大部分人都聽說過個(gè)性化推薦，也知道千人千面，那么個(gè)性化推薦系統(tǒng)到底是怎么樣的？最近做了一點(diǎn)總結(jié)。

現(xiàn)在的人們面對(duì)信息過載問題日益嚴(yán)重，好的個(gè)性化推薦將能夠很好的提升用戶體驗(yàn)，提高用戶使用產(chǎn)品完成任務(wù)的效率，更好的留住用戶，進(jìn)一步擴(kuò)大產(chǎn)品的盈利。

對(duì)于一些電商類的產(chǎn)品，個(gè)性化推薦也能幫助減少馬太效應(yīng)和長尾效應(yīng)的影響，使商品的利用率更高，盈利增長。

【注】

馬太效應(yīng)：產(chǎn)品中熱門的東西會(huì)被更多人看到，熱門的東西會(huì)變得更加熱門，而冷門的東西更加冷門。

長尾理論：某些條件下，需求和銷量不高的產(chǎn)品所占據(jù)的市場(chǎng)份額，可以和主流產(chǎn)品的市場(chǎng)份額相比。

對(duì)于推薦系統(tǒng)的解釋分為4部分

一、常見的推薦算法原理（時(shí)間、位置影響）

目前常見的一些推薦如下：

基于內(nèi)容推薦：分析用戶看過的內(nèi)容（歷史內(nèi)容等 ）再進(jìn)行推薦。

基于用戶的協(xié)同過濾推薦（UserCF）：給用戶推薦和他興趣相似的其它用戶喜歡的物品。

基于物品的協(xié)同過濾推薦（ItemCF）：給用戶推薦和他之前喜歡的物品相似的物品。

基于標(biāo)簽的推薦：內(nèi)容有標(biāo)簽，用戶也會(huì)因?yàn)橛脩粜袨楸淮蛏蠘?biāo)簽，通過給用戶打標(biāo)簽或是用戶給產(chǎn)品打標(biāo)簽為其推薦物品。

隱語義模型推薦（LFM）：通過隱含特征推薦和用戶興趣匹配的物品。

社會(huì)化推薦：讓好友給自己推薦物品。

根據(jù)時(shí)間上下文推薦：利用用戶訪問產(chǎn)品的時(shí)間優(yōu)化推薦算法，或是根據(jù)季節(jié)性時(shí)令性變化進(jìn)行推薦。（如春節(jié)推薦春節(jié)相關(guān)物品）

基于地理位置的推薦（LARS）：根據(jù)用戶的地理位置進(jìn)行推薦。

其中比較常見的就是前4種推薦，7、8實(shí)際上是在基本的推薦算法上加上了一層根據(jù)時(shí)間和位置的加權(quán)篩選。

各種推薦算法是可以疊加在一起的，根據(jù)不同算法的權(quán)重調(diào)整，給用戶最為精準(zhǔn)智能的推薦。

（一）、基于內(nèi)容的推薦

基于內(nèi)容的推薦是基礎(chǔ)的推薦策略。如果你瀏覽或購買過某種類型的內(nèi)容，則給你推薦這種類型下的其他內(nèi)容。

基于內(nèi)容的推薦好處在于易于理解，但不足在于推薦不夠智能，多樣性和新穎性不足。

比如下圖中用戶某一天想買的是單反，但購買單反不是一個(gè)頻繁的行為，且買的是高端單反，那么接下來給用戶推薦的全是高端單反，推薦的轉(zhuǎn)化率就會(huì)低很多。

又或者是根據(jù)瀏覽歷史推薦，但假如我已經(jīng)買過了該物品，再給我推薦，重復(fù)購買的可能性會(huì)低很多。

（二）、基于用戶的協(xié)同過濾算法：

基于用戶的協(xié)同過濾（UserCF）算法，通過用戶對(duì)不同內(nèi)容的行為，來評(píng)測(cè)用戶之間的相似性，基于用戶之間的相似性做出推薦。這部分推薦本質(zhì)上是給用戶推薦和他相似的人感興趣的東西。

