序言
最近因?yàn)镻AC平臺(tái)自動(dòng)化的需求，開始探坑推薦系統(tǒng)。這個(gè)乍一聽去樂趣無窮的課題，對(duì)于算法大神們來說是這樣的：
而對(duì)于剛接觸這個(gè)領(lǐng)域的我來說，是這樣的：
在深坑外圍徘徊了一周后，我整理了一些推薦系統(tǒng)的基本概念以及一些有代表性的簡(jiǎn)單的算法，作為初探總結(jié)，也希望能拋磚引玉，給同樣想入坑的伙伴們提供一些思路。
1. 什么是推薦系統(tǒng)？
推薦系統(tǒng)是啥？
如果你是個(gè)多年電商（剁手）黨，你會(huì)說是這個(gè)：
如果你是名充滿文藝細(xì)胞的音樂發(fā)燒友，你會(huì)答這個(gè)：
如果你是位活躍在各大社交平臺(tái)的點(diǎn)贊狂魔，你會(huì)答這個(gè)：
沒錯(cuò)，猜你喜歡、個(gè)性歌單、熱點(diǎn)微博，這些都是推薦系統(tǒng)的輸出內(nèi)容。從這些我們就可以總結(jié)出，推薦系統(tǒng)到底是做什么的。
目的1. 幫助用戶找到想要的商品（新聞/音樂/……），發(fā)掘長(zhǎng)尾
幫用戶找到想要的東西，談何容易。商品茫茫多，甚至是我們自己，也經(jīng)常點(diǎn)開淘寶，面對(duì)眼花繚亂的打折活動(dòng)不知道要買啥。在經(jīng)濟(jì)學(xué)中，有一個(gè)著名理論叫長(zhǎng)尾理論（The Long Tail）。
套用在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域中，指的就是最熱的那一小部分資源將得到絕大部分的關(guān)注，而剩下的很大一部分資源卻鮮少有人問津。這不僅造成了資源利用上的浪費(fèi)，也讓很多口味偏小眾的用戶無法找到自己感興趣的內(nèi)容。
目的2. 降低信息過載
互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代信息量已然處于爆炸狀態(tài)，若是將所有內(nèi)容都放在網(wǎng)站首頁上用戶是無從閱讀的，信息的利用率將會(huì)十分低下。因此我們需要推薦系統(tǒng)來幫助用戶過濾掉低價(jià)值的信息。
目的3. 提高站點(diǎn)的點(diǎn)擊率/轉(zhuǎn)化率
好的推薦系統(tǒng)能讓用戶更頻繁地訪問一個(gè)站點(diǎn)，并且總是能為用戶找到他想要購(gòu)買的商品或者閱讀的內(nèi)容。
目的4. 加深對(duì)用戶的了解，為用戶提供定制化服務(wù)
可以想見，每當(dāng)系統(tǒng)成功推薦了一個(gè)用戶感興趣的內(nèi)容后，我們對(duì)該用戶的興趣愛好等維度上的形象是越來越清晰的。當(dāng)我們能夠精確描繪出每個(gè)用戶的形象之后，就可以為他們定制一系列服務(wù)，讓擁有各種需求的用戶都能在我們的平臺(tái)上得到滿足。
推薦算法
算法是什么？我們可以把它簡(jiǎn)化為一個(gè)函數(shù)。函數(shù)接受若干個(gè)參數(shù)，輸出一個(gè)返回值。
算法如上圖，輸入?yún)?shù)是用戶和item的各種屬性和特征，包括年齡、性別、地域、商品的類別、發(fā)布時(shí)間等等。經(jīng)過推薦算法處理后，返回一個(gè)按照用戶喜好度排序的item列表。
推薦算法大致可以分為以下幾類[1]：
基于流行度的算法
協(xié)同過濾算法
基于內(nèi)容的算法
基于模型的算法
混合算法
2.1 基于流行度的算法
基于流行度的算法非常簡(jiǎn)單粗暴，類似于各大新聞、微博熱榜等，根據(jù)PV、UV、日均PV或分享率等數(shù)據(jù)來按某種熱度排序來推薦給用戶。
