1.什么是推薦系統(tǒng)

用戶沒有明確的需求，你需要的是一個(gè)自動(dòng)化的工具，它可以分析你的歷史興趣，從龐大的電影庫中找到幾部符合你興趣的電影供你選擇。這個(gè)工具就是個(gè)性化推薦系統(tǒng)。

推薦系統(tǒng)的主要任務(wù)
推薦系統(tǒng)的任務(wù)就是聯(lián)系用戶和信息，一方面幫助用戶發(fā)現(xiàn)對(duì)自己有價(jià)值的信息，另一方面讓信息能夠展現(xiàn)在對(duì)它感興趣的用戶面前，從而實(shí)現(xiàn)信息消費(fèi)者和信息生產(chǎn)者的雙贏
推薦系統(tǒng)與搜索引擎的區(qū)別
和搜索引擎一樣，推薦系統(tǒng)也是一種幫助用戶快速發(fā)現(xiàn)有用信息的工具。和搜索引擎不同的是，推薦系統(tǒng)不需要用戶提供明確的需求，而是通過分析用戶的歷史行為給用戶的興趣建模，從而主動(dòng)給用戶推薦能夠滿足他們興趣和需求的信息。因此，從某種意義上說，推薦系統(tǒng)和搜索引擎對(duì)于用戶來說是兩個(gè)互補(bǔ)的工具。搜索引擎滿足了用戶有明確目的時(shí)的主動(dòng)查找需求，而推薦系統(tǒng)能夠在用戶沒有明確目的的時(shí)候幫助他們發(fā)現(xiàn)感興趣的新內(nèi)容。

從物品的角度出發(fā)，推薦系統(tǒng)可以更好地發(fā)掘物品的長(zhǎng)尾（ long tail）
需要推薦的兩個(gè)因素
1.信息過載
2.用戶沒有明確的需求

2.個(gè)性化推薦系統(tǒng)的應(yīng)用

相信個(gè)性化推薦系統(tǒng)對(duì)每一個(gè)經(jīng)常使用互聯(lián)網(wǎng)的人來說都不陌生，購物時(shí)有個(gè)性化商品推薦、聽歌/看電影時(shí)有猜你喜歡的歌曲/電影推薦、逛論壇時(shí)有你想看的個(gè)性化熱帖推薦……隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，人們逐漸走進(jìn)了信息過載的時(shí)代，從大量的信息中找出自己感興趣的東西成了一件困難的事情。一個(gè)好的推薦系統(tǒng)，可以在用戶面前展示他感興趣的東西，為商家推廣產(chǎn)品，為平臺(tái)（網(wǎng)站或手機(jī)應(yīng)用）帶來流量……可以說是實(shí)現(xiàn)了三方的共贏。
那么問題來了，推薦系統(tǒng)向用戶推薦物品的依據(jù)有哪些呢？其中哪一種又是最優(yōu)的？如何評(píng)價(jià)一個(gè)推薦系統(tǒng)是好是壞呢？

3.推薦系統(tǒng)評(píng)測(cè)

