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推薦算法簡介

目前的推薦算法一般分為四大類：

• 協(xié)同過濾推薦算法
• 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)同過濾的推薦算法

協(xié)同過濾推薦算法應該算是一種用的最多的推薦算法，它是通過用戶的歷史數(shù)據(jù)來構(gòu)建“用戶相似矩陣”和“產(chǎn)品相似矩陣”來對用戶進行相關(guān)item的推薦，以達到精準滿足用戶喜好的目的。比如亞馬遜等電商網(wǎng)站上的“買過XXX的人也買了XXX”就是一種協(xié)同過濾算法的應用。

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、簡介等進行分詞處理后，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)余弦相似度來計算相關(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)果進行推薦的方法。

舉例來說，比如上述已經(jīng)提到了三種方式，協(xié)同過濾算法中的基于用戶和基于item的協(xié)同過濾推薦，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)同過濾的權(quán)重為40%，基于item的協(xié)同過濾的權(quán)重為30%，基于內(nèi)容的過濾技術(shù)的權(quán)重為30%，然后綜合計算得到最終的推薦結(jié)果。

流行度推薦算法

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

淺析推薦算法在實際中的應用

了解了大概原理后，就可以來看看在實際場景中，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)合自己理解進去推測的，如果有說錯的地方請各位千萬放下手中的刀……)

好，下面開始，先說說協(xié)同過濾算法在實際中的應用。

協(xié)同過濾算法

協(xié)同過濾算法一般是怎么做的呢?我們先來看看在圖書推薦中的做法：

協(xié)同過濾(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已有item的喜愛程度來推測用戶對新item的喜愛程度。與之相反，基于模型的方法是使用歷史行為數(shù)據(jù)，基于學習出的預測模型，預測對新項的喜愛程度。通常的方式是使用機器學習算法，找出用戶與項的相互作用模型，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，暫時不展開說明，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)出了對一些圖片的喜歡情況并進行了相應的評分，情況如下：

不同圖書代表不同維度，評分則代表了特征向量在該維度上的投影長度，根據(jù)用戶對不同圖書的喜愛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，通過根據(jù)用戶對歷史圖書的評分情況，可以得到用戶對其的喜愛情況，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用戶在圖書品味上的相似程度，進而我們可以認為，若A和B比較相似，可以認為A喜歡的書B也喜歡。

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

這應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進行推薦。當然，電影推薦也同理。

同理，反過來我們可以按照相似的方位，以用戶為維度來構(gòu)建item的特征向量。 當我們需要判斷兩本書是否相似時，就去看對這兩本書進行過評價的用戶構(gòu)成是否相似，即是使用評價過一本書的用戶向量(或數(shù)組)表示這本圖書;也就是說，如果有兩本書的評價中，用戶重合度較高，即可認為該兩本書相似度較高。其實借用的還是用戶相似的基礎(chǔ)。(《白話大數(shù)據(jù)與機器學習》中也提到過相似的推薦算法，感興趣的同學可以找來看一下)。

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

那么我們就來yy一下網(wǎng)易云音樂的推薦算法，首先用戶過去都會有聽歌的歷史，由于音樂中沒有相關(guān)的評分機制，那么可以根據(jù)用戶對音樂的行為來建立一個喜愛程度模型，例如：收藏-5分，加入歌單-4分，單曲循環(huán)-3分，分享-5分，聽一遍就刪-0分(本來想說負分滾粗的)。這樣就大概有了一個喜歡程度列表，于是接下來就可以根據(jù)用戶的聽歌情況，建立用戶的特征向量，接下來的推薦就順利成章了。

當然，基于協(xié)同過濾算法的用戶相似度矩陣算法應該只是網(wǎng)易云采取的一種推薦方式，接下來還會說到另外的方式。

值得注意的是，協(xié)同過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)同過濾算法(CF)推薦中存在流行性偏差，因為協(xié)同過濾算法是基于慣性數(shù)據(jù)來進行推薦的，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制;而對于小眾或長尾的產(chǎn)品(沒人用過也沒人評分過)，則無法有效推薦;
• 冷啟動問題(又叫做新用戶問題，或推薦新項問題)，同樣是由于慣性數(shù)據(jù)的缺失，導致一開始的推薦算法無法建立;這樣的問題可以通過流行性算法進行一定程度的解決，當然也可以利用基于內(nèi)容的推薦算法來進行解決(后面會提到)。

基于內(nèi)容的過濾算法

簡介部分已經(jīng)提到了基于內(nèi)容的過濾算法的基本原理，這里就不再重復了，直接說一下具體大概是怎么用的吧。

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

首先， 利用分詞技術(shù)對書籍的標題和內(nèi)容進行處理，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，并將其提取出來作為標簽;

接著， 根據(jù)特征詞建立書籍的特征向量;

最后， 計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)同過濾算法，最主要的初級步驟是通過分詞技術(shù)對標題和簡介等進行處理，形成特征標簽。例如，對于圖書和電影而言，可以對名稱和簡介進行特征詞提取，從而構(gòu)建特征向量;當然，在豆瓣上發(fā)現(xiàn)可以用一種更省事的方法，就是讓用戶進行對作品評價時需要勾選相關(guān)的標簽，這樣只要為不同種類提供足夠多的標簽供用戶選擇即可(當然這是我猜的);

而如果對于音樂的推薦呢?沒有相關(guān)簡介，歌名也不具備足夠的指向性，這種情況下則可以通過音樂本身的類別來作為標簽進行特征向量的構(gòu)建，例如：民謠、搖滾、懷舊等;我猜這也是網(wǎng)易云音樂采用的一種推薦方式吧。

而對于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問題和流行性偏差，也就是彌補了協(xié)同過濾算法中的部分不足，因此也可以將兩者混合起來使用，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)容的過濾算法，會出現(xiàn)過度專業(yè)化問題，導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，比如在亞馬遜上購買哪本書(比如java相關(guān)的)，會發(fā)現(xiàn)推薦的書籍里全是java相關(guān)的，就是因為出現(xiàn)了過度專業(yè)化的現(xiàn)象。

結(jié)語

推薦算法的原理其實基于數(shù)學的原理得到解決(向量、余弦相似度等)，其實其他各類也同理，都是可在數(shù)學的基礎(chǔ)上得到思路和衍生，如用來進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題轉(zhuǎn)化成了基本的概率問題而得到解決，包括自然語言處理(NLP)和語音識別等，由此真是可以體會到數(shù)學的博大精深啊。

作為一名初級產(chǎn)品汪而言，從算法原理角度理解一些實際問題還是很有幫助的，當然具體上手層面還需要開發(fā)同學的大力協(xié)助。