This link has been bookmarked by 3 people . It was first bookmarked on 18 Jul 2008, by Vincent Chu.
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04 Nov 08
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18 Jul 08
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Content-based 策略的優點是直覺、易於理解
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有些與消費者有關的敏感資料，是很難蒐集到的
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策略建立的系統在遇到新會員、新產品項目時，就無所適從了
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一種是分析整體用戶資料
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相似的消費者
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從產品的相似度切入
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從消費者個人的資料入手，發現不足後，然後開發運用所有消費者資料的方法，繼而整合之前所開發的技術，這就是所謂的綜合（hybrid）策略
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Collaborative Filtering 的模型裡，最困難的是相似度（Similarity Measure）的計算，能夠精確有效的計算產品間或消費者之間的相似程度，才能保障接下來的預測和推理是有效的。
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是否有人能精確解讀為何這些欄位能描述消費者（或是產品）的特性
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要建設一個成功的推薦系統，最重要的前提，是確定我們有一個有效的、有意義的資料庫，還要有一個（或一組）真正懂得產業 know-how 和資料庫技術的專家，才能正確、有效的運用我們已知的演算法，將之效用發揮到最大
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