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一、推薦系統(tǒng)概述和常用評價指標(biāo)

1.1 推薦系統(tǒng)的特點

在知乎搜了一下推薦系統(tǒng)，果真結(jié)果比較少，顯得小眾一些，然后大家對推薦系統(tǒng)普遍的觀點是：

(1)重要性UI>數(shù)據(jù)>算法，就是推薦系統(tǒng)中一味追求先進(jìn)的算法算是個誤區(qū)，通常論文研究類的推薦方法有的帶有很多的假設(shè)限制，有的考慮工程實現(xiàn)問題較少，推薦系統(tǒng)需要大量的數(shù)據(jù)整理和轉(zhuǎn)化，同時更需要考慮公司業(yè)務(wù)特性以及與現(xiàn)有系統(tǒng)的集成，方能形成推薦系統(tǒng)和業(yè)務(wù)之間的良性循環(huán)；

(2)推薦系統(tǒng)離線測試很好，上線后要么沒有嚴(yán)格的測試結(jié)果而只能憑感覺，要么實際效果差強(qiáng)人意，我想主要緣于離線測試比較理想，而在線AB冠軍測試無論對于前端還是后臺要求都很高，沒有雄厚的研發(fā)實力難以實現(xiàn)；

(3)推薦系統(tǒng)受到的外部干擾因素特別多（季節(jié)、流行因素等），整個系統(tǒng)需要不斷的迭代更新，沒有一勞永逸的事情。

1.2 推薦系統(tǒng)的評價指標(biāo)

由于推薦系統(tǒng)比較復(fù)雜，所以涉及到的評價指標(biāo)也很多。當(dāng)然，用戶滿意度最為的有效，因為這本來就是推薦系統(tǒng)的最終目標(biāo)，但是奈何資源有限成本太高，推薦系統(tǒng)還依賴于其它客觀評價指標(biāo)。

(1)推薦準(zhǔn)確度：這個參數(shù)可以離線計算所得，而且較為的客觀，所以是各大研究論文算法最重要的參考指標(biāo)。總體來說，推薦系統(tǒng)有兩大任務(wù)：“預(yù)測”和“推薦”，所以推薦系統(tǒng)準(zhǔn)確度的評分包括：

• 評分預(yù)測：學(xué)習(xí)用戶的評價模型，用于預(yù)測用戶對于未接觸事物的評分，其實可以看作是一個回歸模型，一般用均方根誤差或者絕對誤差來衡量；

• TopN推薦：給用戶一個個性化的推薦列表，其一般通過準(zhǔn)確度、召回率等指標(biāo)評估。其中N也是一個可變參數(shù)，可以根據(jù)不同的N描繪出對應(yīng)算法的ROC曲線來進(jìn)一步評價推薦效果；

(2)覆蓋率：體現(xiàn)了挖掘算法對發(fā)掘長尾商品的能力。最簡單的定義是，對所有用戶推薦出的產(chǎn)品做并集，然后看這個出現(xiàn)的并集產(chǎn)品與總產(chǎn)品數(shù)中所占的比例，這種方式比較的粗線條，因為推薦系統(tǒng)中馬太效應(yīng)頻繁，所以好的推薦算法應(yīng)當(dāng)是所有商品被推薦的幾率差不多，都可以找到各自合適的用戶，所以實際中會考慮信息熵、基尼系數(shù)等指標(biāo)。

(3)多樣性：其原理可以表述為不在一棵樹上吊死。因整個推薦系統(tǒng)涉及到的因素太多，如果只推薦用戶一個類別的相似物品，失敗風(fēng)險比較的大，而且也難以實現(xiàn)整個推薦效益的最大化。

(4)新穎性：原理就是那些用戶沒有接觸過、沒有操作過的商品，或者是流行度比較低的商品，對用戶來說是比較新鮮的物品，往往會有意外的效果。個人覺得這個指標(biāo)有點扯~~

(5)信任度：這個指標(biāo)比較的主觀，就是讓用戶信任推薦系統(tǒng)做出的推薦是有根據(jù)有理由的，以及推薦系統(tǒng)內(nèi)部是如何運作的。例如亞馬遜的商品推薦會給出推薦理由，作為用戶的我會覺得很貼心，否則用戶會覺得商家的利益驅(qū)動而帶有抵觸心理。

(6)健壯性：比如針對關(guān)聯(lián)推薦算法，商戶惡意下單提高產(chǎn)品的推薦頻率，水軍惡意評論等。

二、靜態(tài)數(shù)據(jù)推薦

基本上絕大多數(shù)算法都會利用用戶-產(chǎn)品的交互數(shù)據(jù)動態(tài)生成個性化的推薦。而靜態(tài)數(shù)據(jù)指還沒生成用戶交互數(shù)據(jù)的時候，這種情況在系統(tǒng)冷啟動的時候尤為的常見，常常使用的靜態(tài)數(shù)據(jù)包括：

