大數(shù)據(jù)時代，冗雜的信息讓身處其中的用戶們感到迷茫，無法抉擇。所以，大數(shù)據(jù)時代推薦系統(tǒng)的重要程度就不言而喻了。如何在有限的時間內(nèi)給用戶推薦合適的信息或商品，是推薦系統(tǒng)最重要的工作。那么，推薦系統(tǒng)是如何運(yùn)轉(zhuǎn)的，其原理以及運(yùn)轉(zhuǎn)流程如何？以下，將由筆者為大家詳細(xì)講述。
一、你關(guān)心的，才是頭條
隨著互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)量也在不斷增加。僅微信，平均每個人要關(guān)注幾十甚至上百個公眾號；淘寶的商品數(shù)量也有上億種。 如何在有限的時間找到需要的信息或者商品？如何給用戶推薦合適的內(nèi)容和商品？ 除了搜索引擎按照用戶的搜索展示外，推薦系統(tǒng)也起了關(guān)鍵作用，通常有兩種推薦方式。 第一種推薦方式是：大眾推薦。 基于“大家都喜歡潮流（跟風(fēng)）”這一假設(shè)，根據(jù)流行程度進(jìn)行大眾推薦，常見的有熱搜、排行榜，對于新的作品或者新的商品，也會單獨(dú)推薦，以提高新鮮感。 這種大眾推薦方式主要依靠閱讀量或者人工進(jìn)行推薦，主要有兩個問題：一來熱門的數(shù)量有限，用戶可能看一會兒就沒什么可看的了；另一方面，用戶或許對特定的領(lǐng)域更感興趣，愿意為此花時間或者花錢，這也就是所說的長尾效應(yīng)。 這就催生出了第二種推薦方式：個性推薦，也是我們要講述的。 個性推薦本質(zhì)上是一種信息過濾系統(tǒng)，用于預(yù)測用戶對物品的偏好，推薦用戶更感興趣的內(nèi)容，用戶使用時長會快速增加，刷新聞，一刷就是幾個小時；推薦用戶更感興趣的商品，“逛”商場的時間和客單價也會相應(yīng)提高。 最近風(fēng)頭正盛的今日頭條正是使用推薦系統(tǒng)，獲得快速成長的絕佳范例。
按照今日頭條官網(wǎng)的介紹：今日頭條“一款基于數(shù)據(jù)挖掘的推薦引擎產(chǎn)品，它為用戶推薦有價值的、個性化的信息，提供連接人與信息的新型服務(wù)”。通過個性推薦，今日頭條在短短幾年時間內(nèi)，成長為互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域炙手可熱的明星。
今日頭條融合了多種特征進(jìn)行計算，包括興趣、年齡、性別、行為等用戶特征，地理位置、時間、天氣等環(huán)境特征，主題詞、熱度、時效性、質(zhì)量、作者來源等文章特征。通過數(shù)據(jù)計算特征，根據(jù)特征計進(jìn)行推薦，最終實(shí)現(xiàn)“千人千面”的新聞推薦方式。
在電商領(lǐng)域，最值得稱道的是亞馬遜，亞馬遜宣稱，通過個性推薦提高了其30%的銷售。
亞馬遜記錄用戶瀏覽頁面的點(diǎn)擊、加入購物車、購買、評價等行為，將用戶的行為記錄與其他用戶的進(jìn)行對比，通過相似用戶，向用戶推薦更多可能感興趣的商品。與此同時，根據(jù)用戶的行為的變化，不定期更新推薦內(nèi)容，充分考慮到了用戶喜好的改變。
除了電商和新聞，在視頻、圖書、音樂等領(lǐng)域，個性推薦系統(tǒng)也發(fā)揮了越來越大的作用。
常見的個性推薦算法主要包括：基于內(nèi)容個性推薦、利用用戶行為的協(xié)同過濾、基于數(shù)學(xué)模型的推薦等。在實(shí)際應(yīng)用中，往往會將這些推薦系統(tǒng)的結(jié)果進(jìn)行融合，生成最終的推薦。
二、基于內(nèi)容的推薦(Content-Based Recommendation)
1. 猜你喜歡
基于內(nèi)容的推薦主要利用內(nèi)容本身的特征進(jìn)行推薦，把類似的內(nèi)容推薦給用戶。 比如：根據(jù)音樂的流派、類型、歌手等推薦類似的音樂，如果用戶喜歡聽《青花瓷》，音樂APP就會推薦周杰倫的《千里之外》。同樣也可以根據(jù)商品推薦同類的商品，如果用戶搜索過手機(jī)，電商APP就會在首頁推薦各種牌子的智能手機(jī)。 基于內(nèi)容的推薦是非?；A(chǔ)的推薦策略，最核心環(huán)節(jié)的是：計算內(nèi)容本身的相似性。 以音樂為例：向用戶推薦同一個歌手的音樂是很簡單的，用戶喜歡《青花瓷》，就直接把周杰倫的歌單推薦過去就好了。 相比之下，向用戶推薦某個流派的音樂稍微有些難度，首先要有每一首歌的流派標(biāo)簽，之后根據(jù)標(biāo)簽進(jìn)行推薦，還好幾乎每首歌都有流派標(biāo)簽，比如：流行、輕音樂、搖滾、民謠等。 語言、主題、場景等標(biāo)簽也是類似的。所有這些標(biāo)簽都需要手工標(biāo)記，雖然麻煩，但是也能實(shí)現(xiàn)。 但，如果用戶可能就是喜歡某種調(diào)調(diào)，某些歌詞呢？如何向用戶推薦某種曲風(fēng)、曲調(diào)或者歌詞的音樂？