比如你曾經(jīng)喜歡（多次觀看）的電影都是科幻類的電影，如異形，終結(jié)者、星球大戰(zhàn)等，通過數(shù)據(jù)分析我找到了和你一樣看過異形，終結(jié)者，星球大戰(zhàn)的人，我發(fā)現(xiàn)他還經(jīng)常看復(fù)仇者聯(lián)盟的電

影，那么我則可以推薦你很有可能也會(huì)喜歡看復(fù)仇者聯(lián)盟，那么我就可以向你推薦復(fù)仇者聯(lián)盟。

以下對(duì)UserCF進(jìn)行比較詳細(xì)的說明，其余的算法會(huì)類似：

用 N（u）表示用戶u曾經(jīng)有過正反饋的物品集合

用N（v）表示用戶v曾經(jīng)有過正反饋的物品集合

用jaccard公式表示u和v的興趣相似度：

W（uv）=|N（u）∩N（v）|/|N（u）∪N（v）| 或者 用余弦相似度 W（uv）=|N（u）∩N（v）|/√|N（u）||N（v）|

對(duì)應(yīng)的表如下，該表的意思是用戶A對(duì)物品{a，b，c}有有過行為，對(duì){a，b，c}是感興趣的，用戶B對(duì){a，c}是感興趣的

那么用余弦公式計(jì)算用戶A和用戶B的興趣相似度就是W（ab）=|{a，b，c}∩{a，c}|/√|{a，b，c}||{a，c}|=1/√6

實(shí)際上的話，很多用戶之間并沒有對(duì)同樣的物品產(chǎn)生行為，即|N（u）∩N（v）|=0，為了優(yōu)化這種情況，我們可以先計(jì)算出|N（u）∩N（v）|≠0的用戶（u，v）再除以分母√|N（u）||N（v）|

首先需要建立物品到用戶的倒排表，對(duì)于每個(gè)物品都保存該物品產(chǎn)生過行為的用戶列表，令稀疏矩陣C［u］［v］=|N（u）∩N（v）|，假設(shè)用戶u和用戶v同時(shí)屬于倒排表K個(gè)物品對(duì)應(yīng)的用戶列表

即C［u］［v］=K，接著掃描倒排表中每個(gè)物品對(duì)應(yīng)的用戶列表，將用戶列表中兩兩用戶對(duì)應(yīng)的C［u］［v］加1，最終就可以得到所有用戶之間不為0的C［u］［v］

如圖，建立了一個(gè)4X4的用戶相似度矩陣，對(duì)于物品a，將W［A］［B］和W［B］［A］加1，對(duì)于物品b，將W［A］［C］和W［C］［A］加1，掃描完所有物品后，可以得到最終的W矩陣，這里的W就是余弦

相似度公式的分子，再除以分母√|N（u）||N（v）| 就可以得到最終的用戶興趣相似度。

得到了用戶興趣相似度后，根據(jù)UserCF算法給用戶推薦和他興趣最相似的K個(gè)用戶喜歡的物品，以下的公式計(jì)算了UserCF中用戶u對(duì)物品i的感興趣程度，公式如下：

S（u，k）：用戶u興趣最接近的K個(gè)用戶

N（i）：對(duì)物品i有行為的用戶集合

W（uv）：用戶u和用戶v的興趣相似度

rvi：用戶v對(duì)物品i的興趣，因?yàn)槭褂玫氖菃我恍袨榈碾[反饋數(shù)據(jù)，所以所有的rvi=1

以上的算法公式還比較粗糙，如果兩個(gè)人購買了同一個(gè)物品，不能說明他們的興趣一定相同，因此可以對(duì)算法進(jìn)行改進(jìn)，提高算法的性能。

新的公式會(huì)通過降權(quán)懲罰用戶u和用戶v共同興趣列表中熱門物品對(duì)他們相似度對(duì)影響。

不同的算法有各自不同的效果，也會(huì)有不同的限制和缺點(diǎn)，在使用中也要結(jié)合產(chǎn)品的用戶不停調(diào)整優(yōu)化，達(dá)到最好的效果。

UserCF的限制和缺點(diǎn)：用戶數(shù)越來越大的話，計(jì)算用戶之間的相似度矩陣，系統(tǒng)運(yùn)行的時(shí)間，復(fù)雜度，整體的成本都會(huì)大幅度增加。