實(shí)驗(yàn)方法

在推薦系統(tǒng)中，主要有三種評(píng)測(cè)推薦效果的實(shí)驗(yàn)方法：離線實(shí)驗(yàn)，用戶調(diào)查和在線實(shí)驗(yàn)。
離線實(shí)驗(yàn)
離線實(shí)驗(yàn)通過日志系統(tǒng)獲得用戶行為數(shù)據(jù)，生成數(shù)據(jù)集，將數(shù)據(jù)集劃分成訓(xùn)練集和測(cè)試集，在訓(xùn)練集上訓(xùn)練模型，測(cè)試集上進(jìn)行預(yù)測(cè)，最后對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行評(píng)測(cè)。
離線實(shí)驗(yàn)的優(yōu)點(diǎn)是，不需要用戶的實(shí)時(shí)參與，可以快速地進(jìn)行大量不同算法的測(cè)試；它的主要缺點(diǎn)是無法獲得點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)化率等很多商業(yè)上關(guān)注的指標(biāo)，離線實(shí)驗(yàn)的指標(biāo)和商業(yè)指標(biāo)還存在著差距，比如高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率不等于高用戶滿意度。
用戶調(diào)查
用戶調(diào)查是推薦系統(tǒng)評(píng)測(cè)的一個(gè)重要工具，很多離線時(shí)沒有辦法評(píng)測(cè)的與用戶主觀感受有關(guān)的指標(biāo)都可以通過用戶調(diào)查獲得。選擇測(cè)試用戶時(shí)，需要盡量保持測(cè)試用戶的分布與真實(shí)用戶的分布相同，同時(shí)要盡量保證是雙盲實(shí)驗(yàn)（實(shí)驗(yàn)人員和用戶事先不知道測(cè)試的目標(biāo)），避免實(shí)驗(yàn)結(jié)果受主觀成分的影響。
用戶調(diào)查的優(yōu)點(diǎn)是可以獲得體現(xiàn)用戶主管感受的指標(biāo)，彌補(bǔ)離線實(shí)驗(yàn)的不足，同時(shí)相對(duì)在線實(shí)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)較低；它的主要缺點(diǎn)是招募測(cè)試用戶代價(jià)大，因此會(huì)使測(cè)試結(jié)果的統(tǒng)計(jì)意義不足，此外，在很多時(shí)候設(shè)計(jì)雙盲實(shí)驗(yàn)非常困難，而且用戶在測(cè)試環(huán)境下的行為和真實(shí)環(huán)境下可能有所不同。
在線實(shí)驗(yàn)
在完成離線實(shí)驗(yàn)和必要的用戶調(diào)查后，可以將推薦系統(tǒng)上線做AB測(cè)試，AB測(cè)試是一種常用的在線評(píng)測(cè)算法的實(shí)驗(yàn)方法，它通過一定的規(guī)則將用戶隨機(jī)分成幾組，并對(duì)不同組的用戶采用不同的算法，然后通過統(tǒng)計(jì)不同組用戶的各種不同的評(píng)測(cè)指標(biāo)比較不同算法。

上圖是一個(gè)簡(jiǎn)單的AB評(píng)測(cè)系統(tǒng)：用戶進(jìn)入網(wǎng)站后，流量分配系統(tǒng)（由后臺(tái)實(shí)驗(yàn)人員配置）決定用戶是否需要被進(jìn)行AB測(cè)試，然后用戶瀏覽網(wǎng)頁，瀏覽網(wǎng)頁時(shí)的行為都會(huì)被通過日志系統(tǒng)發(fā)回后臺(tái)數(shù)據(jù)庫，實(shí)驗(yàn)人員在后臺(tái)統(tǒng)計(jì)日志數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，通過評(píng)測(cè)系統(tǒng)生成不同分組用戶的實(shí)驗(yàn)報(bào)告，并比較和評(píng)測(cè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果。
總結(jié)
一般來說，一個(gè)新的推薦算法最終上線前，需要完成3個(gè)實(shí)驗(yàn)：
首先，需要通過離線實(shí)驗(yàn)證明它在很多離線指標(biāo)上優(yōu)于現(xiàn)有的算法；然后，需要通過用戶調(diào)查確定它的用戶滿意度不低于現(xiàn)有算法；最后通過在線測(cè)試確定它在我們關(guān)心的指標(biāo)上優(yōu)于現(xiàn)有的算法。

評(píng)測(cè)指標(biāo)