這就需要計算旋律的相似性、歌詞的相似性等。 涉及到音頻處理，這個問題有些復(fù)雜，一時半會兒也說不清楚，我們拿稍微簡單些的新聞推薦，剖析下如何實(shí)現(xiàn)基于內(nèi)容的推薦，雖然具體的操作和算法不同，但原理是相通的。 雖說稍微簡單些，但新聞相似度的計算也是相當(dāng)復(fù)雜的工作，主要包括獲取新聞、清洗數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘、計算相似度等環(huán)節(jié)。 按照所述《網(wǎng)絡(luò)爬蟲》，我們可以使用爬蟲來獲取新聞，這里不再贅述。 數(shù)據(jù)獲取之后，就是數(shù)據(jù)清洗，主要是新聞去重，新聞熱點(diǎn)就那么多，大家“借鑒來借鑒去”，不可避免存在重復(fù)的內(nèi)容。 比較簡單的去重方式就是直接計算句子是否重復(fù)出現(xiàn)，如果連續(xù)幾句話都一模一樣，重復(fù)的可能性就比較大。說句題外話，“洗稿”基本就把句子重新寫了一遍，直接重復(fù)很少，這也是洗稿不容易被發(fā)現(xiàn)的一個主要原因。 在去重的同時，也會識別色情內(nèi)容、廣告、政治敏感內(nèi)容等。2. 新聞分類
基于內(nèi)容的推薦，大多數(shù)的時間都在進(jìn)行內(nèi)容挖掘和分析。 數(shù)據(jù)清洗之后，基本就是一篇篇新聞文本了。但一篇文章動輒幾百上千字，文本自身的數(shù)據(jù)量太大，直接計算相似度還很困難，需要通過數(shù)據(jù)挖掘，計算文本的特征，之后再利用特征計算相似度。 最常見的特征是關(guān)鍵詞，我們可以用關(guān)鍵詞表示一篇文章，就像我們評價一個不是特別熟悉的人一樣，使用“標(biāo)簽”來表示我們對他的看法。
常用的關(guān)鍵詞獲取技術(shù)是上一章《搜索引擎》所講的TF-IDF（Term Frequency–Inverse Document Frequency）模型，通過分詞、去除關(guān)鍵詞、計算每個詞出現(xiàn)的頻率獲得TF；計算關(guān)鍵詞在所有新聞中出現(xiàn)的頻率，計算IDF，之后按照TF-IDF模型，計算關(guān)鍵詞特征。
這里為了方便展示，沒有計算TF-IDF具體數(shù)值。
比如：這篇新聞（2019年3月7日《人民日報》），原文有上千字，我們使用TF-IDF模型，去掉停用詞和常用詞，提取關(guān)鍵詞。通過計算， “國產(chǎn)”“科幻電影”“流浪地球”等直接體現(xiàn)本文內(nèi)容詞語就是本文的關(guān)鍵詞。
按照同樣的方法，另一篇類似的文章（2019年2月14日《中國經(jīng)濟(jì)網(wǎng)》），我們可以提取其中的關(guān)鍵詞，“好萊塢”“科幻電影”“現(xiàn)實(shí)”等。
為了便于對比，我還找了另一篇文章來自微軟亞洲研究院的文章（2018年11月6日），關(guān)鍵詞是 “推薦系統(tǒng)”“收入”等。
我們用關(guān)鍵詞表示這幾篇新聞，使用新聞1代指第一篇新聞，其他類似：
新聞1={“中國”，“科幻電影”，“流浪地球”，“人類”}
新聞2={“好萊塢”，“科幻電影”，“人類”}
新聞3={“推薦系統(tǒng)”，“收入”}
這樣，一篇幾千字的新聞，就被我們壓縮成了幾個關(guān)鍵詞，當(dāng)然，實(shí)際的情況沒有這么簡單，一篇新聞可能有數(shù)十個關(guān)鍵詞。
這里還不能明顯看出什么區(qū)別，當(dāng)我們把這三篇文章的關(guān)鍵詞放在一起，就很容易發(fā)現(xiàn)文章之間的相似程度。
因?yàn)橛邢嗤年P(guān)鍵詞，相較新聞3，新聞1和新聞2明顯比較類似，可以把新聞1和新聞2歸為一類，新聞3單獨(dú)一類。
3. 余弦相似度
通過數(shù)據(jù)TF-IDF模型，我們已經(jīng)獲得了關(guān)鍵詞，并發(fā)現(xiàn)可以根據(jù)關(guān)鍵詞的不同，判斷新聞內(nèi)容的相似性。 那么，我們?nèi)绾瘟炕@種類似關(guān)系呢？ 最簡單的方式是余弦相似度，通過計算兩個向量的夾角余弦值來評估他們的相似度。 如圖所示，我們使用向量夾角的大小，來判斷兩個向量的相似程度，夾角越小，兩個向量越類似；夾角越大，兩個向量越不同。左邊的夾角就要小于右邊，我們可以認(rèn)為，左邊的兩個向量更加類似。
在二維空間中，我們使用a、b表示兩個向量，a和b的坐標(biāo)分別是(x1,y1)，(x2,y2)，向量a和向量b的余弦計算公式如下：
余弦的這種計算方法對多維向量也成立，這里我們假設(shè)總共有n維向量。
利用余弦相似度，我們可以計算關(guān)鍵詞之間的相似程度。
我們把每一個新聞當(dāng)做向量，每一個關(guān)鍵詞作為一個維度（可以理解為一個坐標(biāo)軸，如果有兩個關(guān)鍵詞，就是二維向量；如果有三個關(guān)鍵詞，就是三維向量，依此類推）。