(1)用戶注冊時候的性別、年齡、地域、學(xué)歷、興趣等人口統(tǒng)計學(xué)信息；
(2)授權(quán)的社交網(wǎng)絡(luò)賬號的好友信息；

這類基于推薦方法簡單，可以根據(jù)每類用戶預(yù)先設(shè)置好推送內(nèi)容，也可以根據(jù)同類用戶相互之間進(jìn)行推送，但是這種方法面臨著推薦顆粒度較大，對于涉及個人品味愛好的個性化強(qiáng)的商品，參考價值有限，同時在大家隱私意識加強(qiáng)的情況下，這類數(shù)據(jù)不見得能夠輕易得到；第二類社交網(wǎng)絡(luò)好友信息效果會比較好，但也需要相應(yīng)的平臺授權(quán)接入才可以。

然后這里引申出對于新加入的用戶和新加入的商品的冷啟動問題：

• 新加入用戶：推送熱門商品；選擇用上面人口統(tǒng)計信息進(jìn)行粗粒度的推送；如果可以得到合作商數(shù)據(jù)，獲取其好友信息，選擇接近的好友進(jìn)行UserCF推薦；向用戶展示一些商品（熱們常見、具有代表性和區(qū)分性、物品要多樣性），得到用戶的反饋，然后進(jìn)行學(xué)習(xí)（Nadav Golbandi算法）；

• 新加入商品：UserCF對新加入的物品冷啟動不是很敏感，因為只要有用戶發(fā)現(xiàn)這個新商品，這個新商品就會慢慢擴(kuò)散開來。對于ItemCF就比較嚴(yán)重，比如可以考慮開始使用基于內(nèi)容的推薦，等積累數(shù)據(jù)一定程度后切換成協(xié)同過濾推薦。

三、基于內(nèi)容的推薦

其主要根據(jù)用戶之前的喜好，推薦相似的物品。該系統(tǒng)包括用戶屬性和產(chǎn)品屬性兩方面構(gòu)成，前者包括用戶的固有屬性（比如人口統(tǒng)計信息）以及用戶的歷史商品交互信息（比如對看過電影的評分，然后得到該用戶對于喜歡電影的屬性描述），后者是對商品的本身屬性描述，這樣通過簡單的余弦相似度就可以實現(xiàn)推薦了。同時也能感覺到，對于同類型的物品描述維度相似，這種算法會工作的比較好，對于電商千奇百怪的商品，可能工作效果一般。

這個方法核心要解決的問題是推薦是否具有擴(kuò)張性，如果根據(jù)用戶之前的愛好只不斷推薦同類的產(chǎn)品，顯然整個推薦系統(tǒng)的價值就十分有限，但是如果能準(zhǔn)確推薦其他不同類別的商品就會很好了。

Pandora的音樂推薦就是個典型的基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)，他們把音樂使用各種維度的屬性進(jìn)行描述，然后根據(jù)用戶之前的興趣愛好推薦相似屬性風(fēng)格的音樂。

四、協(xié)同過濾算法

協(xié)同過濾算法算是推薦系統(tǒng)中最經(jīng)典的算法了，也稱為基于領(lǐng)域的算法。協(xié)同過濾牽涉到用戶和商品的交互信息，也就是用戶行為，而一般用戶對于商品的行為反饋有：

顯性反饋行為——用戶明確表現(xiàn)出對某項產(chǎn)品和的喜好，比如用戶對商品的打分、評論等信息。

隱性反饋行為——不能明確代表用戶對產(chǎn)品喜好的行為，比如頁面瀏覽行為等，這類數(shù)據(jù)量的比較多，常常伴有大量的噪音，需要經(jīng)過處理和轉(zhuǎn)化才可能有實際的用途。

4.1 基于用戶的協(xié)同過濾算法(UserCF)

其基于的假設(shè)是——喜歡類似物品的用戶可能有相同或者相似的口味和偏好。UserCF實現(xiàn)的步驟包括：

(1)找到與目標(biāo)用戶興趣相似的用戶群；

假設(shè)用戶u和v的正反饋的商品集合為N(u)，N(v)，那么兩者興趣相似度可以記為

(2)找到這個集合中用戶喜歡的，而目標(biāo)用戶沒有聽說過得商品推薦之；

UserCF提供的一個參數(shù)K表示要考慮目標(biāo)用戶興趣最相似的人的個數(shù)，在保證精度的同時，K不宜過大，否則推薦結(jié)果會趨向于熱門商品，流行度指標(biāo)和覆蓋度指標(biāo)都會降低。