用戶滿意度
用戶滿意度是評(píng)測(cè)推薦系統(tǒng)的最重要指標(biāo)，它可以通過用戶調(diào)查獲得，設(shè)計(jì)問卷時(shí)要注意考慮到用戶在各方面的感受。對(duì)于在線系統(tǒng)，用戶滿意度主要由對(duì)用戶行為的統(tǒng)計(jì)得到：設(shè)置用戶反饋按鈕，或者用點(diǎn)擊率、用戶停留時(shí)間和轉(zhuǎn)化率等指標(biāo)度量用戶的滿意度。
預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度
預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度度量了一個(gè)推薦系統(tǒng)預(yù)測(cè)用戶行為的能力，是最重要的推薦系統(tǒng)離線評(píng)測(cè)指標(biāo)。對(duì)于不同研究方向的離線推薦算法，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度的指標(biāo)也不相同，主要有兩種：
1、評(píng)分預(yù)測(cè)
評(píng)分預(yù)測(cè)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度一般通過均方根誤差（RMSE）和平均絕對(duì)誤差（MAE）計(jì)算，對(duì)于測(cè)試集中的一個(gè)用戶u和物品i，令rui是用戶u對(duì)物品i的實(shí)際評(píng)分，而r’ui是推薦算法給出的預(yù)測(cè)，那么RMSE和MAE的定義分別為：

python代碼如下：

def RMSE(records):return math.sqrt(sum([(rui-pui)*(rui-pui) for u,i,rui,pui in records])/float(len(records)))def MAE(records):return sum([abs(rui-pui) for u,i,rui,pui in records])/float(len(records))

2、個(gè)性化（TopN）推薦列表
TopN推薦列表的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率一般通過準(zhǔn)確率和召回率度量：

其中R(u)是推薦列表，T(u)是用戶在測(cè)試集上的行為列表。
通常來說，TopN推薦比評(píng)分預(yù)測(cè)更符合實(shí)際應(yīng)用。
覆蓋率
覆蓋率描述一個(gè)推薦系統(tǒng)對(duì)物品長(zhǎng)尾的發(fā)掘能力。覆蓋率有不同的定義方法，最簡(jiǎn)單的定義為推薦系統(tǒng)能夠推薦出來的物品占總物品集合的比例：

其中R(u)為用戶u的推薦列表。
個(gè)性化的推薦系統(tǒng)應(yīng)當(dāng)不僅僅能夠向用戶推薦那些熱門的物品，同時(shí)可以發(fā)掘適合用戶的非熱門物品，一個(gè)好的推薦系統(tǒng)不僅需要有比較高的用戶滿意度，也要有較高的覆蓋率。
但是上面的定義過于粗略，為了更細(xì)致地描述推薦系統(tǒng)發(fā)掘長(zhǎng)尾的能力，需要統(tǒng)計(jì)推薦列表中不同物品出現(xiàn)次數(shù)的分布。如果所有物品都出現(xiàn)在推薦列表中，且出現(xiàn)次數(shù)相差不大，那么推薦系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)長(zhǎng)尾的能力就很好。信息熵和Gini系數(shù)也可以用來定義覆蓋率：

其中p(i)是物品i的流行度除以所有物品流行度之和，ij是按照物品i流行度p()從小到大排序的物品列表中第j個(gè)物品。
多樣性
多樣性描述了推薦列表中物品兩兩之間的不相似性，假設(shè)s(i,j)定義了物品i和j之間的相似度，那么用戶u的推薦列表R(u)的多樣性定義如下：

而推薦系統(tǒng)的整體多樣性可以定義為所有用戶推薦列表多樣性的平均值。
其它評(píng)測(cè)指標(biāo)還有新穎性、驚喜度、信任度、實(shí)時(shí)性、健壯性等，在這里就不一一列舉。

用戶行為數(shù)據(jù)

