个性化推荐语自然语言处理
来源:互联网 发布:编程入门教程25天 编辑:程序博客网 时间:2024/06/07 09:49
自然语言处理中有一个定律叫做齐普夫定律。对一本书中的词语按照出现的频率排序,第k个出现的词其频率和1/k成正比。
个性化推荐中,如果把所有被推荐的商品按照推荐的频率排序,是不是也符合齐普夫定律?至少是符合广义的齐普夫定律,即商品出现频率和f(k)成正比。
个性化推荐的一个标准是有没有很好的覆盖率,即每一个商品都要覆盖。可以用熵来衡量覆盖率,即熵越大覆盖效果越好,这样优化的结果是所有商品均匀分布。感觉这不符合实际情况,毕竟商品有热门冷门,热门商品之所以为热门就是被人买的可能性大,所以也应该更多地推荐。如果有一个广义的齐普夫定律,来比较推荐的分布和齐普夫定律的相似度,就可以得到推荐效果的度量,算不算是一种好的方法呢?
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