（三）、基于物品的協(xié)同過濾算法

基于物品的協(xié)同過濾（ItemCF）算法，通過分析用戶的行為記錄計(jì)算物品之間的相似度，比如物品A和物品B具有很大的相似度是因?yàn)橄矚gA的用戶大都也喜歡物品B。

比如下圖中，我曾經(jīng)搜索過桌面擺件招財(cái)貓，然后系統(tǒng)推薦給我了同樣是桌面擺件的摩托車模型。

計(jì)算物品之間的相似度

根據(jù)物品之間的相似度和用戶的歷史行為給用戶生成推薦列表

W（i，j）=|N（i）∩N（j）|/√|N（i）||N（j）|

N（i）和N（j）表示喜歡物品i的用戶數(shù)，ItemCF的算法結(jié)構(gòu)基本與UserCF的算法類似，這里不做過多說明了。

算法并不萬能，需要不斷調(diào)整和優(yōu)化，或是根據(jù)形態(tài)簡(jiǎn)化算法。

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，更快。

ItemCF的推薦更加個(gè)性化，反映了用戶自己興趣，用戶興趣需要穩(wěn)定持久。

UserCF

性能：適用于用戶較少的場(chǎng)合，用戶多則計(jì)算相似矩陣代價(jià)大

領(lǐng)域：實(shí)效性強(qiáng)，用戶個(gè)性化興趣不太明顯的領(lǐng)域

實(shí)時(shí)性：用戶有新行為，不一定造成推薦結(jié)果的立即變化

冷啟動(dòng)：新用戶對(duì)很少的物品產(chǎn)生行為后，不能立即對(duì)其進(jìn)行個(gè)性化推薦。新物品上線后，一旦有用戶對(duì)物品進(jìn)行了行為，將可以將新物品推薦給和他產(chǎn)生行為的用戶興趣相似的其它用戶。

ItemCF

性能：適用于物品數(shù)明顯小于用戶數(shù)的場(chǎng)合，如果物品較多，矩陣計(jì)算代價(jià)大

領(lǐng)域：長尾物品豐富，用戶個(gè)性化需求強(qiáng)烈的領(lǐng)域

實(shí)時(shí)性：用戶有新行為，一定會(huì)導(dǎo)致推薦結(jié)果的實(shí)時(shí)變化

冷啟動(dòng)：新用戶只要對(duì)一個(gè)物品產(chǎn)生行為，就可以給他推薦和該物品相關(guān)的其它物品。不能在不離線更新物品相似度表的情況下將新物品推薦給用戶。

兩種算法的一些限制：

若某個(gè)物品太過熱門，則所有推薦中都可能出現(xiàn)該物品，需要對(duì)熱門物品作出懲罰，懲罰公式xxxx

不同領(lǐng)域的最熱門物品之間往往有比較高的相似度。（僅靠用戶數(shù)據(jù)不能解決這個(gè)問題）

（四）、基于標(biāo)簽的推薦

基于標(biāo)簽的推薦一般分為兩種，一種是通過給用戶的某些特征打上標(biāo)簽，另一種則是讓用戶自己給物品打上標(biāo)簽，這里主要講用戶給物品打標(biāo)簽（UGC）。

基于UGC的標(biāo)簽推薦主要是利用用戶打標(biāo)簽的行為為其推薦物品，在用戶給物品打標(biāo)簽時(shí)也要提供合適該物品的標(biāo)簽。用戶用標(biāo)簽描述對(duì)物品的看法，標(biāo)簽是反應(yīng)用戶興趣的重要數(shù)據(jù)源。

一個(gè)用戶行為的數(shù)據(jù)集一般由一個(gè)三元組的集合表示，其中記錄{u，i，b}表示用戶u給物品i打上了標(biāo)簽b（當(dāng)然實(shí)際中會(huì)包含用戶屬性、物品屬性等，更為復(fù)雜）。