用戶行為數(shù)據(jù)在網(wǎng)站上最簡(jiǎn)單的存在形式就是日志，日志中記錄了用戶的各種行為，比如網(wǎng)頁瀏覽、點(diǎn)擊、購買、評(píng)論、評(píng)分等等。
用戶行為在個(gè)性化推薦系統(tǒng)中一般分為顯性反饋行為和隱性反饋行為。顯性反饋行為包括用戶明確表示對(duì)物品的喜好的行為，比如給物品評(píng)分，而隱性反饋行為是指那些不能明確反應(yīng)用戶喜好的行為，比如頁面瀏覽行為。隱性反饋數(shù)據(jù)比顯性反饋不明確，但其數(shù)據(jù)量更龐大。
此外，用戶活躍度和物品流行度的分布都服從長(zhǎng)尾分布，隨著用戶活躍度（物品流行度）的下降，用戶數(shù)量（物品數(shù)量）逐漸下降，但不會(huì)迅速墜落到零，而是極其緩慢地貼近于橫軸，粗看上去幾乎與橫軸平行延伸。

僅僅基于用戶行為數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)的推薦算法一般稱為協(xié)同過濾算法，比如基于領(lǐng)域的算法、隱語義模型、基于圖的算法等等，下面對(duì)這幾種方法分別進(jìn)行介紹。

基于鄰域的算法

基于鄰域的算法是推薦系統(tǒng)中最基本的算法，分為兩大類，一類是基于用戶的協(xié)同過濾算法，一類是基于內(nèi)容的協(xié)同過濾算法。

基于用戶的協(xié)同過濾算法(UserCF)

計(jì)算用戶相似度
基于用戶的協(xié)同過濾算法通過找到和目標(biāo)用戶興趣相似的用戶集合，找到這個(gè)集合中的用戶喜歡的，且目標(biāo)用戶沒有聽說過的物品推薦給目標(biāo)用戶。
通過余弦相似度計(jì)算兩個(gè)用戶的興趣相似度：

如果對(duì)兩兩用戶都利用余弦相似度計(jì)算，在用戶數(shù)很大時(shí)消耗的時(shí)間將會(huì)非常多，因此可以首先篩選出興趣物品集合交集不為零的用戶對(duì)，然后再對(duì)這些情況除以分母計(jì)算興趣相似度。
利用UserCF篩選用戶感興趣的物品
得到用戶之間的興趣相似度后，UserCF算法會(huì)給用戶推薦和他興趣最相似的K個(gè)用戶喜歡的物品，下面的公式度量了UserCF中用戶u對(duì)物品i的感興趣程度：

其中S(u,k)包含和用戶u興趣最接近的K個(gè)用戶，wuv是用戶u和用戶v的興趣相似度，N(i)是對(duì)物品i有過行為的用戶合集，rvi代表用戶v對(duì)物品i的興趣，使用單一行為的隱反饋數(shù)據(jù)時(shí)，所有的rvi=1。K值需要通過離線實(shí)驗(yàn)，選擇在預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集上預(yù)測(cè)效果最好時(shí)所對(duì)應(yīng)的值。
相似度計(jì)算改進(jìn)
對(duì)一件冷門物品有過相同行為比對(duì)一件熱門物品有過相同行為更能說明兩個(gè)用戶興趣相似，比如，同時(shí)購買《數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摗返挠脩麸@然比同時(shí)購買《新華字典》的用戶喜好更相近。因此，需要對(duì)相似度公式進(jìn)行如下的改進(jìn)：

該公式通過1/log1+|N(i)|懲罰了用戶u和用戶v共同興趣列表中的熱門物品i，實(shí)驗(yàn)表明，改進(jìn)的UserCF算法的各預(yù)測(cè)指標(biāo)都有所提升。

基于物品的協(xié)同過濾算法(ItemCF)

計(jì)算物品相似度
基于物品的協(xié)同過濾算法是向用戶推薦與他們過去喜歡過的物品相似的物品。那么首先需要計(jì)算物品之間的相似度，可以由下面的公式計(jì)算：

|N(i)|和|N(j)|分別是喜歡物品i和物品j的用戶數(shù)，分母之所以這樣設(shè)計(jì)，是為了減輕熱門物品會(huì)和很多物品相似的可能性。
和UserCF算法類似，ItemCF算法在計(jì)算物品相似度時(shí)為了避免兩兩物品之間都需要進(jìn)行計(jì)算，首先建立用戶-物品倒排表，對(duì)于每個(gè)用戶，將他物品列表中的物品兩兩在共現(xiàn)矩陣中加1，最后將矩陣歸一化就可以得到物品之間的余弦相似度。
利用ItemCF篩選用戶感興趣的物品
得到物品之間的相似度之后，ItemCF通過以下公式計(jì)算用戶u對(duì)一個(gè)物品j的興趣：

