个性化推荐算法平台指标分析系统设计与实现

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随着现今社会中互联网行业的飞速发展,我国已经全面步入了web3.0的时代,中国网民规模和互联网普及率。中国网民的规模呈现出逐年递增的情况,且占据国内人口总数的一半以上,在2018年6月就已经到达了8亿人,互联网普及率也同时呈现出上升的趋势,目前截止到2018年6月为止,互联网的普及率已经增长至57.7%。作为web3.0的典型代表者之一,微博在网民的影响力逐年增长,已经逐步的发展为了我国现今市场中不可或缺的社会化媒体之一。微博的用户人数呈现出增长的趋势,在日常生活交往过程中,网民通过微博对外界分享自己的生活,与好友互相关注,为感兴趣的话题评论等,海量的用户人数叠加上多种动作所带来的是庞大的数据。但是面对如此大的信息量,用户所感兴趣的只是其中的一部分而已。如何给用户推荐真正感兴趣的内容就是推荐算法的工作。目前各大社交媒体平台都推出了个性化推荐的功能,但是如何衡量推荐算法的推荐效果也成为了一个很重要的问题。在此基础下,本文实现算法效果的数据多样化展示功能,为算法人员设计算法,观测算法效果提供了数据化的支持,同时给产品运营人员撰写报告,改进产品提供了数据可视化的支持。本文使用因子分析的方法对算法效果进行评分,为用户比较不同参数算法的推荐效果提供了一定的参考价值;用户也可通过自主设置参数,自定义进行效果评分,从而达到观测算法之间效果的目的。算法效果评估可以给用户提供较为准确的参考意义,给用户调整算法,决策支持提供参考。
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