這樣，每篇新聞都用關(guān)鍵詞表示，每個關(guān)鍵詞都有一個TF-IDF值。
下表是一個簡單的TF-IDF表格，不同新聞有不同的關(guān)鍵詞，以及對應(yīng)TF-IDF值。
之后，按照多維向量的計算公式，我們可以計算所有新聞兩兩之間的相似程度。
- 如果向量夾角為0度，余弦相似度為1，此時兩個向量應(yīng)該是最相似的。這表明，兩篇新聞內(nèi)容非常相似，當(dāng)然，也有可能是重復(fù)的文章。
- 如果夾角為90度，此時余弦相似度為0。這表明，兩篇新聞的關(guān)鍵詞都不一樣，內(nèi)容完全是無關(guān)的。
- 余弦相似度在0~1之間，說明兩篇新聞具有一定的相關(guān)性。
4. 基于內(nèi)容推薦的特點(diǎn)
首先，基于內(nèi)容的推薦實(shí)現(xiàn)起來比較簡單。相較其他推薦系統(tǒng)，不需要復(fù)雜的算法和計算，因此在新聞、電影、音樂、視頻等推薦中有廣泛的應(yīng)用。 第二，如果只計算標(biāo)題的相關(guān)性，就可以實(shí)時計算。這在電商的商品推薦，非常有吸引力。試想一下，根據(jù)用戶的瀏覽行為，實(shí)時更新“猜你喜歡”，對用戶來說，是非常貼心的了，隨之而來是較高的轉(zhuǎn)化率。 第三，基于內(nèi)容的推薦可以解決冷啟動的問題。在最開始做推薦的時候，往往沒有大量且有效的用戶行為數(shù)據(jù)的，無法實(shí)現(xiàn)協(xié)同過濾等更加高級的推薦方式，只能利用商品本身的數(shù)據(jù)做內(nèi)容推薦。更多關(guān)于冷啟動的內(nèi)容，會在后面介紹。 需要注意的是：在特定場景中，基于內(nèi)容的推薦也存在很多問題。 比如：電商推薦會根據(jù)用戶購買記錄，推薦一些同款或者類似的產(chǎn)品。對于那些手機(jī)、單反相機(jī)等低頻購買行為，重復(fù)購買率很低，最好的展位就這樣被浪費(fèi)掉了，機(jī)會成本非常大，這就需要更多的算法優(yōu)化來改進(jìn)基于內(nèi)容的推薦，比如用戶可以手動過濾一些不想看到的內(nèi)容等。三、協(xié)同過濾（Collaborative Filtering，CF）
1. 什么是協(xié)同過濾
如果你想看個電影，但不知道看哪部，你會怎么做？ 可能直接找個熱門的電影，這是基于熱度的大眾推薦；可能會找科幻、愛情類型的電影觀看，這是基于內(nèi)容的推薦；還可能問問周圍的人，看有沒有什么好看的電影推薦，周圍有朋友、同事甚至父母，但我們一般不會找父母推薦，而是找朋友推薦，因?yàn)槲覀兿矚g的電影很可能是類似的，這也是協(xié)同過濾的核心思想。 前面講的基于內(nèi)容的推薦，只利用了內(nèi)容之間的相似性，在冷啟動或者用戶數(shù)據(jù)較少的情況下，可以使用。有了用戶（User）數(shù)據(jù)，比如點(diǎn)擊、購買、播放、瀏覽等操作，就可以投其所好，推薦用戶感興趣的文章、音樂、電影或商品，統(tǒng)稱為物品（Item）。這就是協(xié)同過濾。 按照計算相似度采用的標(biāo)準(zhǔn)不同，協(xié)同過濾主要分為：基于用戶的協(xié)同過濾（User-based Collaborative Filtering，User-based CF）和基于物品的協(xié)同過濾（Item-based Collaborative Filtering，Item-based CF）。 基于用戶的協(xié)同過濾通過計算用戶之間相似度進(jìn)行推薦，基于物品的協(xié)同過濾通過計算基于物品之間相關(guān)度進(jìn)行推薦，這有些拗口，具體的內(nèi)容會在后文介紹。2. 數(shù)據(jù)獲取
由上面的分析，我們可以發(fā)現(xiàn)：無論是用戶的相似度計算，還是物品之間的相關(guān)性的計算，前提都是要有大量的數(shù)據(jù)。 那么，如何收集數(shù)據(jù)呢？ “當(dāng)你在看風(fēng)景時，你已成為別人眼中的人風(fēng)景”，當(dāng)你刷新聞APP的時候，后臺也在默默記錄你的點(diǎn)擊的新聞、觀看時長、點(diǎn)贊、評論等信息。 比如：新聞APP可能會記錄，用戶小明，早上8點(diǎn)半打開了APP，此時使用4G網(wǎng)絡(luò)，同時GPS定位在持續(xù)快速移動，他先瀏覽了首頁的推薦新聞，點(diǎn)擊了20條，點(diǎn)贊了5條，單個新聞停留最長時間為3分鐘，之后打開了“財經(jīng)”板塊，發(fā)表了3條評論，快到9點(diǎn)的時候，小明關(guān)閉了APP。 同樣的，當(dāng)你逛電商APP的時候，后臺也會默默記錄你點(diǎn)擊、瀏覽、看評論、加入購物車、購買等行為。 