五種常見的機器學習推薦演算法

個人化是當前的趨勢，無論是電商、虛擬助理還是小視頻，推薦演算法透過人工智慧（AI）向用戶展示個人化產品和服務。

現行的推薦演算法主要基於從社交媒體、網站、電子商務入口網站、應用程式和其他管道中收集用戶數據，並利用這些數據訓練具備機器學習能力的人工智慧（AI）。

接下來，帶來5種常見的機器學習推薦演算法：

1、協同過濾

協同過濾（CF）是一種古老且經典的推薦技術，用於將具有相似興趣的使用者與個人化物品、人物或資訊流進行配對。簡而言之，協同過濾可以透過「購買此商品的客戶也購買了」類型的推薦，幫助用戶發現其他類似產品。它的運作方式是根據使用者的購買行為，推論出他們對某類產品的偏好，並向他們推薦更多相似的產品。透過分析今天購買類似產品的用戶，我們可以預測他們未來更可能購買的產品。這種方法在個人化推薦系統中得到了廣泛應用，為用戶提供了更好的購物體驗。

2、基於內容的過濾

第二個推薦演算法是基於內容的過濾，它利用購買的商品作為輸入資料來推薦類似的商品。這種推薦方法適用於每個特定用戶，並且可以應用於龐大的用戶群。

此類推薦通常在電子商務入口網站、小影片和數位圖書館的等產品中能夠發現。

3、個人化影片排名

Personalized Video Ranker (PVR) 演算法源自於對OTT（Over-the-top）服務確定用戶偏好的迫切需求。

以Netflix為例，數位內容生產和需求的繁榮促使其開發了獨特且有效的推薦系統。

監督和無監督機器學習演算法使Netflix能夠在個人化和非個人化內容推薦之間取得適當的平衡。

PVR演算法以個性化的方式為每個用戶從整個資料庫目錄中獲取最佳匹配，它將個性化過濾與排名最高的網路系列相結合。

4、深度神經網路

透過深度神經網路來分析每個使用者的歷史記錄，包括按讚、評論和最常被消費的數位內容等。以精確和相關性預測未來用戶偏好。再加上排名演算法，為每個內容提取更豐富的特徵來對推薦並進行排名。

5、基於知識的推薦系統

基於知識由豐富多樣、高速變化的資料集支援。透過解碼資料意圖、上下文來捕獲後端中數位儲存的知識，以匹配特定的使用者查詢。

這種帶有機器學習能力的推薦系統可以大幅增加其在垂直領域的知識量。而這種基於知識的推薦演算法的獨特之處在於它可以不斷改進。

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