–（具體的算法這里隱去，了解原理即可）–

給用戶提供標(biāo)簽一般有 這么幾種方法 ：

給用戶推薦一個(gè)系統(tǒng)中最熱門的標(biāo)簽

給用戶推薦物品i上最熱門的標(biāo)簽

給用戶推薦他自己經(jīng)常使用的標(biāo)簽

將方法2和方法3融合，通過一個(gè)系數(shù)將上面的推薦結(jié)果線性加權(quán)，生成最終的推薦結(jié)果

常見的基于標(biāo)簽（UGC）的推薦有豆瓣：

（五）、隱語義模型LFM

LFM的核心思想：通過隱含特征聯(lián)系用戶興趣和物品

對(duì)于某個(gè)用戶，首先要得到他的興趣分類，然后從分類中挑選他可能喜歡的物品，要得到他喜歡的的物品分類需要考慮到3個(gè)問題：

1.如何給物品分類？

目前比較簡(jiǎn)單的做法是通過人工給物品分類，按照不同的物品分類方法。

另外則是通過隱含語義分析技術(shù)，采用基于用戶行為統(tǒng)計(jì)的自動(dòng)聚類來解決這個(gè)問題，比較著名的模型和方法有pLSA，LDA，隱含類別模型，隱含主題模型，矩陣分析等等。

2.如何確定用戶對(duì)哪些物品感興趣，以及感興趣的程度？

推薦系統(tǒng)的用戶行為分為隱性反饋和顯性反饋，主要討論隱性反饋數(shù)據(jù)集 ，這種數(shù)據(jù)集只有正樣本（用戶喜歡什么物品），沒有負(fù)樣本（用戶對(duì)什么物品不感興趣），在隱性反饋數(shù)據(jù)集上應(yīng)用LFM解決推薦的問題需要給每個(gè)用戶生成負(fù)樣本，有這么幾種方法：

對(duì)于一個(gè)用戶，用他沒有過行為的物品作為負(fù)樣本

對(duì)于一個(gè)用戶，用他沒有過行為的物品中均勻采樣出一些物品作為負(fù)樣本

對(duì)于一個(gè)用戶，從他沒有過行為的物品中采樣出一些物品作為負(fù)樣本，采樣時(shí)，保證每個(gè)用戶的正負(fù)樣本數(shù)目相當(dāng)

對(duì)于一個(gè)用戶，從他沒有過行為的物品中采樣出一些物品作為負(fù)樣本，采樣時(shí)，偏重不熱門的物品。

采負(fù)樣本的一些原則：

對(duì)于每個(gè)用戶，采樣時(shí)要保證正負(fù)樣本的平衡。

對(duì)于每個(gè)用戶采樣負(fù)樣本時(shí)，要選取那些熱門，而用戶沒有行為的物品。

綜合以上的方法結(jié)合用戶行為頻率計(jì)算確定用戶感興趣的物品和程度。

3.對(duì)一個(gè)給定的類，選擇哪些屬于這個(gè)類的物品推薦給用戶，以及如何確定這些物品在一個(gè)類中的權(quán)重？

這個(gè)問題主要的解決方法就是通過1.2的計(jì)算結(jié)果綜合算法得出，根據(jù)算法計(jì)算調(diào)整不同物品的權(quán)重，通過迭代不斷優(yōu)化算法中的參數(shù)。

LFM中重要的參數(shù)有（僅了解就可以，具體需要結(jié)合算法公式）：

隱特征的個(gè)數(shù)F

算法學(xué)習(xí)的速率

正則化參數(shù)

負(fù)樣本/正樣本比例

LFM具有學(xué)習(xí)能力，能實(shí)現(xiàn)自我學(xué)習(xí)不斷優(yōu)化模型。

（六）、社會(huì)化推薦

根據(jù)某機(jī)構(gòu)的調(diào)查，在購買物品時(shí)，90%左右的用戶會(huì)相信朋友的推薦，70%的用戶會(huì)相信網(wǎng)上其他用戶對(duì)商品的評(píng)論。

在互聯(lián)網(wǎng)中最明顯的社會(huì)化推薦則是利用社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行推薦，利用社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)推薦一般可以從以下幾個(gè)方面入手：

電子郵箱的社交關(guān)系信息

用戶注冊(cè)信息

用戶的位置數(shù)據(jù)，web的IP和手機(jī)的GPS

討論組和論壇

聊天工具中的好友關(guān)系列表

社交網(wǎng)站中的好友關(guān)系數(shù)據(jù)

