机器外化载体也同样可

[tamim1234]

那么，推荐模型是如何“起效”和“运转”的？个性化推荐，又有哪些存在意义？本篇文章里，作者便发表了他的看法，一起来看。 一款应用软件或系统设计，为了更好地迎合市场用户，一定逃离不了对用户的推荐模型，而推荐的目的是为了更好地解决用户痛点，触达用户目标，从而达到用户的留存，提高用户与产品之间的粘度，比如在日常购物场景中，打开同一款购物应用可能会遇到若干种情形： 和好友同时打开后发 现，为什么两个人首页各个频道入口的图片以及文字不一致？ 为什么同样搜索相同关键词，你和好友竟然出现不一样的商品列表？ 为什么我刚刚浏览了裤子以后，首页各个频道的展现变了？ 一、购物平台是如何知道我需要什么？ 是如何知道我喜欢什么并且可能想要买什么的？ 为什么它能做到每个人都不一样？ 为什么它要这么做？ 从这里会产生一个机器人模型学习概念，机器学习就是将主体换为机器，并且它通过某种途径来获取知识或者技能的过程，并应用于未来的生活工作，人获取知识的外化载体是书本、音频、视频等，传输通道是人的感官，处理中心是大脑，而对应于以有以上各类信息源，并且使用各类外放设备收集信息，处理中心是与存储共同维护。

一个是演绎法，一个是归纳法，这两种方法分别对应人工智能中的两种系统：专家系统和机器学习系统。 所谓演绎法，是从已知的规则和事实出发，推导新的规则、新的事实，这对应于专家系统。 专家系统也是早期的人工智能系统，它也称为规则系统，找一组某个领域的专家，如医学领域的专家，他们会将自己的知识或经验总结成某一条条规则、事实，例如某个人体温超 巴基斯坦赌博数据 过度、流鼻涕、流眼泪，那么他就是感冒，这是一条规则。 当这些专家将自己的知识、经验输入到系统中，这个系统便开始运行，每遇到一些新情况，会将之变为一条条事实。 当将事实输入到专家系统时，专家会根据规则或事实进行推导、梳理，并得到最终结论，这便是专家系统。 而归纳法是从现有样本数据中不断地观察、归纳、总结出规律和事实，对应机器学习系统或统计学习系统，侧重于统计学习，从大量的样本中统计、挖掘、发现潜在的规律和事实。

二、机器学习过程数据维度 可以大致推算出购物为什么能够知道你喜欢什么，是基于一个假设条件的：一个人历史的购物行为及偏好，会在未来的行为中也有迹可循。 所以利用机器学习我们通过用户历史交互数据特征包括：谁在什么时间买了什么东西，这个东西的名字叫什么，什么颜色，价格多少等等。 比较有用的可以对未来推荐有指导意义的特征包括： 购买力 一个平时只买元左右牛仔裤的用户，未来短期内买元和元的裤子的概率远远低于买左右或者左右的概率，所以推荐的时候会更优先给你看到-左右的裤子。 性别 平时在淘宝上只买男性或男女通用商品的用户，未来短期内买女性商品概率远远低于男性和男女通用商品的概率。 年龄 一个一直购买-岁左右服饰的用户，未来短期内购买其它年龄段的概率远远小于-岁年龄段的概率。