1、推薦系統目的

（1）幫助用戶找到想要的商品（新聞/音樂/……），發掘長尾

（2）降低信息過載

（3）提高站點的點擊率/轉化率

（4）加深對用戶的了解，為用戶提供定制化服務

2、推薦算法概述

　　推薦算法是非常古老的，在機器學習還沒有興起的時候就有需求和應用了。概括來說，可以分為以下5種：

　　1）基于內容的推薦：這一類一般依賴于自然語言處理NLP的一些知識，通過挖掘文本的TF-IDF特征向量，來得到用戶的偏好，進而做推薦。這類推薦算法可以找到用戶獨特的小眾喜好，而且還有較好的解釋性。這一類由于需要NLP的基礎，本文就不多講，在后面專門講NLP的時候再討論。

　　2）協同過濾推薦：本文后面要專門講的內容。協調過濾是推薦算法中目前最主流的種類，花樣繁多，在工業界已經有了很多廣泛的應用。它的優點是不需要太多特定領域的知識，可以通過基于統計的機器學習算法來得到較好的推薦效果。最大的優點是工程上容易實現，可以方便應用到產品中。目前絕大多數實際應用的推薦算法都是協同過濾推薦算法。

　　3）混合推薦：這個類似我們機器學習中的集成學習，博才眾長，通過多個推薦算法的結合，得到一個更好的推薦算法，起到三個臭皮匠頂一個諸葛亮的作用。比如通過建立多個推薦算法的模型，最后用投票法決定最終的推薦結果。混合推薦理論上不會比單一任何一種推薦算法差，但是使用混合推薦，算法復雜度就提高了，在實際應用中有使用，但是并沒有單一的協調過濾推薦算法，比如邏輯回歸之類的二分類推薦算法廣泛。

　　現實應用中，其實很少有直接用某種算法來做推薦的系統。在一些大的網站如Netflix，就是融合了數十種算法的推薦系統。我們可以通過給不同算法的結果加權重來綜合結果，或者是在不同的計算環節中運用不同的算法來混合，達到更貼合自己業務的目的。

　　4）基于規則的推薦：這類算法常見的比如基于最多用戶點擊，最多用戶瀏覽等，屬于大眾型的推薦方法，在目前的大數據時代并不主流。

　　5）基于人口統計信息的推薦：這一類是最簡單的推薦算法了，它只是簡單的根據系統用戶的基本信息發現用戶的相關程度，然后進行推薦，目前在大型系統中已經較少使用。

3、基于內容的推薦算法

　　對一個給定的用戶， 推薦與他之前喜歡的項目在內容上有相似性的其他項目。這種推薦僅需要得到兩類信息： 項目特征的描述和用戶過去的喜好信息。

　　舉個栗子，現在系統里有一個用戶和一條新聞。通過分析用戶的行為以及新聞的文本內容，我們提取出數個關鍵字。將這些關鍵字作為屬性，把用戶（過去的喜好）和新聞（新的內容）分解成向量。

　　之后再計算向量距離，便可以得出該用戶和新聞的相似度了，將計算相似度最大的（例如采用余弦計算）內容進行推薦。

　　這種方法很簡單，如果在為一名熱愛觀看英超聯賽的足球迷推薦新聞時，新聞里同時存在關鍵字體育、足球、英超，顯然匹配前兩個詞都不如直接匹配英超來得準確，系統該如何體現出關鍵詞的這種“重要性”呢？這時我們便可以引入詞權的概念。在大量的語料庫中通過計算（比如典型的TF-IDF算法），我們可以算出新聞中每一個關鍵詞的權重，在計算相似度時引入這個權重的影響，就可以達到更精確的效果。sim(user, item) = 文本相似度(user, item) * 詞權，將重要的詞加大權重。

　　然而，經常接觸體育新聞方面數據的同學就會要提出問題了：要是用戶的興趣是足球，而新聞的關鍵詞是德甲、英超，按照上面的文本匹配方法顯然無法將他們關聯到一起。在此，我們可以引用話題聚類：利用word2vec一類工具，可以將文本的關鍵詞聚類，然后根據topic將文本向量化，再根據topic為文本內容與用戶作相似度計算。

　　綜上，基于內容的推薦算法能夠很好地解決冷啟動問題，并且也不會囿于熱度的限制，因為它是直接基于內容匹配的，而與瀏覽記錄無關。然而它也會存在一些弊端，比如過度專業化(over-specialisation)的問題。這種方法會一直推薦給用戶內容密切關聯的item，而失去了推薦內容的多樣性。

4、冷啟動問題

　　冷啟動問題主要分為3類：

用戶冷啟動，即如何給新用戶做個性化推薦
物品冷啟動，即如何將新的物品推薦給可能對它感興趣的用戶
系統冷啟動，即如何在一個新開發的網站（沒有用戶，沒有用戶行為，只有部分物品信息）上設計個性化推薦系統，從而在網站剛發布時就讓用戶體會到個性化推薦

　　解決方案：

推薦熱門排行榜，等到用戶數據收集到一定的時候，再切換為個性化推薦；
利用用戶注冊信息；
用戶在登錄時對一些物品進行反饋，收集用戶對這些物品的興趣信息，然后給用戶推薦那些和這些物品相似的物品；
采用專家標注；
利用物品的內容信息，物品冷啟動；
利用用戶在其他地方已經沉淀的數據進行冷啟動；
利用用戶的手機等興趣偏好進行冷啟動，比如安裝的軟件等

5、上下文信息、社交網絡

　　推薦系統中的上下文信息是指用戶訪問推薦系統的時間、地點、心情等。介紹時間上下文和地點上下文，讓推薦系統能夠準確預測用戶在某個特定時刻及特定地點的興趣。推薦系統的實時性和多樣性。

　　社交網絡：電子郵件、注冊信息、位置數據、論壇討論組、社交網站。

　　社會化推薦之所以受到很多網站的重視，主要因為下面的優點：

好友推薦可以增加推薦的信任度，好友往往是用戶最信任的，用戶往往不一定信任計算機的智能，但會信任好朋友的推薦
社交網絡可以解決冷啟動問題，當一個新用戶通過新浪微博賬號登錄網站時，可以從社交網站中獲取用戶的好友列表，然后給用戶推薦好友在網站上喜歡的物品。從而在沒有用戶行為記錄時就給用戶提供較高質量的推薦結果，部分解決了推薦系統的冷啟動問題

　　云音樂使用了3個維度向人們推薦音樂：朋友推薦、人工推薦、智能推薦

6、評估

　　當推薦算法完成后，怎樣來評估這個算法的效果？CTR（點擊率）、CVR（轉化率）、停留時間等都是很直觀的數據。在完成算法后，可以通過線下計算算法的RMSE（均方根誤差）或者線上進行ABTest來對比效果。

7、改進

1、打通公司各大業務平臺，通過獲取其他平臺的用戶數據，徹底解決冷啟動問題；
2、在不同設備上同步用戶數據，包括QQID、設備號、手機號等；
3、豐富用戶的人口屬性，包括年齡、職業、地域等；
4、更完善的用戶興趣狀態，方便生成用戶標簽和匹配內容。

　　另外，公司的優勢——社交平臺也是一個很好利用的地方。利用用戶的社交網絡，可以很方便地通過用戶的好友、興趣群的成員等更快捷地找到相似用戶以及用戶可能感興趣的內容，提高推薦的準確度。

參考文獻：https://www.cnblogs.com/rongyux/articles/5396844.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习（二十八）— 推荐算法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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