1、“.....从而大幅提升用户的满意度，获得良好的用户体验。举个例子，是美国的家著名视频网站，份报告中表示，年网络电影销量占据美国用户在线电影总销量的。它在产品特色上主打个性化推荐。通过了解每个用户方式进行负样本采样，这样的信息会产生较大噪声，因此解决方案有两点，是和有关部门共同推进曝光的记录，增加负样本准确度二是对负样本进行不规则采样......”。

2、“.....越远的样本采样概率越低。二获取更多的数据，整合更多的数据集。众所周知，好的推荐系统在很大程度上依赖于特征的选取，而特征来自高质量的数据集。现在有很多高质量的数据集正在接入进来，它们将帮助推荐系统不断进行改进和完善。三增加其他算法模型进行融合。“基于逻辑回归的混合推荐模型”的个优势在于对其他模型的整合......”。

3、“.....随着不同模型的开发，最终算法模型的融合也是非常值得期待的。四改变产品形态。工业界中款好的产品形态也是非常重要的环。由于推荐系统的结果无法直接展示到用户面前，所以离线测试很难取得良好的反馈。但是如果推荐系统可以使用定的线上测试，如在游戏详情页面加入“看了又看”在其他小米产品的广告位投放定流量，将会很快得到线上反馈......”。

4、“.....第五章结果与展望第五章结果与展望游戏应用中心的推荐系统结果分析本文主要阐述了游戏中心推荐系统设计与实现，分别从系统架构方面和算法实现方面进行了阐述。主要结论是系统架构层面，提出使用“数据集合层”“推荐内核层”“推荐外层”的三层结构，并对“推荐内核层”使用“样本层”和“训练层”双子层。另外对于特征构建提出对应的“特征框架”。这样的架构处理性能较高......”。

5、“.....能够很好地适应当前工业界“大数据”的分析。二算法实现层面，首先通过设计多项对比实验，得出“基于逻辑回归的混合推荐模型”优于“基于协同过滤的推荐模型”和“基于社交网络的推荐模型”。前者的主要优势在于实验评测表现较优，且特征的可扩展性较好。然后，对于“基于逻辑回归的混合推荐模型”进行改进。进行多组改进实验......”。

6、“.....在改进的过程中，发现并使用了“交叉特征”，使得该模型很大程度上克服了“个性化”不足的问题。同时，实验结论证明，在加入“交叉特征”后，推荐效果有了较大提升。游戏中心推荐系统研究的难点及发展方向近年来推荐系统发展迅猛，越来越多的企业和产品加入了推荐系统。然而把推荐系统做好是项非常困难的事情。以游戏中心的推荐系统而言......”。

7、“.....在本文中，我们采用“模拟曝光”的方式来补充负样本，实际上来说，很多类似于游戏中心的应用场景没有或者很难对负样本的曝光场景进行记录，北京大学硕士学位论文从而在负样本上存在缺失现象。类似的样本问题将会给推荐系统的效果带来不利影响。推荐系统的隐私性研究对于推荐系统而言，需要使用大量的用户交互数据。然而如何保护用户隐私......”。

8、“.....可喜的是，依照国际公司如等已经拥有比较成熟的解决方案，可以较好地将用户信息保护起来值得我们去借鉴。同时推荐系统需要对隐私策略进行相关的调整和适应。推荐系统评测指标的研究不同的推荐系统所面临解决的主要问题不同，如有的是精准预测打分的问题，有的是推荐的问题，所采用的评测指标也不尽相同。同时，还有项重大的挑战是，当推荐系统的实验采用离线方式进行时......”。

9、“.....也无从得知是否可以在曝光之后获得更大提升。所以对于评测的研究仍是未来推荐系统需要进行研究的目标。参考文献参考文献，刘建国，周涛，郭强等个性化推荐系统评价方法综述复杂系统与复杂性科学，‟北京大学硕士学位论文致谢本论文是在屈婉玲和李素科老师的悉心指导下完成的。屈婉玲和李素科老师作为优秀的经验丰富的教师......”。