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關于長尾，《推薦系統實踐》一書中的解釋為：

　　從物品的角度出發，推薦系統可以更好地發掘物品的長尾（long tail）。美國《連線》雜志主編Chris Anderson在2004年發表了“The Long Tail”（長尾）一文并于2006年出版了《長尾理論》一書。該書指出，傳統的80/20原則（80%的銷售額來自于20%的熱門品牌）在互聯網的加入下會受到挑戰。互聯網條件下，由于貨架成本極端低廉，電子商務網站往往能出售比傳統零售店更多的商品。雖然這些商品絕大多數都不熱門，但與傳統零售業相比，這些不熱門的商品數量極其龐大，因此這些長尾商品的總銷售額將是一個不可小覷的數字，也許會超過熱門商品（即主流商品）帶來的銷售額。主流商品往往代表了絕大多數用戶的需求，而長尾商品往往代表了一小部分用戶的個性化需求。因此，如果要通過發掘長尾提高銷售額，就必須充分研究用戶的興趣，而這正是個性化推薦系統主要解決的問題。推薦系統通過發掘用戶的行為，找到用戶的個性化需求，從而將長尾商品準確地推薦給需要它的用戶，幫助用戶發現那些他們感興趣但很難發現的商品。 ? ?? ? 這兩幅圖都是雙對數曲線，而長尾分布在雙對數曲線上應該呈直線。這兩幅圖中的曲線都呈近似直線的形狀，從而證明不管是物品的流行度還是用戶的活躍度，都近似于長尾分布，特別是物品流行度的雙對數曲線，非常接近直線。

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【Reference】

1、《推薦系統實踐》

轉載于:https://www.cnblogs.com/shenxiaolin/p/10450503.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的关于推荐系统中的长尾商品的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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