基于社交信息的社會(huì)化推薦能夠利用好友的關(guān)系，解決一部分冷啟動(dòng)的問題。

情況1.你通過朋友的分享進(jìn)入的，你朋友在網(wǎng)站中玩的比較久，有推薦數(shù)據(jù)。由于你之前在該網(wǎng)站沒有任何數(shù)據(jù)，那么我要想給你推薦物品，就可以根據(jù)你朋友的推薦列表來給你推薦你可能會(huì)喜歡的東西。

情況2.如果你是剛來到一個(gè)網(wǎng)站，你沒有朋友， 我想給你做社會(huì)化推薦的話，可以根據(jù)你的注冊(cè)信息、位置，共同興趣等給你推薦好友，再給你做好友推薦。

（七）、根據(jù)時(shí)間上下文推薦

上下文包括用戶訪問推薦系統(tǒng)的時(shí)間、地點(diǎn)、心情等，根據(jù)時(shí)間上下文的推薦是希望能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)用戶在某個(gè)特定時(shí)刻或某段時(shí)刻的興趣。

比如電商產(chǎn)品在賣衣服時(shí)，冬天推薦的衣物和夏天推薦的衣物是不同的。如下圖，淘寶網(wǎng)在冬季的推薦：

時(shí)間信息對(duì)用戶興趣的影響主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

用戶的興趣是變化的

物品是有生命周期的

季節(jié)效應(yīng)

考慮到時(shí)間信息后，推薦系統(tǒng)也從一個(gè)靜態(tài)系統(tǒng)變成了一個(gè)時(shí)變的系統(tǒng)，而用戶行為數(shù)據(jù)也變成了時(shí)間序列。

在給定數(shù)據(jù)集后，可以通過統(tǒng)計(jì)以下信息研究推薦系統(tǒng)的時(shí)間特性：

數(shù)據(jù)集每天獨(dú)立用戶數(shù)的增長情況（平穩(wěn)階段、增長階段、衰落階段等）

系統(tǒng)的物品變化情況

用戶訪問情況

推薦系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性

用戶的興趣是不斷變化的，其變化體現(xiàn)在用戶不斷增加的新行為中，一個(gè)實(shí)時(shí)的推薦系統(tǒng)需要能夠?qū)崟r(shí)響應(yīng)用戶新的行為，讓推薦列表不斷變化，從而滿足用戶不斷變化的興趣。

實(shí)時(shí)的推薦系統(tǒng)應(yīng)該滿足：

對(duì)用戶行為的存取有實(shí)時(shí)性（在用戶訪問推薦系統(tǒng)時(shí)計(jì)算）。

對(duì)推薦算法本身有實(shí)時(shí)性（考慮到用戶近期行為和長期行為）。

推薦算法的時(shí)間多樣性：推薦系統(tǒng)每天推薦結(jié)果的變化程度，有的推薦系統(tǒng)中用戶經(jīng)常能看到不同的推薦結(jié)果。

時(shí)間上下文的推薦算法

推薦最新最熱門的物品

時(shí)間上下文的ItemCF算法，利用用戶行為離線計(jì)算物品之間的相似度，根據(jù)用戶的歷史行為和物品相似度矩陣，給用戶做在線個(gè)性化推薦。

物品的相似度計(jì)算：用戶在像個(gè)很短的時(shí)間內(nèi)喜歡的物品有更高的相似度。

在線推薦：用戶近期行為相比用戶很久之前的行為，更能體現(xiàn)用戶現(xiàn)在的興趣。

3.時(shí)間上文的UserCF算法

用戶的興趣相似度計(jì)算：如果兩個(gè)用戶同時(shí)喜歡相同的物品，則興趣相似度越大。

相似興趣用戶的最近行為（推薦與其興趣相似的用戶最近喜歡的物品）。

（八）、基于地理位置的推薦

基于位置的推薦算法（LARS）會(huì)根據(jù)用戶所在的國家、城市、街道探尋規(guī)律進(jìn)行推薦，找到用戶地點(diǎn)和興趣相關(guān)的特征，主要包括興趣本地化和活動(dòng)本地化。

