推荐系统一般用什么方法 推荐系统常用的推荐方法
文本处理是构建推荐系统的核心，它将非结构化文本转换为可计算的特征，然后结合协同过滤或内容相似度匹配；关键在于文本预处理（清洗、分割、归一化、n-gram保留）和向量化（例如TF-IDF），整个过程无需依赖复杂的模型即可运行。
文本处理是构建推荐系统的核心，它将用户行为、物品描述等非结构化文本转换为可计算的特征，然后结合协同过滤或内容相似度匹配。它不依赖于复杂的模型，也可以运行整个过程。关键在于根据逻辑数据进行每一步的鸿沟处理。
文本预处理：让原始数据用jieba（中文）或nltk（中文）分词进行读取，失效词表可以上海内家（如电商中“正品”“包邮”不宜删）对长尾词做词形做话形还原或实体识别（如“iPhone15”→“iPhone”，“苹果手机国”→“iPhone”），提高汇归一化词的效果，保留部分n-gram（如“无线”）耳机”“降颜会”），避免词汇文本向量化过度切分损失：将单词变成数字向量无法直接处理馈送到推荐算法的词汇，得得制制密或稀线化。根据排序效果和成本，常用方法有：TF-IDF 降维：适用于中等规模的文章库；Sentence-BERT（如paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2）：一句话一个向量，语义更在，适用于冷启动文章或短文本（标题、标签），但推理稍长；轻量微谢：若小是用户的下载/收集行为，可用于比较和学习微调 BERT，使相似用户的文本向量更接近。
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网站首页生成PC版和WAP版，适用于当前主流推广方式：1、网站管理非常简单易用；2、单页介绍系统，文本展示，文章管理；3、前端纯HTML静态文件生成；4、前端生成PC和WAP两个版本，更实用；0查看详情。对于每个用户，聚合其点击/购买的商品矢量文本（加权平均值，权重可用于长时间停留或切换标签页的情况），生成用户矢量图像；计算用户矢量与候选商品矢量之间的相似度；支持实时更新：用户的新行为触发矢量增加更新量（不使用全量重算），使用FAISS或Annoy加速搜索和评估，上文：制切看准确率
推荐效果不能只以准确率或召回率为目标，尤其是在文本驱动的系统中。
A/B 测试核心指标：点击率 (CTR)、购买率、跨品类渗透率（衡量泛化能力）；文本监测功能：新词覆盖率月度统计、停用词命中率变化率、语言衰退预防。缓存向量，便于马回晶或调试相似度异常情况。
基本上就是这些。过程并不复杂，但很容易忽略细节——例如，我没有匹配中文，或者 TF-IDF 没有平滑 idf，导致新词数量激增。
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