五对混合推荐系统的思考( 九 ) _推荐系统

(1) 用户在淘宝上买了一个手机，后面用户可能会买手机壳等配件产品；
(2) 淘宝上的某女性用户关注孕妇服，未来若干月后她可能会关注婴儿服饰、奶粉、尿不湿等产品；
(3) 用户在携程上订了一张去三亚的机票，几个小时后，用户可能会关注旅游景点、吃饭、住宿等；
总的来说，用户在使用某个互联网APP时，在时间、地理位置、状态等上的变化对用户的后续行为及兴趣变化是有很大影响的，推荐系统怎么整合用户多种状态之间的转换，将这些复杂的信息整合起来为用户提供更好的推荐服务，是非常有必要的，也是一件非常有挑战的事情。
六
总结
本文对混合推荐算法的基本概念、出现的背景、价值及具体实现方案进行了介绍，参考文献7是最新的一篇关于混合推荐系统全面介绍的论文，8-23是具体的混合推荐系统的算法介绍，有兴趣的读者可以好好学习一下。
除了混合推荐系统最基本的知识点介绍，作者也花了比较大的篇幅讲解了工业级推荐系统在算法、工程设计、产品体验上是怎么利用混合推荐的思路来更好地服务于用户的。最后，作者对混合推荐的定义做了一定的延伸，不光是算法的混合，数据的融合、多场景下行为的融合、多用户兴趣点的融合、甚至用户状态的连续变化等都算是广义下的融合，对这些不同方向和维度的融合，作者给出了具体的说明和解释，指出了这些情况下推荐面临的困难与挑战，但是这些方向也一定是非常有业务价值的，值得大家去思考和探索。
混合推荐系统不管是从算法上，还是从工程实践、产品体验上都是非常重要的研究方向，未来一定会在推荐系统的应用中产生巨大的商业价值！
参考文献
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