facebook推荐系统（facebook 推荐算法）

怎样理解互联网行业“数据分析”的意义

世界万物是相互关联的，数据也是同理，而数据分析是就像是一聪明的厨子，可根据用户口味（需求）烹饪出不同口味的美食，或者根据特定范围用户推出有针对性的产品。。

在线数据分析的重点是可视化分析 在线数据分析中，可视化分析是比较重要的，这面向的对象包含普通用户或大数据分析专家等等。

大数据大数据并不仅仅是大量的数据。他的真正意义在于根据相关的数据背景，来完成一个更加完整的报告。举个例子，如果你把你的CRM数据加入到你网站的数据分析当中，你可能就会找到你早就知道的高价值用户群。

电商数据分析的意义在于：发现问题，并且找到问题的根源，最终通过切实可行的办法解决存在的问题。基于以往的数据分析，总结发展趋势，为网络营销决策提供支持。

推荐系统中的排序技术

1、在工业应用中，推荐系统通常可分为两部分，召回和排序。

2、推荐系统的排序是一个经典的机器学习场景，对于推荐结果影响也十分重大，除了对模型算法的精益求精之外，更需要对业务的特征，工程的架构，数据处理的细节和pipeline的流程进行仔细推敲和深入的优化。

3、打开“按指定顺序排序.xlsx”文件，首先将自定义的序列导入Excel中。选择【文件】→【选项】选项，打开【Excel选项】对话框。单击【高级】→【常规】→【编辑自定义列表】按钮。

4、打开电脑，找到需要处理的文件夹，双击打开该文件夹。在文件夹空白处点击鼠标右键，点击菜单上的排序方式。选择名称，就会以文件夹的名称进行排序，文件数字越小，排名就会越靠前。

5、多目标排序通常是指有两个或两个以上的目标函数，寻求一种排序使得所有的目标函数都达到最优或满意。

6、现在需要给A推荐电影，很明显A更倾向于科幻电影，因此推荐系统会给A推荐独立日。而对于用户B，通过简单的计算我们可以知道更喜欢爱情电影，因此给其推荐《三生三世》。当然，在实际推荐系统中，预测打分比这更加复杂些，但是其原理是一样的。

推荐系统中用户u的特征向量怎么得来的

简单来说，推荐系统就是你买了商品A，我们给你算出来个推荐列表 B C D E 等等。

在推荐系统中会对 user_item_matrix 做分解，为user及item学得一个低维的向量来代表自已。

(1)用户数据收集：用户数据是用户模型构建的基础，用户数据收集的方式一般有显示方式获取和隐式方式获取两种。

我们可以把特征向量理解成多维空间上的一个坐标，通过把每一个用户的向量坐标带入余弦公式或距离公式中，就能计算出和你相似的人，进而把用户分类。但行为数据只能计算偏好，无法判断你的性别、学历等个人属性。

由于我们已经获得了用户对以上各项的所有评论权重。 然后，我们利用加权求和运算获得每个评论上用户u的摘要感知特征表示 ：同样，我们可以获得项i的特征表示 。在本节中，我们利用LFM来计算用户对项目评分的评分。

群组个性化推荐指的是将具有相同特征的用户聚合成一组，同一组用户在某些方面具备相似性，系统将为这一组用户推荐一样的内容 。