LARS的基本思想是將數(shù)據(jù)集根據(jù)用戶的位置劃分成很多子集，位置是一個(gè)樹狀結(jié)構(gòu)，比如國家、省、市、區(qū)、縣的結(jié)構(gòu)，因此數(shù)據(jù)集也會(huì)劃分成一個(gè)樹狀結(jié)構(gòu)。

根據(jù)用戶的位置，將其分配到一個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)中，而該節(jié)點(diǎn)會(huì)包括了所有和他同一位置的用戶行為數(shù)據(jù)集。

LARS會(huì)利用該葉子節(jié)點(diǎn)上的用戶行為數(shù)據(jù)，通過ItemCF或UserCF給用戶推薦。

數(shù)據(jù)集會(huì)包括（用戶、用戶位置、物品、物品位置、物品評(píng)分）的記錄

比如大眾點(diǎn)評(píng)的推薦：

二、推薦系統(tǒng)的冷啟動(dòng)問題

推薦系統(tǒng)的冷啟動(dòng)問題指的是，當(dāng)推薦系統(tǒng)剛部署后，沒有用戶行為時(shí)或物品數(shù)據(jù)時(shí)，推薦系統(tǒng)并不能根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)給用戶推薦物品。一般分為用戶冷啟動(dòng)、物品冷啟動(dòng)和系統(tǒng)冷啟動(dòng)。

通常有一些辦法可以緩和冷啟動(dòng)問題

1.利用用戶注冊(cè)信息推薦：即獲取用戶的注冊(cè)信息，然后對(duì)用戶分類，給用戶推薦他所屬分類中可能感興趣的物品。 將關(guān)聯(lián)的查詢結(jié)果按照一個(gè)權(quán)重相加，利用的用戶信息越多，就能越精準(zhǔn)

地匹配用戶興趣。

2.給用戶一些內(nèi)容選擇合適的物品啟動(dòng)用戶的興趣：選擇一些熱門的，有代表性、區(qū)分性、多樣性的物品推薦給用戶。

3.利用物品的內(nèi)容信息推薦給用戶：可以通過人工篩選出一些用戶會(huì)感興趣的物品推薦。

三、推薦系統(tǒng)的架構(gòu)

如果一個(gè)系統(tǒng)中將各種用戶行為、特征和任務(wù)都考慮進(jìn)去，系統(tǒng)會(huì)非常復(fù)雜，難以配置。因此推薦系統(tǒng)需要由多個(gè)推薦引擎組成，每個(gè)推薦引擎負(fù)責(zé)一類特真和一種任務(wù)，而推薦系統(tǒng)只是

將推薦引擎的結(jié)果按照一定權(quán)重或優(yōu)先級(jí)合并、排序，然后返回。

這樣的優(yōu)勢(shì)在于：每一個(gè)引擎代表了一種推薦策率，可通過對(duì)單一的引擎調(diào)整來優(yōu)化推薦系統(tǒng)。

如何設(shè)計(jì)一個(gè)推薦引擎成了推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)的核心部分。

模塊A：從數(shù)據(jù)庫或緩存中拿到用戶行為數(shù)據(jù)，通過分析不同行為，生成當(dāng)前用戶的特征向量。

模塊B：將用戶的特征向量通過特征-物品相關(guān)舉證轉(zhuǎn)換為初始推薦物品列表。

模塊C：對(duì)初始的推薦列表進(jìn)行過濾，排名等處理，生成最終的推薦結(jié)果。

生成用戶特征向量：用戶特征向量一般包括兩種：

從用戶的注冊(cè)信息提取，包括用戶的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征等，在推薦時(shí)直接拿到用戶他惡政數(shù)據(jù)生成特征向量。

從用戶行為中計(jì)算出來

通過用戶行為生成特征（需要考慮以下幾點(diǎn)）：

用戶行為的種類（用戶會(huì)對(duì)物品產(chǎn)生很多種不同的行為）。

用戶行為產(chǎn)生的時(shí)間（近期行為比較重要）。

用戶行為的次數(shù)（一般行為次數(shù)多的物品權(quán)重越高）。

物品的熱門程度（用戶對(duì)很熱門的物品產(chǎn)生行為可能是在跟風(fēng)，推薦引擎在生成用戶特征時(shí)會(huì)加重不熱門物品對(duì)應(yīng)特征的權(quán)重）。