比如，電商可能會記錄，用戶小紅，晚上10點(diǎn)用iPhone打開了APP，此時使用WIFI，GPS定位穩(wěn)定，她先瀏覽了首頁的個性推薦，點(diǎn)擊了幾個熱銷的女裝，之后在搜索框輸入了口紅，在瀏覽了18支口紅之后，她點(diǎn)擊進(jìn)入了購物車，把2天前加入購物車的高跟鞋結(jié)算了，使用花唄支付，晚上11點(diǎn)，小紅關(guān)閉了APP。 數(shù)據(jù)獲取有幾個需要注意的問題。 首先，是數(shù)據(jù)量的問題。針對每一個用戶，需要記錄幾乎所有的操作，無論是隱性還是顯性操作，偏好還是厭惡行為，都要把這些行為數(shù)據(jù)上傳到服務(wù)器。如果一個APP有幾億的用戶，同一時刻可能有上百萬的在線瀏覽量，數(shù)據(jù)量之大可想而知，遇到雙十一、春晚等高流量場景，服務(wù)器可能一下子就宕機(jī)了。 其次，如何確定用戶身份的問題。一個用戶可能有多個手機(jī)；可能使用微信、QQ、手機(jī)號、郵箱、微博、淘寶等不用方式登錄；可能使用手機(jī)APP，也可能使用電腦瀏覽器。同一個用戶不同終端、賬號的信息要同步，這樣才能準(zhǔn)確地計算用戶特征。APP通常會鼓勵用戶同時綁定微博、微信、手機(jī)等賬戶，很大程度上也是為了確定用戶的身份。 第三，數(shù)據(jù)的進(jìn)一步清洗。比如因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)中斷，用戶在短時間內(nèi)產(chǎn)生了大量點(diǎn)擊的操作，或者手機(jī)閃退，造成的信息丟失。這都需要針對每一個情況，具體分析，甚至需要針對每一種情況單獨(dú)寫代碼應(yīng)對，工作量之大，可想而知。 第四，還有難以避免的隱私問題。記錄GPS、上傳通訊錄、訪問內(nèi)容等算是APP的常規(guī)操作，不斷有APP被曝出偷偷錄音、拍照等行為，某互聯(lián)網(wǎng)大佬，在論壇上演講直接說出，“多數(shù)情況下，中國人愿意用隱私交換便捷性”， 引起輿論嘩然。隱私問題，無法僅僅依靠技術(shù)來解決。3. 基于用戶的協(xié)同過濾（User-Based CF）
基于用戶的協(xié)同過濾，通過用戶對不同物品的偏好，計算用戶之間的相似度，之后基于用戶的相似度進(jìn)行推薦，本質(zhì)上就是將類似的用戶偏好的物品推薦給當(dāng)前用戶。 亞馬遜的 “瀏覽詞商品的顧客也同時瀏覽”就是User-based協(xié)同過濾的典范。比如：在亞馬遜上搜索《統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法》這本書，系統(tǒng)會推薦瀏覽《統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法》這本書的人，也同時瀏覽《機(jī)器學(xué)習(xí)》《深度學(xué)習(xí)》等書。
基于用戶的協(xié)同過濾計算分兩步：第一步，根據(jù)用戶行為，計算用戶的相似程度；第二步，把與當(dāng)前用戶類似的用戶喜歡的物品推薦給當(dāng)前用戶，這句話同樣拗口，可以參考下圖。
計算用戶的相似度，與前文計算內(nèi)容之間相似度的方法基本一樣，最常使用的是余弦相似度，通過計算用戶之間的余弦距離，判斷用戶相似程度。
比如下表，代表不同用戶對不同物品的喜好程度。
首先，計算用戶的相似度。用戶A、用戶C都喜歡商品1、商品3，但與用戶B基本沒有什么交集，所以，用戶A和用戶C比較相似。
之后，我們可以把相似用戶喜歡的物品互相推薦給對方。比如：用戶C喜歡物品4，而用戶A沒有買過，我們就把物品4推薦給用戶A，實(shí)現(xiàn)了推薦的過程。
這里需要注意的是：我們沒有必要根據(jù)用戶C喜歡物品3，就把物品3也推薦給用戶A ，因?yàn)槲锲?已經(jīng)是用戶A喜歡的，這里沒有必要重復(fù)推薦。
4. 基于物品的協(xié)同過濾（Item-Based CF）
基于物品的協(xié)同過濾，通過分析用戶的記錄，計算物品之間的相關(guān)性，推薦與當(dāng)前物品類似的物品。 基于物品的協(xié)同過濾有個經(jīng)典的案例：超市巨頭沃爾瑪發(fā)現(xiàn)購買啤酒的人同時也會購買紙尿布，于是，就把啤酒和紙尿布放在一個貨架上，在這里，啤酒和紙尿布具有很大的相關(guān)性。 基于內(nèi)容的推薦(Content-Based Recommendation)、基于物品的協(xié)同過濾（Item-Based Collaborative Filtering），兩者有些類似，都需要計算物品之間的關(guān)系，但兩者也有很大的不同。 基于內(nèi)容的推薦，本質(zhì)是計算內(nèi)容本身的相似度。其中最大的問題是：我們無法通過用戶喜歡的音樂，給他推薦類似的電影；用戶購買了電視，我們無法給用戶推薦空調(diào)。 基于物品的協(xié)同過濾，本質(zhì)上是通過用戶行為，計算相關(guān)性。不需要計算音樂和電影的相似程度，喜歡某首歌的人，也喜歡看某部電影，我們就說這首歌和這部電影有相關(guān)性；用戶購買電視的時候，很多時候也會順便購買空調(diào)，我們就判斷電視和空調(diào)具有相關(guān)性。 基于物品的協(xié)同過濾，同樣有兩個步驟：第一步，根據(jù)用戶行為，計算物品的相關(guān)度；第二步，根據(jù)用戶的偏好，推薦相關(guān)的物品給他。 相似度的計算是都是類似的，通常情況下直接計算余弦距離就可以了。這里著重講一下推薦的過程。 如下表所示：物品1同時受到用戶A、用戶B、用戶C喜歡，物品3同時受到用戶A、用戶B喜歡，而物品2只有用戶B喜歡，我們可以發(fā)現(xiàn)物品1和物品3有某種相似性或者相關(guān)性。我們就可以把物品3推薦給用戶C，這里同樣要避免重復(fù)推薦。