其中S(j,K)包含和物品i最接近的K個(gè)物品，wji是物品i和物品j的相似度，N(u)是用戶喜歡的物品合集，rui代表用戶u對(duì)物品i的興趣，使用單一行為的隱反饋數(shù)據(jù)時(shí)，所有的rui=1。
相似度計(jì)算改進(jìn)
試想這樣一種情況：如果有一個(gè)用戶從網(wǎng)上購買了數(shù)十萬本書準(zhǔn)備開書店，這數(shù)十萬本可能覆蓋眾多領(lǐng)域的書兩兩之間就產(chǎn)生了相似性，然而用戶購買這些書并非出于自己興趣，因此John S.Breese提出應(yīng)當(dāng)懲罰活躍用戶對(duì)物品相似度的貢獻(xiàn)，將計(jì)算公式改進(jìn)為：

同時(shí)，對(duì)于某些過于活躍的用戶，為了避免相似度矩陣過于稠密，通常直接忽略他們的興趣列表，不納入相似度計(jì)算的數(shù)據(jù)集。
物品相似度的歸一化
如果將ItemCF的相似度矩陣按最大值歸一化，可以提高推薦的準(zhǔn)確率、覆蓋率和多樣性。原因是，物品往往歸屬于不同的類，類物品之間的相似度往往比不同類物品之間的相似度要高，類物品之間的相似度都變成1，推薦時(shí)的多樣性和覆蓋率就更好了。歸一化公式如下：

UserCF和ItemCF的綜合比較

• UserCF適用于用戶較少的場(chǎng)合，因?yàn)橛脩艉芏鄷r(shí)計(jì)算相似度矩陣的代價(jià)會(huì)很大，需要計(jì)算物品相似度矩陣的ItemCF則適用于物品數(shù)明顯小于用戶數(shù)的場(chǎng)合。
• UserCF的推薦更社會(huì)化，反映了用戶所在的小型興趣群體中物品的熱門程度，ItemCF的推薦更加個(gè)性化，反映了用戶自己的興趣傳承。
• 當(dāng)用戶有新行為時(shí)，UserCF算法中推薦結(jié)果不一定立即變化，而ItemCF中一定會(huì)導(dǎo)致推薦結(jié)果的實(shí)時(shí)變化。
• UserCF適用于新聞推薦，主要是由于在新聞網(wǎng)站用戶的興趣比較粗粒度且偏向于熱門，同時(shí)，新聞的時(shí)效性很強(qiáng)，維護(hù)物品相似度矩陣代價(jià)太大。
• ItemCF適用于圖書、電影、音樂和電子商務(wù)中的推薦，因?yàn)樵谶@些網(wǎng)站中用戶的興趣比較固定，個(gè)性化推薦的任務(wù)是幫助用戶發(fā)現(xiàn)和他研究鄰域相關(guān)的物品。

隱語義模型(LFM)

基于興趣分類方法的核心思想是通過隱含特征聯(lián)系用戶興趣和物品，判斷用戶對(duì)哪些類的物品感興趣，再將屬于這些類的物品推薦給用戶。那么，如何給物品分類，分類的粒度如何確定？如何確定用戶對(duì)哪些類的物品感興趣，以及感興趣的程度？又如何確定物品在一個(gè)類中的權(quán)重呢？
隱語義分析技術(shù)基于用戶行為統(tǒng)計(jì)進(jìn)行自動(dòng)聚類，較好地解決了以上幾個(gè)問題。
LFM是隱語義分析技術(shù)中的一種模型，通過以下公式計(jì)算用戶u對(duì)物品i的興趣：

