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Talk3：尋路推薦，穩(wěn)國柱@豆瓣

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作者介紹了在豆瓣經(jīng)歷的三個推薦產(chǎn)品：電影推薦、圖書推薦和電臺的音樂推薦。

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1. 電影推薦。在電影推薦中如果純粹使用CF算法，會產(chǎn)生比較嚴(yán)重的頭部效應(yīng)（熱門電影同時被推薦）。用戶在一家影院看完某部動作片后，他經(jīng)常會對在這家影院同時上映的很多電影一起評分。如果直接把CF算法應(yīng)用于用戶的評分?jǐn)?shù)據(jù)上，就可能導(dǎo)致喜歡動作片的也喜歡劇情片的尷尬。作者使用了豆瓣上優(yōu)質(zhì)的標(biāo)簽數(shù)據(jù)解決這個問題。首先把電影按照電影標(biāo)簽進(jìn)行分組（比如分成動作片，劇情片等）；然后在每個組里面使用CF算法產(chǎn)生推薦結(jié)果；最后把每組中獲得的推薦按照加權(quán)組合的方式組合在一塊。

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2. 圖書推薦。圖書推薦中有一些新的挑戰(zhàn)。圖書有一定的階梯性，比如有科普數(shù)學(xué)圖書以及專業(yè)數(shù)學(xué)圖書，為看專業(yè)數(shù)學(xué)書的用戶推薦科普數(shù)學(xué)書一般意義不大。而且很多人更愿意從領(lǐng)域?qū)＜夷抢铽@得圖書建議，而不是從公眾。畢竟人的境界差別很大，想看的書也差別很大。用作者的話說：“在大部分的場合，我們需要的并不是與自己相似的用戶的推薦，而是與自己相似的專家的推薦”。所以作者利用專家來為其他人產(chǎn)生推薦。首先從所有用戶中以某種方式選出各個圖書方向的專家，然后每個方向的專家再為每個用戶產(chǎn)生那個方向的推薦。最后給用戶的推薦列表當(dāng)然是綜合了各個方向的專家的推薦了。這里面的一個問題是，那對專家自身的推薦來自哪呢？專家得自己能探索新書！

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3. 電臺的音樂推薦。音樂推薦又有更多的挑戰(zhàn)了，如“怎么平衡不同用戶群在不同狀態(tài)的需求”，“怎么根據(jù)用戶實(shí)時反饋?zhàn)龀鲰憫?yīng)”等。作者在項(xiàng)目開始時就比較明確單一的算法是沒法獲得好的推薦結(jié)果的，必須使用一個算法系統(tǒng)（其中包含多個算法）來針對不同的用戶進(jìn)行不同的算法調(diào)度。下面這個系統(tǒng)圖中的“DJ”指的就是不同的推薦算法，而“Dispatcher”就是算法調(diào)度器，它依據(jù)用戶的反饋實(shí)時調(diào)整并調(diào)度該使用的算法。

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最后，作者認(rèn)為理想的推薦系統(tǒng)應(yīng)該是能夠跟隨用戶的成長而不斷成長的。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的aDev第13期#个性化推荐技术#总结（Part III, Final: 稳国柱@豆瓣）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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