User-Based CF 和Item-Based CF是協(xié)同過濾的兩個最基本的算法，有各自的適用場景。User-Based CF計算用戶之間的相似度，適用于用戶較少的場景，Item-Based CF計算物品之間的相似度，適用于產(chǎn)品較少的場景。
User-Based CF很早以前就提出來了，Item-Based CF是從 Amazon 的論文和專利發(fā)表之后（2001 年左右）開始流行，其中的一個主要原因是亞馬遜提供很多都是自營服務(wù)，商品數(shù)量有限，商品的數(shù)據(jù)也比較穩(wěn)定，計算起來比較方便。相比之下，用戶的數(shù)據(jù)就很多，而且分散，計算速度比較慢。
但對于新聞、影視等內(nèi)容推薦系統(tǒng)，或者淘寶等電商平臺，情況正好是相反的，物品的數(shù)量很多，更新頻繁。相比之下，用戶數(shù)量就相對較少并且比較穩(wěn)定了。在這種情況下，就比較適合User CF推薦系統(tǒng)。
5. 協(xié)同過濾的特點(diǎn)
協(xié)同過濾的優(yōu)勢顯而易見。 首先，在于充分利用了現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，從而可以挖掘出更多的信息。比如：前面所說的紙尿布和啤酒的相關(guān)性，使用基于內(nèi)容的推薦無論如何也是計算不出來的。 其次，協(xié)同過濾可以更加直觀地展示推薦理由。讓人信服的理由，總能激發(fā)人們的點(diǎn)擊和購買的欲望。比如：亞馬遜在推薦頁面顯示“瀏覽此商品的顧客也同時瀏覽”就比較有說服力，用戶購買的可能性就比較大。使用基于內(nèi)容的推薦或者更高級的基于數(shù)學(xué)模型的推薦算法，往往不能簡潔清楚地說明推薦理由，總不能顯示“根據(jù)計算新聞之間的相似度，這篇新聞和某篇新聞比較相似，推薦給你”。 但，協(xié)同過濾也存在一些問題。 首先，是數(shù)據(jù)的問題。在用戶冷啟動或者產(chǎn)品上新時，因?yàn)闆]有數(shù)據(jù)，協(xié)同過濾就無法實(shí)現(xiàn)推薦。與此同時，大量的數(shù)據(jù)隨著而來的是較大的計算量，在一些實(shí)時推薦系統(tǒng)中，應(yīng)用受到一定限制。 第二，是用戶喜好的變化。不少追星族可能會三天兩頭換一個明星追，在推薦領(lǐng)域，也存在類似的問題。協(xié)同過濾通過歷史數(shù)據(jù)計算用戶的愛好、用戶之間的類似程度，這就存在一個基本假設(shè)：用戶會喜歡和他以前喜歡的相似的東西，但用戶的愛好會隨著時間、新產(chǎn)品的出現(xiàn)、營銷等發(fā)生改變。 甚至在某種程度上，推薦系統(tǒng)本身就在有意無意地影響用戶的喜好，典型的社交電商會通過各種方式“種草”新的流行產(chǎn)品。6. 50行代碼實(shí)現(xiàn)Item-Based協(xié)同過濾
import pandas as pd import numpy as np #?原始數(shù)據(jù) data = {‘張三’: {‘小時代’: 2.5, ‘大圣歸來’: 3.5, ‘無雙’: 2.5}, ‘李四’: {‘小時代’: 3.0, ‘我不是藥神’: 3.5,’致青春’: 1.5, ‘霸王別姬’: 3.0}, ‘王五’: {‘小時代’: 2.5,? ‘大圣歸來’: 3.5, ‘霸王別姬’: 4.0}, ‘趙六’: {‘我不是藥神’: 3.5, ‘致青春’: 3.0, ‘霸王別姬’: 4.5, ‘無雙’: 2.5}, ‘小甲’: {‘致青春’: 2.0,? ‘大圣歸來’: 3.0, ‘無雙’: 2.0}, ‘小乙’: {‘我不是藥神’: 4.0, ‘霸王別姬’: 3.0,? ‘無雙’: 3.5}, ‘小丙’: {‘我不是藥神’: 4.5, ‘無雙’: 1.0, ‘大圣歸來’: 4.0}} #讀取數(shù)據(jù)，清晰數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)歸一化[0,1] data = pd.DataFrame(data) data = data.fillna(0) mdata = data.T np.set_printoptions(3) mcors = np.corrcoef(mdata, rowvar=0) mcors = 0.5 + mcors * 0.5 mcors = pd.DataFrame(mcors, columns=mdata.columns, index=mdata.columns) #計算user-item評分 def cal_score(matrix, mcors, item, user): totscore = 0;totsims = 0;score = 0 if matrix[item][user] == 0: for mitem in matrix.columns: if matrix[mitem][user] == 0: continue else: totscore += matrix[mitem][user] * mcors[item][mitem] totsims += mcors[item][mitem] score = totscore / totsims else: score = matrix[item][user] return score #計算物品之間的相關(guān)性 def cal_matscore(matrix, mcors): score_matrix = np.zeros(matrix.shape) score_matrix = pd.DataFrame(score_matrix, columns=matrix.columns, index=matrix.index) for mitem in score_matrix.columns: for muser in score_matrix.index: score_matrix[mitem][muser] = cal_score(matrix, mcors, mitem, muser) return score_matrix #根據(jù)物品相關(guān)性，進(jìn)行推薦 def recommend(matrix, score_matrix, user): user_ratings = matrix.ix[user] not_rated_item = user_ratings[user_ratings == 0] recom_items = {} #排除用戶已經(jīng)看過的電影 for item in not_rated_item.index: recom_items[item] = score_matrix[item][user] recom_items = pd.Series(recom_items) #推薦結(jié)果排序 recom_items = recom_items.sort_values(ascending=False) return recom_items[:1] score_matrix = cal_matscore(mdata, mcors) user = input(‘請輸入用戶名:’) recom_items=recommend(mdata, score_matrix, user) print(recom_items) 如果你的電腦有Python環(huán)境，運(yùn)行這個程序，按照提示輸入，就可以看到輸出結(jié)果： 你可以對這些Python語言不太了解、對編程也不太感興趣，但你不用知道每行代碼用什么用，如何運(yùn)行這些代碼，只需要有個直觀的印象，直觀了解程序員每天的工作——協(xié)同過濾原來是這么做的呀。 首先獲取User-Item信息，進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，計算用戶或者物品之間的相關(guān)性，最后進(jìn)行推薦就好了。每一個步驟都可以用一個代碼模塊寫出來，之后匯總到一起就可以了。 在實(shí)際寫代碼的過程中，也有開源的解決方案可以使用，在開源解決方案的基礎(chǔ)上，可以在較短的時間內(nèi)、花費(fèi)較短的成本，獲得可靠的解決方案。 當(dāng)然，現(xiàn)實(shí)中的推薦系統(tǒng)沒有這么簡單，應(yīng)用場景不同，使用的算法、系統(tǒng)的配置也不盡相同，程序員要花很多時間在系統(tǒng)的配置上，這個我們在最后會講到。四、現(xiàn)實(shí)中的推薦系統(tǒng)
1. 如何實(shí)現(xiàn)冷啟動