這種算法的優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單，適用于剛注冊(cè)的新用戶。缺點(diǎn)也很明顯，它無法針對(duì)用戶提供個(gè)性化的推薦?；谶@種算法也可做一些優(yōu)化，比如加入用戶分群的流行度排序，例如把熱榜上的體育內(nèi)容優(yōu)先推薦給體育迷，把政要熱文推給熱愛談?wù)撜蔚挠脩簟?/span>
2.2 協(xié)同過濾算法
協(xié)同過濾算法(Collaborative Filtering， CF)是很常用的一種算法，在很多電商網(wǎng)站上都有用到。CF算法包括基于用戶的CF(User-based CF)和基于物品的CF(Item-based CF)。
基于用戶的CF原理如下：
分析各個(gè)用戶對(duì)item的評(píng)價(jià)（通過瀏覽記錄、購(gòu)買記錄等）；
依據(jù)用戶對(duì)item的評(píng)價(jià)計(jì)算得出所有用戶之間的相似度；
選出與當(dāng)前用戶最相似的N個(gè)用戶；
將這N個(gè)用戶評(píng)價(jià)最高并且當(dāng)前用戶又沒有瀏覽過的item推薦給當(dāng)前用戶。
示意圖如下：
基于物品的CF原理大同小異，只是主體在于物品：
分析各個(gè)用戶對(duì)item的瀏覽記錄。
依據(jù)瀏覽記錄分析得出所有item之間的相似度；
對(duì)于當(dāng)前用戶評(píng)價(jià)高的item，找出與之相似度最高的N個(gè)item；
將這N個(gè)item推薦給用戶。
示意圖如下：
舉個(gè)栗子，基于用戶的CF算法大致的計(jì)算流程如下：
首先我們根據(jù)網(wǎng)站的記錄計(jì)算出一個(gè)用戶與item的關(guān)聯(lián)矩陣，如下：
圖中，行是不同的用戶，列是所有物品，(x， y)的值則是x用戶對(duì)y物品的評(píng)分（喜好程度）。我們可以把每一行視為一個(gè)用戶對(duì)物品偏好的向量，然后計(jì)算每?jī)蓚€(gè)用戶之間的向量距離，這里我們用余弦相似度來算：
然后得出用戶向量之間相似度如下，其中值越接近1表示這兩個(gè)用戶越相似：
最后，我們要為用戶1推薦物品，則找出與用戶1相似度最高的N名用戶（設(shè)N=2）評(píng)價(jià)的物品，去掉用戶1評(píng)價(jià)過的物品，則是推薦結(jié)果。
基于物品的CF計(jì)算方式大致相同，只是關(guān)聯(lián)矩陣變?yōu)榱薸tem和item之間的關(guān)系，若用戶同時(shí)瀏覽過item1和item2，則(1，1)的值為1，最后計(jì)算出所有item之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系如下：
我們可以看到，CF算法確實(shí)簡(jiǎn)單，而且很多時(shí)候推薦也是很準(zhǔn)確的。然而它也存在一些問題：
依賴于準(zhǔn)確的用戶評(píng)分；
在計(jì)算的過程中，那些大熱的物品會(huì)有更大的幾率被推薦給用戶；
冷啟動(dòng)問題。當(dāng)有一名新用戶或者新物品進(jìn)入系統(tǒng)時(shí)，推薦將無從依據(jù)；
在一些item生存周期短（如新聞、廣告）的系統(tǒng)中，由于更新速度快，大量item不會(huì)有用戶評(píng)分，造成評(píng)分矩陣稀疏，不利于這些內(nèi)容的推薦。
對(duì)于矩陣稀疏的問題，有很多方法來改進(jìn)CF算法。比如通過矩陣因子分解（如LFM），我們可以把一個(gè)nm的矩陣分解為一個(gè)nk的矩陣乘以一個(gè)k*m的矩陣，如下圖：
這里的k可以是用戶的特征、興趣愛好與物品屬性的一些聯(lián)系，通過因子分解，可以找到用戶和物品之間的一些潛在關(guān)聯(lián)，從而填補(bǔ)之前矩陣中的缺失值。
2.3 基于內(nèi)容的算法
