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推薦算法簡(jiǎn)介

目前的推薦算法一般分為四大類：

• 協(xié)同過(guò)濾推薦算法
• 基于內(nèi)容的推薦算法
• 混合推薦算法
• 流行度推薦算法

協(xié)同過(guò)濾的推薦算法

協(xié)同過(guò)濾推薦算法應(yīng)該算是一種用的最多的推薦算法，它是通過(guò)用戶的歷史數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)建“用戶相似矩陣”和“產(chǎn)品相似矩陣”來(lái)對(duì)用戶進(jìn)行相關(guān)item的推薦，以達(dá)到精準(zhǔn)滿足用戶喜好的目的。比如亞馬遜等電商網(wǎng)站上的“買過(guò)XXX的人也買了XXX”就是一種協(xié)同過(guò)濾算法的應(yīng)用。

基于內(nèi)容的推薦算法

基于內(nèi)容的推薦算法，是將item的名稱、簡(jiǎn)介等進(jìn)行分詞處理后，提取出TF-IDF值較大的詞作為特征詞，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建item相關(guān)的特征向量，再根據(jù)余弦相似度來(lái)計(jì)算相關(guān)性，構(gòu)建相似度矩陣。

混合推薦算法

混合推薦算法很好理解，就是將其他算法推薦的結(jié)果賦予不同的權(quán)重，然后將最后的綜合結(jié)果進(jìn)行推薦的方法。

舉例來(lái)說(shuō)，比如上述已經(jīng)提到了三種方式，協(xié)同過(guò)濾算法中的基于用戶和基于item的協(xié)同過(guò)濾推薦，和基于內(nèi)容的推薦算法;而混合推薦算法中是將這三種推薦結(jié)果賦予不同的權(quán)重，如：基于用戶的協(xié)同過(guò)濾的權(quán)重為40%，基于item的協(xié)同過(guò)濾的權(quán)重為30%，基于內(nèi)容的過(guò)濾技術(shù)的權(quán)重為30%，然后綜合計(jì)算得到最終的推薦結(jié)果。

流行度推薦算法

這個(gè)很基礎(chǔ)，看名字就知道了。這種方法是對(duì)item使用某種形式的流行度度量，例如最多的下載次數(shù)或購(gòu)買量，然后向新用戶推薦這些受歡迎的item。就和我們平時(shí)經(jīng)常看到的熱門商品、熱門推薦類似。

淺析推薦算法在實(shí)際中的應(yīng)用

了解了大概原理后，就可以來(lái)看看在實(shí)際場(chǎng)景中，推薦算法都是怎么使用的吧。(事先聲明，這只是我看了相關(guān)東西再結(jié)合自己理解進(jìn)去推測(cè)的，如果有說(shuō)錯(cuò)的地方請(qǐng)各位千萬(wàn)放下手中的刀……)

好，下面開(kāi)始，先說(shuō)說(shuō)協(xié)同過(guò)濾算法在實(shí)際中的應(yīng)用。

協(xié)同過(guò)濾算法

協(xié)同過(guò)濾算法一般是怎么做的呢?我們先來(lái)看看在圖書推薦中的做法：

協(xié)同過(guò)濾(CF)大致可分為兩類：一類是基于鄰域的推薦、一類是基于模型的推薦;鄰域方法是使用用戶對(duì)已有item的喜愛(ài)程度來(lái)推測(cè)用戶對(duì)新item的喜愛(ài)程度。與之相反，基于模型的方法是使用歷史行為數(shù)據(jù)，基于學(xué)習(xí)出的預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)對(duì)新項(xiàng)的喜愛(ài)程度。通常的方式是使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，找出用戶與項(xiàng)的相互作用模型，從而找出數(shù)據(jù)中的特定模式。(由于基于模型的方法我也不太理解，暫時(shí)不展開(kāi)說(shuō)明，感興趣的可以查閱相關(guān)資料)

【基于鄰域的推薦】–即是構(gòu)建用戶相似矩陣和產(chǎn)品相似矩陣

假設(shè)用戶表現(xiàn)出了對(duì)一些圖片的喜歡情況并進(jìn)行了相應(yīng)的評(píng)分，情況如下：

不同圖書代表不同維度，評(píng)分則代表了特征向量在該維度上的投影長(zhǎng)度，根據(jù)用戶對(duì)不同圖書的喜愛(ài)程度建立用戶的特征向量，然后根據(jù)余弦相似度可以判斷用戶之間的相似性。根據(jù)相似性可以建立用戶相似矩陣：

