国内外推荐系统应用总结
2013-03-13 09:47
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作者:阿俊 发布于:2011-11-19
23:42 Saturday 分类:推荐系统 http://somemory.com/myblog/?post=5
href="http://somemory.com/myblog/?sort=3" target=_blank>最近对推荐系统非常有兴趣,也在做一些这方面的研究。学习成熟的产品是提升自己产品的一个非常好的方法,所以在这里,我会总结一些国内外推荐系统方面的应用,肯定不会写的全,所以还希望看到这篇文章的童鞋可以帮忙补充。
1、商城系统:
说起商城系统,甚至说起推荐系统,当然会首推Amazon,Amazon是国内外做推荐系统起步最早的一批公司,而且现在是做的最好的。当你进入首页后,你会看到系统根据你的历史行为为你推荐了丰富的商品,看到如此好的一个导购员,你怎么会忍住不买东西呢?呵呵。
国内的大的商城系统都有自己的推荐系统和做推荐系统的研发团队。
这里想特别想说的是,国内有一家公司专门为商城系统提供专业化的推荐引擎服务,百分点科技。别人都是自己研发自己的推荐系统,而这家公司却为很多公司提供推荐系统的平台,很强大。
2、个性化阅读:
国外著名的有zite,flipboard现在随着移动互联网的发展,这些公司在移动互联网端的个性化阅读市场上表现非常好!
国内最著名的要说丁钧创办的指阅,一款手机app,对四类信息进行个性化的推荐阅读。我常常用这个app来看科技新闻,用户体验相当不错。强烈推荐这个产品给大家。
上面讲的都是移动互联网端的产品,现在推荐一个比较新的网站,牛赞网,由一群在校研究生做的一个项目性质的产品,大家可以多多支持。
另外,国内还有一家专门为各大博客和论坛提供相似文章推荐的网站,无觅网。做的也是非常好。很多的个人博客都用了他们的产品。
3、电影
说到电影,大家很容易想到netflix的百万美元大奖。金钱刺激下,许多学校,研究机构,公司都试着不断改进算法来提高Netflix的cinematch系统,这同时也极大地推动这个领域地快速发展。
另外,hulu这个影视网站的推荐系统也做的非常好。国内这个行当的一个大牛博士,xlvector(个人觉得他的名字也很数学)的一篇博文介绍了hulu的推荐系统,对推荐系统有兴趣的童鞋可以去拜读一下的。(http://xlvector.net/blog/)
国内的一些影视类网站大都有自己的推荐系统,比如奇艺,优酷,土豆等等。但是我个人感觉,他们的推荐系统有时总会推荐出一些让我匪夷所思的视频。
豆瓣,一个文艺青年常待的地方,电影的推荐,其实不仅仅是电影方面,图书,音乐的推荐系统,豆瓣都做的不错。尤其是豆瓣fm做的非常棒,是很多公司抄都抄不来的。我个人觉得,豆瓣是国内做推荐系统做的最好的公司。
另外,我最近也和几个朋友在做一些关于影视方面的推荐系统,很期待自己的产品也可以达到一定的水平哈。
4、图书
商城当然是卖书的主力军,这里就不说了。
当然还有豆瓣。
5、音乐
国外的last.fm,Pandora都是做的不错。
国内的豆瓣电台,我个人非常喜欢,常常听着上面的音乐入睡。长时间用豆瓣fm,基本上也让系统摸清楚了我的品位和喜好,所以现在推荐给我的歌曲都是我喜欢的。
国内还有新浪音乐(付超群以前是做这个的,他也是个牛,大家可以去学习他的博客,http://www.fuchaoqun.com/)
另外还向大家推荐一个音乐社区,也是个性化的音乐推荐,Songtaste。
PS:dataset
网上有很多公开的数据源可以提供给大家来测试自己的推荐系统效果如何。
grouplens:http://www.grouplens.org/node/12
netflix dataset;
kddcup 2011 music recommendation system dataset:http://kddcup.yahoo.com/datasets.php
我这篇文章就是抛砖引玉,希望大家多多补充。
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