CF算法看起來很好很強(qiáng)大，通過改進(jìn)也能克服各種缺點(diǎn)。那么問題來了，假如我是個(gè)《指環(huán)王》的忠實(shí)讀者，我買過一本《雙塔奇兵》，這時(shí)庫(kù)里新進(jìn)了第三部：《王者歸來》，那么顯然我會(huì)很感興趣。然而基于之前的算法，無論是用戶評(píng)分還是書名的檢索都不太好使，于是基于內(nèi)容的推薦算法呼之欲出。
舉個(gè)栗子，現(xiàn)在系統(tǒng)里有一個(gè)用戶和一條新聞。通過分析用戶的行為以及新聞的文本內(nèi)容，我們提取出數(shù)個(gè)關(guān)鍵字，如下圖：
將這些關(guān)鍵字作為屬性，把用戶和新聞分解成向量，如下圖：
之后再計(jì)算向量距離，便可以得出該用戶和新聞的相似度了。這種方法很簡(jiǎn)單，如果在為一名熱愛觀看英超聯(lián)賽的足球迷推薦新聞時(shí)，新聞里同時(shí)存在關(guān)鍵字體育、足球、英超，顯然匹配前兩個(gè)詞都不如直接匹配英超來得準(zhǔn)確，系統(tǒng)該如何體現(xiàn)出關(guān)鍵詞的這種“重要性”呢？這時(shí)我們便可以引入詞權(quán)的概念。在大量的語料庫(kù)中通過計(jì)算（比如典型的TF-IDF算法），我們可以算出新聞中每一個(gè)關(guān)鍵詞的權(quán)重，在計(jì)算相似度時(shí)引入這個(gè)權(quán)重的影響，就可以達(dá)到更精確的效果。
sim(user， item) = 文本相似度(user， item) * 詞權(quán)
然而，經(jīng)常接觸體育新聞方面數(shù)據(jù)的同學(xué)就會(huì)要提出問題了：要是用戶的興趣是足球，而新聞的關(guān)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(guān)聯(lián)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(guān)鍵詞聚類，然后根據(jù)topic將文本向量化。如可以將德甲、英超、西甲聚類到“足球”的topic下，將lv、Gucci聚類到“奢侈品”topic下，再根據(jù)topic為文本內(nèi)容與用戶作相似度計(jì)算。
綜上，基于內(nèi)容的推薦算法能夠很好地解決冷啟動(dòng)問題，并且也不會(huì)囿于熱度的限制，因?yàn)樗侵苯踊趦?nèi)容匹配的，而與瀏覽記錄無關(guān)。然而它也會(huì)存在一些弊端，比如過度專業(yè)化(over-specialisation)的問題。這種方法會(huì)一直推薦給用戶內(nèi)容密切關(guān)聯(lián)的item，而失去了推薦內(nèi)容的多樣性。
2.4 基于模型的算法
基于模型的方法有很多，用到的諸如機(jī)器學(xué)習(xí)的方法也可以很深，這里只簡(jiǎn)單介紹下比較簡(jiǎn)單的方法——Logistics回歸預(yù)測(cè)。我們通過分析系統(tǒng)中用戶的行為和購(gòu)買記錄等數(shù)據(jù)，得到如下表：
表中的行是一種物品，x1~xn是影響用戶行為的各種特征屬性，如用戶年齡段、性別、地域、物品的價(jià)格、類別等等，y則是用戶對(duì)于該物品的喜好程度，可以是購(gòu)買記錄、瀏覽、收藏等等。通過大量這類的數(shù)據(jù)，我們可以回歸擬合出一個(gè)函數(shù)，計(jì)算出x1~xn對(duì)應(yīng)的系數(shù)，這即是各特征屬性對(duì)應(yīng)的權(quán)重，權(quán)重值越大則表明該屬性對(duì)于用戶選擇商品越重要。