很顯然，通過(guò)根據(jù)用戶對(duì)歷史圖書的評(píng)分情況，可以得到用戶對(duì)其的喜愛(ài)情況，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建出用戶特征向量，可以一定程度上判斷兩個(gè)用戶在圖書品味上的相似程度，進(jìn)而我們可以認(rèn)為，若A和B比較相似，可以認(rèn)為A喜歡的書B也喜歡。

在給A用戶進(jìn)行圖書推薦時(shí)，找到與其相似度較高的其他用戶，然后除去A用戶已看過(guò)的圖書，結(jié)合相似用戶對(duì)某本圖書的喜愛(ài)程度與該用戶與A用戶的相似度進(jìn)行加權(quán)，得到的推薦指數(shù)越高的圖書優(yōu)先進(jìn)行推薦。

這應(yīng)該也是豆瓣等圖書社區(qū)上使用的推薦算法之一，利用用戶之間的相似度來(lái)進(jìn)行推薦。當(dāng)然，電影推薦也同理。

同理，反過(guò)來(lái)我們可以按照相似的方位，以用戶為維度來(lái)構(gòu)建item的特征向量。 當(dāng)我們需要判斷兩本書是否相似時(shí)，就去看對(duì)這兩本書進(jìn)行過(guò)評(píng)價(jià)的用戶構(gòu)成是否相似，即是使用評(píng)價(jià)過(guò)一本書的用戶向量(或數(shù)組)表示這本圖書;也就是說(shuō)，如果有兩本書的評(píng)價(jià)中，用戶重合度較高，即可認(rèn)為該兩本書相似度較高。其實(shí)借用的還是用戶相似的基礎(chǔ)。(《白話大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)》中也提到過(guò)相似的推薦算法，感興趣的同學(xué)可以找來(lái)看一下)。

在音樂(lè)的推薦中同樣用到了協(xié)同過(guò)濾算法，我們眾所周知的使用個(gè)性化推薦的音樂(lè)app應(yīng)該屬「網(wǎng)易云音樂(lè)」比較典型了。

那么我們就來(lái)yy一下網(wǎng)易云音樂(lè)的推薦算法，首先用戶過(guò)去都會(huì)有聽(tīng)歌的歷史，由于音樂(lè)中沒(méi)有相關(guān)的評(píng)分機(jī)制，那么可以根據(jù)用戶對(duì)音樂(lè)的行為來(lái)建立一個(gè)喜愛(ài)程度模型，例如：收藏-5分，加入歌單-4分，單曲循環(huán)-3分，分享-5分，聽(tīng)一遍就刪-0分(本來(lái)想說(shuō)負(fù)分滾粗的)。這樣就大概有了一個(gè)喜歡程度列表，于是接下來(lái)就可以根據(jù)用戶的聽(tīng)歌情況，建立用戶的特征向量，接下來(lái)的推薦就順利成章了。

當(dāng)然，基于協(xié)同過(guò)濾算法的用戶相似度矩陣算法應(yīng)該只是網(wǎng)易云采取的一種推薦方式，接下來(lái)還會(huì)說(shuō)到另外的方式。

值得注意的是，協(xié)同過(guò)濾的推薦算法雖然使用得很廣且推薦效果也較好，但還是存在一些不足之處：

• 協(xié)同過(guò)濾算法(CF)推薦中存在流行性偏差，因?yàn)閰f(xié)同過(guò)濾算法是基于慣性數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行推薦的，流行的物品由于關(guān)注的用戶多，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也多，因此可以建立較為有效的推薦機(jī)制;而對(duì)于小眾或長(zhǎng)尾的產(chǎn)品(沒(méi)人用過(guò)也沒(méi)人評(píng)分過(guò))，則無(wú)法有效推薦;
• 冷啟動(dòng)問(wèn)題(又叫做新用戶問(wèn)題，或推薦新項(xiàng)問(wèn)題)，同樣是由于慣性數(shù)據(jù)的缺失，導(dǎo)致一開(kāi)始的推薦算法無(wú)法建立;這樣的問(wèn)題可以通過(guò)流行性算法進(jìn)行一定程度的解決，當(dāng)然也可以利用基于內(nèi)容的推薦算法來(lái)進(jìn)行解決(后面會(huì)提到)。