在推薦系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)積累量較少，無法給新用戶或者新產(chǎn)品做個性推薦，這就是冷啟動問題。沒有用戶數(shù)據(jù)，就沒辦法推薦；沒有更好的推薦，用戶留下的數(shù)據(jù)就很少，這也是一個先有雞還是先有蛋的問題。 冷啟動問題基本可以分為兩類：用戶冷啟動和物品冷啟動。顧名思義，用戶冷啟動指如何給新用戶進(jìn)行個性化推薦。 物品冷啟動指：如何將新的物品推薦給可能對它感興趣的用戶？ 產(chǎn)品經(jīng)理、程序員、創(chuàng)業(yè)者想了很多辦法來解決冷啟動問題，最常見的兩種解決辦法。 第一種解決方式是：大眾推薦。 通常20%的產(chǎn)品獲得了80%的關(guān)注和流量，給用戶推薦一些熱門產(chǎn)品，比如：熱搜榜、熱銷榜等，點(diǎn)擊率也不錯，通過這種方式，可以滿足用戶的基本需求。對于一些新上架的商品或者新的音樂，也會有新品榜單獨(dú)推薦，以此解決物品冷啟動的問題。 第二種方式是：盡可能獲得更多的信息。 比如：在用戶注冊時候，激勵用戶綁定微博賬號，從微博的數(shù)據(jù)接口，可以發(fā)掘用戶的一些偏好；激勵用戶選擇一些感興趣的博主或者板塊，可以直接獲得用戶的喜好；利用用戶注冊時填寫的年齡、性別、手機(jī)號碼（歸屬地）甚至教育程度等信息，也可以獲得很多有用的數(shù)據(jù)。 一些APP或者網(wǎng)頁也會開發(fā)出有趣的測試，獲得用戶的偏好。
2. 位置和時間約束
地理位置約束： 在很多情況下，地理位置是推薦系統(tǒng)最常見的一個約束，不少外賣、本地電商等平臺，在排序中也有距離優(yōu)先的選項(xiàng)。比如：我們使用本地電商平臺找餐廳，通常情況下，我們不會跑大半個城市吃飯，所以APP會推薦較近的餐廳。 那么，如何實(shí)現(xiàn)基于地理位置進(jìn)行個性推薦呢？ 常見的方式是在排序的時候，對距離添加一個權(quán)重，如果距離越近，相應(yīng)的權(quán)重越高，排名越靠前。比如：我們在杭州火車站搜索餐館，會優(yōu)先推薦附近的，這也是搜索引擎和個性推薦的一個交集。 為了加快計算速度，通常會采用樹狀存儲，比如：下面這張圖，可以通過杭州、上城區(qū)、火車站，快速找到火車站范圍內(nèi)的餐館。
時間約束：
在協(xié)同過濾中，我們講到，用戶的喜好可能會隨著時間發(fā)生改變，比如：電商產(chǎn)品在賣衣服時，冬天推薦的衣物和夏天推薦的衣物是不同的；上班時候上看的新聞跟下班看的也可能不一樣。這就要求我們在進(jìn)行推薦的時候，把時間這個因素考慮進(jìn)去。
最常用的處理方式，是在推薦中添加跟時間相關(guān)的權(quán)重。比如：用戶一個月前加入購物車跟今天加入購物車的行為應(yīng)該有不同的權(quán)重，今天的行為權(quán)重更高，在個性推薦時，應(yīng)更多地根據(jù)今天的行為進(jìn)行推薦，這也是電商APP實(shí)時更新推薦商品的重要方式。
實(shí)時熱榜，也是利用時間約束的一個范例，用戶可以關(guān)注時下最流行的新聞、衣服、電影等，閱讀時長、購買轉(zhuǎn)化率等都會有很大的提高。比如：微博的Slogan就是“隨時隨地，發(fā)現(xiàn)新鮮事”，把熱點(diǎn)利用到了極致。
3. 推薦系統(tǒng)架構(gòu)
融合：
在實(shí)際使用中，單獨(dú)使用一種推薦系統(tǒng)無法解決所有的問題，推薦系統(tǒng)需要將用戶的行為、物品的特征、時間和地理?xiàng)l件等考慮進(jìn)去。通常情況下，推薦系統(tǒng)會同時使用基于內(nèi)容的推薦、協(xié)同過濾、基于時間的推薦等作為推薦引擎，之后，對這些推薦結(jié)果進(jìn)行按照一定權(quán)值進(jìn)行合并。
這樣的好處非常明顯，每一個推薦引擎都實(shí)現(xiàn)了特定的目的，相當(dāng)于解耦合，降低了系統(tǒng)的復(fù)雜度，我們可以單獨(dú)調(diào)整某個模塊進(jìn)行優(yōu)化。
需要注意的是：推薦引擎也會添加一些大眾推薦或者隨機(jī)推薦，以增加系統(tǒng)的多樣性，給用戶帶來新鮮感。同時，在某種程度上也可以避免“信息繭房”的道德指責(zé)。比如推薦音樂，如果完全按照用戶的習(xí)慣進(jìn)行推薦，結(jié)果往往就局限在一個很小的范圍——聽民謠的人，可能永遠(yuǎn)不會被推薦搖滾，這就需要加入大眾推薦或者隨機(jī)推薦，適當(dāng)拓展推薦的內(nèi)容。
過濾：
過濾是對初始的推薦結(jié)果進(jìn)行處理，這里主要有兩個方面的過濾。
一方面，為了針對實(shí)際需求，對推薦結(jié)果進(jìn)行篩選。
最常見的是過濾熱門的物品，比如：TFBOYS新出了一首歌，成為爆款，很多年輕人都聽過，再把這首歌推薦給用戶可能就沒有什么意義。
除此之外，還需要過濾用戶已經(jīng)看過的新聞、電影、購買過的商品，比如：我們已經(jīng)買了一款手機(jī)，電商APP還在一直推薦，我們就會覺得這個APP很傻。針對一些質(zhì)量差、評價低的商品，也可以有選擇的過濾，比如電商APP會折疊一些低質(zhì)低價的商品。
另一方面，是合規(guī)的需求。
無論是什么產(chǎn)品，都要合法合規(guī)，今日頭條等不少內(nèi)容平臺，也加大力度，對熱搜、推薦進(jìn)行審查。