在擬合函數(shù)的時(shí)候我們會(huì)想到，單一的某種屬性和另一種屬性可能并不存在強(qiáng)關(guān)聯(lián)。比如，年齡與購(gòu)買護(hù)膚品這個(gè)行為并不呈強(qiáng)關(guān)聯(lián)，性別與購(gòu)買護(hù)膚品也不強(qiáng)關(guān)聯(lián)，但當(dāng)我們把年齡與性別綜合在一起考慮時(shí)，它們便和購(gòu)買行為產(chǎn)生了強(qiáng)關(guān)聯(lián)。比如（我只是比如），20~30歲的女性用戶更傾向于購(gòu)買護(hù)膚品，這就叫交叉屬性。通過反復(fù)測(cè)試和經(jīng)驗(yàn)，我們可以調(diào)整特征屬性的組合，擬合出最準(zhǔn)確的回歸函數(shù)。最后得出的屬性權(quán)重如下：
基于模型的算法由于快速、準(zhǔn)確，適用于實(shí)時(shí)性比較高的業(yè)務(wù)如新聞、廣告等，而若是需要這種算法達(dá)到更好的效果，則需要人工干預(yù)反復(fù)的進(jìn)行屬性的組合和篩選，也就是常說的Feature Engineering。而由于新聞的時(shí)效性，系統(tǒng)也需要反復(fù)更新線上的數(shù)學(xué)模型，以適應(yīng)變化。
2.5 混合算法
現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中，其實(shí)很少有直接用某種算法來做推薦的系統(tǒng)。在一些大的網(wǎng)站如Netflix，就是融合了數(shù)十種算法的推薦系統(tǒng)。我們可以通過給不同算法的結(jié)果加權(quán)重來綜合結(jié)果，或者是在不同的計(jì)算環(huán)節(jié)中運(yùn)用不同的算法來混合，達(dá)到更貼合自己業(yè)務(wù)的目的。
2.6 結(jié)果列表
在算法最后得出推薦結(jié)果之后，我們往往還需要對(duì)結(jié)果進(jìn)行處理。比如當(dāng)推薦的內(nèi)容里包含敏感詞匯、涉及用戶隱私的內(nèi)容等等，就需要系統(tǒng)將其篩除；若數(shù)次推薦后用戶依然對(duì)某個(gè)item毫無興趣，我們就需要將這個(gè)item降低權(quán)重，調(diào)整排序；另外，有時(shí)系統(tǒng)還要考慮話題多樣性的問題，同樣要在不同話題中篩選內(nèi)容。
推薦結(jié)果評(píng)估
當(dāng)推薦算法完成后，怎樣來評(píng)估這個(gè)算法的效果？CTR（點(diǎn)擊率）、CVR（轉(zhuǎn)化率）、停留時(shí)間等都是很直觀的數(shù)據(jù)。在完成算法后，可以通過線下計(jì)算算法的RMSE（均方根誤差）或者線上進(jìn)行ABTest來對(duì)比效果。
改進(jìn)策略
用戶畫像是最近經(jīng)常被提及的一個(gè)名詞，引入用戶畫像可以為推薦系統(tǒng)帶來很多改進(jìn)的余地，比如：
打通公司各大業(yè)務(wù)平臺(tái)，通過獲取其他平臺(tái)的用戶數(shù)據(jù)，徹底解決冷啟動(dòng)問題；
在不同設(shè)備上同步用戶數(shù)據(jù)，包括QQID、設(shè)備號(hào)、手機(jī)號(hào)等；
豐富用戶的人口屬性，包括年齡、職業(yè)、地域等；
更完善的用戶興趣狀態(tài)，方便生成用戶標(biāo)簽和匹配內(nèi)容。
另外，公司的優(yōu)勢(shì)——社交平臺(tái)也是一個(gè)很好利用的地方。利用用戶的社交網(wǎng)絡(luò)，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(nèi)容，提高推薦的準(zhǔn)確度。
總結(jié)
隨著大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的火熱，推薦系統(tǒng)也將愈發(fā)成熟，需要學(xué)習(xí)的地方還有很多，坑還有很深，希望有志的同學(xué)共勉~
文 | FERD劉雨丹
來源 | 騰訊大數(shù)據(jù)
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