其中pu,k度量了用戶u的興趣和第k個(gè)隱類的關(guān)系，qi,k度量了第k個(gè)隱類和物品i之間的關(guān)系。計(jì)算這兩個(gè)參數(shù)，需要一個(gè)訓(xùn)練集，對(duì)于每個(gè)用戶u，訓(xùn)練集里都包含了用戶u喜歡和不感興趣的物品，通過學(xué)習(xí)這個(gè)數(shù)據(jù)集，就可以獲得模型參數(shù)。

訓(xùn)練集采樣

在隱性反饋數(shù)據(jù)集中，只有正樣本，沒有負(fù)樣本。那么就需要在用戶沒有行為的物品中進(jìn)行負(fù)樣本的采用，經(jīng)過實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)對(duì)負(fù)樣本的采樣應(yīng)該遵循以下原則：對(duì)于每個(gè)用戶，要保證正負(fù)樣本的平衡，對(duì)每個(gè)用戶采樣負(fù)樣本時(shí)，選取熱門但用戶沒有行為的物品。
采樣完成后可以得到一個(gè)用戶-物品集K={(u,i)}，如果(u,i)是正樣本，則rui=1，否則rui=0。

優(yōu)化損失函數(shù)

對(duì)于采樣完成的訓(xùn)練集，需要優(yōu)化如下?lián)p失函數(shù)來找到最合適的參數(shù)p和q：

最小化損失函數(shù)采用的是隨機(jī)梯度下降法。

基于圖的模型

基于圖的模型首先需要將用戶行為表示成二分圖模型，令G(V,E)表示用戶物品二分圖，其中V由用戶頂點(diǎn)合集VU和物品頂點(diǎn)合集VI組成，E為連接用戶節(jié)點(diǎn)和物品節(jié)點(diǎn)的邊的集合，用戶節(jié)點(diǎn)和物品節(jié)點(diǎn)相連說明該用戶對(duì)相連的物品產(chǎn)生過行為。
度量頂點(diǎn)之間相關(guān)性的方法有很多，主要有：兩個(gè)頂點(diǎn)之間的路徑數(shù)，兩個(gè)頂點(diǎn)之間路徑的長(zhǎng)度，兩個(gè)頂點(diǎn)之間的路徑經(jīng)過的頂點(diǎn)。

基于隨機(jī)游走的PersonalRank算法

了解了二分圖模型的基本概念，下面介紹一種計(jì)算圖中頂點(diǎn)之間相關(guān)性的方法。
假設(shè)要給用戶u進(jìn)行個(gè)性化推薦，可以從用戶u對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)vu開始在用戶物品二分圖上進(jìn)行隨機(jī)游走，游走到任何一個(gè)節(jié)點(diǎn)時(shí)，首先按照概率決定是繼續(xù)游走還是停止這次游走并從vu節(jié)點(diǎn)重新開始游走。如果決定繼續(xù)游走，那么就從當(dāng)前節(jié)點(diǎn)指向的節(jié)點(diǎn)中按照均勻分布隨機(jī)選擇一個(gè)節(jié)點(diǎn)作為游走下次經(jīng)過的節(jié)點(diǎn)。這樣，經(jīng)過很多次隨機(jī)游走后，每個(gè)物品節(jié)點(diǎn)被訪問到的概率會(huì)收斂到一個(gè)數(shù)。最終的推薦列表中物品的權(quán)重就是物品節(jié)點(diǎn)的訪問概率。
這種方法可以表示成如下公式：

PersonalRank算法可以通過隨機(jī)游走進(jìn)行比較好的理論解釋，但該算法在時(shí)間復(fù)雜度上有明顯的缺點(diǎn)，可以通過將PR轉(zhuǎn)化成矩陣的方法進(jìn)行改進(jìn)。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的推荐算法概述（01）的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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