比如：今日頭條成立早期，官媒就連發(fā)評論，批評其讓用戶困在信息繭房，低俗內(nèi)容污染網(wǎng)絡(luò)生態(tài)，字節(jié)跳動旗下內(nèi)涵段子就被廣電總局永久關(guān)停。為此，今日頭條張一鳴公開道歉，聲稱要傳播正能量，符合時代要求，尊重公序良俗。
4. 現(xiàn)實(shí)中的推薦系統(tǒng)
個性推薦系統(tǒng)可以提高用戶體驗(yàn)，增加用戶使用時長，提高銷量，但在實(shí)踐上，根據(jù)應(yīng)用場景和數(shù)據(jù)規(guī)模的不同，系統(tǒng)的差異也非常大。 對小型的網(wǎng)頁或者APP而言，由于成本、內(nèi)容數(shù)量、技術(shù)的限制，很可能是不進(jìn)行個性推薦的，運(yùn)營人員直接編輯推薦或者通過熱度進(jìn)行大眾推薦，可以滿足一般的使用。 對于稍大些的網(wǎng)頁或者APP，可能在單個或較少的服務(wù)器上就可以搭建出推薦系統(tǒng)，每天進(jìn)行離線特征提取、模型訓(xùn)練，訓(xùn)練完成之后，再上線運(yùn)行。對于這類需求而言，有成熟的開源推薦系統(tǒng)可以使用，比如Spark的機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning，ML）模塊可以直接使用。
離線數(shù)據(jù)處理，對一段時間（比如一天）的數(shù)據(jù)進(jìn)行集中計算，對于用戶今天的操作，可能第二天才會更新模型，并進(jìn)行個性推薦。離線數(shù)據(jù)處理實(shí)現(xiàn)起來比較簡單，但速度慢是硬傷。與離線數(shù)據(jù)處理對應(yīng)的是在線處理，兩者最大的差別是數(shù)據(jù)處理是不是實(shí)時的。
比如：我們點(diǎn)擊商品之后，個性推薦就會實(shí)時更新，這個是根據(jù)用戶的數(shù)據(jù)，實(shí)時進(jìn)行處理。在線數(shù)據(jù)處理要求實(shí)時記錄用戶行為、上傳到服務(wù)器、進(jìn)行推薦、之后再反饋給用戶，完成整個過程可能只有50ms的時間，眨眼的時間200ms，真真一眨眼的功夫就計算好了。
對于大型的信息或者電商平臺，可能有百萬的用戶同時在線，數(shù)據(jù)量也急劇上升，通常采用實(shí)時數(shù)據(jù)處理和離線數(shù)據(jù)處理相結(jié)合的方式。
由前面章節(jié)的介紹，我們知道：當(dāng)用戶數(shù)據(jù)量增加十倍，系統(tǒng)的復(fù)雜度可能不是十倍增加，而是上百倍的增加，甚至直接演變成了另外一個系統(tǒng)。
復(fù)雜系統(tǒng)的每一個環(huán)節(jié)都有可能成為系統(tǒng)的短板，進(jìn)而拉低整個系統(tǒng)的運(yùn)行效率，所以就需要對整個系統(tǒng)進(jìn)行重新開發(fā)。大多數(shù)時候也不是簡單的推倒再來，而是在現(xiàn)有基礎(chǔ)上進(jìn)行的修改，這就像在老城區(qū)開發(fā)一樣，既要維持現(xiàn)有的秩序，又要滿足不斷增長的流量需求。
對于大數(shù)據(jù)離線處理而言，單個服務(wù)器的數(shù)據(jù)存儲容量、處理速度有限，通常使用幾十甚至上百個服務(wù)器同時進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲和計算，如同上百人的大公司一樣，人與人之間的交流和分工，要耗費(fèi)大量的時間和精力。
上百服務(wù)器通常作為一個集群，使用分布式管理，比如：使用開源的工具Hadoop作為整個分布式系統(tǒng)的基礎(chǔ)架構(gòu)，使用Hive進(jìn)行分布式存儲，使用Spark進(jìn)行分布式計算和數(shù)據(jù)挖掘。
幸運(yùn)的是，這些優(yōu)秀的工具都是開源的，這也是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展速度非?？斓闹匾颉Ｏ啾戎?，不少行業(yè)更加封閉，一個公司老員工、新員工之間的技術(shù)交流尚且不暢，更別說不同公司之間的技術(shù)共享了。
對實(shí)時數(shù)據(jù)處理而言，處理速度是最大的追求，通常使用“流”式處理，就像生產(chǎn)工廠的流水線一樣，數(shù)據(jù)實(shí)時從用戶傳到服務(wù)器集群，服務(wù)器對接收的數(shù)據(jù)處理、更新模型、保存結(jié)果，客戶端實(shí)時獲取這些更新。
大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理，特別是實(shí)時處理，要花不少時間在系統(tǒng)的架構(gòu)、調(diào)試上，還要時不時面對流量過高的宕機(jī)風(fēng)險，這種情況下進(jìn)行個性推薦，有時候，難度可能不在推薦算法本身。
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