4.2 基于內(nèi)容的協(xié)同過濾算法(ItemCF)

目前用的最廣泛的推薦算法，不是通過商品本身，而是通過用戶對商品的行為來計算商品之間的相似度，其假設(shè)能夠引起用戶興趣的商品，必定與其之前評分高的商品相似。ItemCF的操作步驟包括：

(1)計算商品之間的相似度。

物品相似度可以表示為（其實跟前面的支持度比較像）

第二個式子比第一個式子好在可以懲罰過熱產(chǎn)品j。

(2)根據(jù)商品的相似度和用戶的歷史行為，給用戶生成推薦列表。

4.3 基于模型的協(xié)同過濾算法

User-CF和Item-CF合稱為memory-based CF，而model-based CF使用一般機(jī)器學(xué)習(xí)的方式，其基于樣本的用戶喜好信息，訓(xùn)練出一個推薦模型，然后根據(jù)實時的用戶喜好的信息進(jìn)行預(yù)測和計算推薦。

常用的模型包括LSI、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等。

4.4 UserCF和ItemCF之間的比較

在現(xiàn)實的情況中，往往物品的個數(shù)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于用戶的數(shù)量的，而且物品的個數(shù)和相似度相對比較穩(wěn)定，可以離線完成工作量最大的相似性計算步驟，從而大大降低了在線計算量，基于用戶的實時性更好一些。但是具體使用的場景，還需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)類型來區(qū)分，User-CF偏重于反應(yīng)用戶小群體熱點，更具社會化，而Item-CF在于維持用戶的歷史興趣，比如：

對于新聞、閱讀類的推薦，新聞閱讀類的信息是實時更新的，所以ItemCF在這種情況下需要不斷更新，而用戶對新聞的個性化推薦不是特別的強(qiáng)烈情況，用戶有新行為不會導(dǎo)致相似用戶的劇烈運動。

對于電子商務(wù)類別的，由于用戶消費代價比較高，所以對個性化的精確程度要求也比較高，而一段用戶有新的行為，也會導(dǎo)致推薦內(nèi)容的實時變化

協(xié)同過濾的算法缺點也很明顯，除了上面的冷啟動之外，往往商家的用戶數(shù)量和產(chǎn)品數(shù)量都很多，所以矩陣的計算量會非常的大，但某個具體的用戶往往買的東西又有限，所以數(shù)據(jù)同時也是高度稀疏的。

五、基于標(biāo)簽的推薦方法

基于標(biāo)簽的推薦算法也是十分常見的，比如豆瓣網(wǎng)、京東的商品評論等。標(biāo)簽信息一般分為專家、學(xué)者類打的標(biāo)簽；一類為普通用戶給商品打的標(biāo)簽（UGC, User Generated Content）。而標(biāo)簽的內(nèi)容一般要么描述商品本身的，比如名字、類別、產(chǎn)地等，也或者用戶對商品的觀點評價，比如便宜、好用、性能強(qiáng)等，三元組（用戶、物品、標(biāo)簽）通過標(biāo)簽將用戶和物品進(jìn)行聯(lián)系。

基于標(biāo)簽推薦最簡單的例子比如：統(tǒng)計一個用戶最常用的標(biāo)簽，統(tǒng)計每個物品最常被打的標(biāo)簽，然后兩者通過一定的關(guān)系推薦起來；當(dāng)然也可以展現(xiàn)標(biāo)簽云，讓用戶點擊自己感興趣的標(biāo)簽，然后依此個性化推薦。

國內(nèi)的京東、淘寶、豆瓣都大量使用標(biāo)簽信息。

由于標(biāo)簽的評價用戶主觀性比較強(qiáng)，所以一方面同樣意思用戶的用語差異性比較大，規(guī)范化可以考慮：用戶評價的時候提供常用標(biāo)簽，讓用戶點擊可以減少輸入差異，而推薦的標(biāo)簽包括該物品描述性較好的標(biāo)簽，以及用戶自己常用的標(biāo)簽（用戶一致性）；人為或者通過自然語言處理技術(shù)對標(biāo)簽進(jìn)行整理，對于用戶積極和消極的評價進(jìn)行區(qū)分；標(biāo)簽也有長尾分布效應(yīng)，所以除了熱門標(biāo)簽外怎么提取那些差異化的有用標(biāo)簽進(jìn)行更精確的推薦也是應(yīng)當(dāng)研究的課題（卡方分布/SVD?）。

via：PPV課大數(shù)據(jù)

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