基于內(nèi)容的過(guò)濾算法

簡(jiǎn)介部分已經(jīng)提到了基于內(nèi)容的過(guò)濾算法的基本原理，這里就不再重復(fù)了，直接說(shuō)一下具體大概是怎么用的吧。

基于內(nèi)容的過(guò)濾方式與協(xié)同過(guò)濾中建立用戶相似矩陣的方式類似，都是利用特征向量來(lái)進(jìn)行余弦相似度計(jì)算，從而判斷物品的相似性。

首先， 利用分詞技術(shù)對(duì)書籍的標(biāo)題和內(nèi)容進(jìn)行處理，去掉權(quán)重為0的詞(如的、得、地等);

然后，取 TF-IDF值較大的詞作為特征詞，并將其提取出來(lái)作為標(biāo)簽;

接著， 根據(jù)特征詞建立書籍的特征向量;

最后， 計(jì)算不同書籍之間的余弦相似度，并憑次建立書籍之間的相似度矩陣;

基于內(nèi)容的協(xié)同過(guò)濾算法，最主要的初級(jí)步驟是通過(guò)分詞技術(shù)對(duì)標(biāo)題和簡(jiǎn)介等進(jìn)行處理，形成特征標(biāo)簽。例如，對(duì)于圖書和電影而言，可以對(duì)名稱和簡(jiǎn)介進(jìn)行特征詞提取，從而構(gòu)建特征向量;當(dāng)然，在豆瓣上發(fā)現(xiàn)可以用一種更省事的方法，就是讓用戶進(jìn)行對(duì)作品評(píng)價(jià)時(shí)需要勾選相關(guān)的標(biāo)簽，這樣只要為不同種類提供足夠多的標(biāo)簽供用戶選擇即可(當(dāng)然這是我猜的);

而如果對(duì)于音樂(lè)的推薦呢?沒(méi)有相關(guān)簡(jiǎn)介，歌名也不具備足夠的指向性，這種情況下則可以通過(guò)音樂(lè)本身的類別來(lái)作為標(biāo)簽進(jìn)行特征向量的構(gòu)建，例如：民謠、搖滾、懷舊等;我猜這也是網(wǎng)易云音樂(lè)采用的一種推薦方式吧。

而對(duì)于36氪之類的資訊網(wǎng)站，采用什么樣的推薦算法也能夠有一定程度的理解了吧，原理都是類似的。

基于內(nèi)容的推薦由于不需要太多的慣性數(shù)據(jù)，因此可以部分解決冷啟動(dòng)問(wèn)題和流行性偏差，也就是彌補(bǔ)了協(xié)同過(guò)濾算法中的部分不足，因此也可以將兩者混合起來(lái)使用，例如混合推薦算法就是采用了這樣的方式;其次，需要注意的是，如果單純使用基于內(nèi)容的過(guò)濾算法，會(huì)出現(xiàn)過(guò)度專業(yè)化問(wèn)題，導(dǎo)致推薦列表里面出現(xiàn)的大多都是同一類東西，有的小伙伴可能也觀察到了類似的現(xiàn)象，比如在亞馬遜上購(gòu)買哪本書(比如java相關(guān)的)，會(huì)發(fā)現(xiàn)推薦的書籍里全是java相關(guān)的，就是因?yàn)槌霈F(xiàn)了過(guò)度專業(yè)化的現(xiàn)象。

結(jié)語(yǔ)

推薦算法的原理其實(shí)基于數(shù)學(xué)的原理得到解決(向量、余弦相似度等)，其實(shí)其他各類也同理，都是可在數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)上得到思路和衍生，如用來(lái)進(jìn)行情感判斷的樸素貝葉斯算法，就是將人才能理解的情感問(wèn)題轉(zhuǎn)化成了基本的概率問(wèn)題而得到解決，包括自然語(yǔ)言處理(NLP)和語(yǔ)音識(shí)別等，由此真是可以體會(huì)到數(shù)學(xué)的博大精深啊。

作為一名初級(jí)產(chǎn)品汪而言，從算法原理角度理解一些實(shí)際問(wèn)題還是很有幫助的，當(dāng)然具體上手層面還需要開(kāi)發(fā)同學(xué)的大力協(xié)助。