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推荐系统 RES-召回策略:基于用户的协同过滤推荐

推荐系统 RES-召回策略:基于用户的协同过滤推荐

时间：2025-02-12 14:54:25

推荐系统 RES

基于用户的协同过滤推荐

采用经典算法基于用户的协同过滤(UserCF)进行召回。

**表10** 参数说明
参数名称	说明	默认值
策略别名	策略显示名称，由中文、英文、数字、下划线、空格或者中划线组成，并且不能以空格开始和结束，长度为1~60个字符。	默认召回策略的名称
数据源	数据源类型有初始格式和通用格式2种可选。初始格式用户操作行为表：单击选择OBS中存储的用户操作行为表。当选择数据格式为csv时，根据情况单击设置数据参数。通用格式通用格式数据：特征工程“初始用户画像-物品画像-标准宽表生成”算子生成的用户推荐系统的数据。从用户特征表、物品特征表以及用户行为表中提取用户、物品特征和用户行为，并生成json数据，即内部通用格式。	默认选择初始格式
行为时间跨度（天）	指定历史行为时间段，选取数据中最靠后的时间往前N天的行为数据计算用户偏好。建议至少设置30天。	30天
行为权重	当用户行为信息中存在多种行为类型时，可通过指定行为的权重，来统一量化行为类型对应的评分。用户行为权重项包含如下几种类型： view：物品曝光 click：用户点击物品 collect：用户收藏了某个物品 search_click：用户点击搜索结果中的物品 comment：用户对物品的评论 share：分享 like：点赞 grade：评分 consume：消费 use：观看视频/听音乐/阅读。您可以单击“增加行为权重”，新增一个行为权重。通过和来自定义权重大小。单击可以删除对应行的行为权重。	物品曝光 1.0
用户最近邻域数	在UserCF算法中使用，指定某个用户的若干个最近邻用户，构成该用户近邻集合。	50
相似性度量方式	请参见表7中说明。	基于余弦夹角的相似性计算
行数	用于筛选用户最近邻域的条件组合参数。该值越大，筛选条件越严格。	5
条数	用于筛选用户最近邻域的条件组合参数。该值越小，筛选条件越严格。	4
最大推荐结果数	最多生成多少个推荐结果。该参数会运用在“输出数据”的推荐候选集上。	100

**表11** 输入数据
数据	是否必须	描述
USER_BEHAVIOR	是	用户操作行为表。

**表12** 输出数据
名称	类型	描述
USERCF_REC_OFFLINE_CANDIDATES	CANDIDATES_SET	UserCF算法生成的用户-物品列表候选集。

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