協同過濾法。 電子郵件及新聞:文本結構化、容易進行內容分析的項目,沒有使用者對項目的評分, 適合採用基於內容法。 3.在冷啟動問題中,必須確認公司A是否想對新使用者進行推薦,或是推薦新項目給使用 者及推薦非流行項目,並對為什麼推薦這些項目有深入了解的需求,若是則建議採用基於 內容法。 4.在稀疏性問題中,必須確認公司A提供的資料庫中,被使用的項目是否比需要推薦的項 目少很多,若是則建議採用基於內容法。 5.在可擴展性問題中,必須確認公司A提供的資料庫中,是否會因使用者日益增多,導致資 料量急遽增加,若會則建議採用基於項目相似度的協同過濾法或基於內容法,應避免使用 基於使用者相似度的協同過濾法,避免複雜度過高。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.44.53.172 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1549675420.A.A86.html※ 編輯: lion741205 (114.44.53.172), 02/09/2019 10:14:41
1Fbradyhau106: 我論文也做這個 推一個 02/09 10:25
2FLeOniD0728: 論文+1 推這篇 02/09 11:06
3Fqddcynthia: NICE! 02/09 12:30
4Fjass970991: 猛 02/09 12:36
5Frodndy666: 論文也做這個哈哈 02/09 20:56
6Fian90911: 推好文 02/10 17:11
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