在现行的 Web 站点上的推荐往往都不是单纯只采用了某一种推荐的机制和策略,他们往往是将多个方法混合在一起,从而达到更好的推荐效果。关于如何组合各个推荐机制,这里讲几种比较流行的组合方法。
- 加权的混合(Weighted Hybridization): 用线性公式(linear formula)将几种不同的推荐按照一定权重组合起来,具体权重的值需要在测试数据集上反复实验,从而达到最好的推荐效果。
- 切换的混合(Switching Hybridization):前面也讲到,其实对于不同的情况(数据量,系统运行状况,用户和物品的数目等),推荐策略可能有很大的不同,那么切换的混合方式,就是允许在不同的情况下,选择最为合适的推荐机制计算推荐。
- 分区的混合(Mixed Hybridization):采用多种推荐机制,并将不同的推荐结果分不同的区显示给用户。其实,Amazon,当当网等很多电子商务网站都是采用这样的方式,用户可以得到很全面的推荐,也更容易找到他们想要的东西。
- 分层的混合(Meta-Level Hybridization): 采用多种推荐机制,并将一个推荐机制的结果作为另一个的输入,从而综合各个推荐机制的优缺点,得到更加准确的推荐。