最近腦子里蹦出一個想法，如果簡書也有針對用戶的個性化推薦系統(tǒng)让歼，那會是什么樣的呢？也許簡書已經在規(guī)劃個性化推薦功能了挪钓，也許沒有是越。今天，就讓我們聊一聊關于個性化推薦的那些事碌上。
一.什么是個性化推薦倚评？
隨著信息化進程的加快浦徊，信息日漸增多，用戶需要花費大量的時間天梧，才能找到自己想聽的歌盔性、想看的新聞、想買的商品呢岗。個性化推薦能夠在這個被信息淹沒的時代冕香，把用戶最想要的內容直接呈現(xiàn)在用戶面前。簡而言之后豫，個性化推薦就是根據(jù)用戶的興趣特點和購買行為悉尾，向用戶推薦用戶感興趣的信息和商品。
推薦系統(tǒng)根據(jù)用戶的隱含信息或顯示信息挫酿，對用戶進行建模构眯，同時對物品信息進行建模。推薦系統(tǒng)根據(jù)不同的推薦算法對用戶興趣和物品特征進行匹配篩選早龟，找到用戶可能感興趣的推薦物品,最后推薦給用戶惫霸。
二.個性化推薦的三種算法
目前使用比較普遍的個性化推薦算法有三種，分別是：協(xié)同過濾推薦算法葱弟、基于內容的推薦算法和基于社交網(wǎng)絡的推薦算法壹店。
1.協(xié)同過濾推薦算法
該算法的基本思想是，如果你的朋友或者親戚購買了某件商品并且評價不錯芝加，那么你很有可能也會購買該商品硅卢。根據(jù)相似度比較的對象不同，可以細分為基于用戶的推薦和基于物品的推薦妖混。在用該算法的有Amazon等一些電商平臺老赤。
a）基于用戶的最近鄰推薦
基于用戶的協(xié)同推薦的基本思想是：尋找當前用戶的最近鄰(即計算用戶之間的相似性)，從而根據(jù)最近鄰的喜好預測你也可能喜歡什么制市。
b）基于物品的最近鄰推薦
該算法的核心是計算物品兩兩之間的相似度，從而為用戶推薦相似的物品弊予。當需要對用戶推薦物品 A時祥楣，通過確定與A 最相似的物品B，計算用戶對這些近鄰物品B評分的加權總和來得到用戶對物品A的預測評分汉柒。
2.基于內容的推薦算法
基于內容的推薦與協(xié)同過濾推薦不同误褪，它不需要用戶對物品的評分數(shù)據(jù)，也不需要比較多個用戶或多個物品之間的相似度碾褂。該算法的基本思想是根據(jù)用戶的歷史興趣數(shù)據(jù)兽间，建立用戶模型，然后針對推薦物品的特征描述進行特征提取正塌，最后將物品特征與用戶模型相比較嘀略，相似度較高的物品就可以得到推薦恤溶。
基于內容的推薦目前主要應用于文本、視頻帜羊、音頻的推薦,比如新聞咒程、視頻和電臺等。
3.基于社交網(wǎng)絡的推薦算法
基于社交網(wǎng)絡的推薦是協(xié)同過濾推薦在社交網(wǎng)絡中的延伸讼育，同時又具有基于網(wǎng)絡結構推薦的特點帐姻。大體上可以分為兩類，即基于鄰域的社交網(wǎng)絡推薦和基于網(wǎng)絡結構的社交網(wǎng)絡推薦奶段。
a）基于鄰域的社交網(wǎng)絡推薦
其基本思想是查詢社交網(wǎng)絡中當前用戶所有的好友,根據(jù)好友的興趣數(shù)據(jù),向當前用戶推薦好友喜歡的物品集合饥瓷。
b）基于網(wǎng)絡結構的社交網(wǎng)絡推薦
該算法把用戶、用戶的好友痹籍、用戶的喜好和好友的喜好連接起來形成一個社交網(wǎng)絡結構圖呢铆。同時，根據(jù)用戶之間的熟悉程度和喜好相似度词裤，來定義用戶之間和用戶的喜好之間的權重刺洒，然后選擇與用戶沒有直接相關的物品，按照優(yōu)先級別生成推薦列表吼砂。
三.個性化推薦的優(yōu)劣標準
也許你已經發(fā)現(xiàn)逆航，現(xiàn)如今很多產品的個性化推薦系統(tǒng)還談不上智能。我就經常遇到在某電商平臺買了一臺電腦渔肩，接下來就向我推薦各種品牌的電腦因俐。對于買電腦這種低頻行為，該個性化推薦顯得太粗糙了一點周偎。還有當我在一些資訊App瀏覽新聞時抹剩，總是受到相同內容的新聞信息，讓我沒有繼續(xù)使用下去的欲望蓉坎。
一個好的個性化推薦系統(tǒng)澳眷，用戶能夠從系統(tǒng)提供的推薦列表中購買自己確實需要但在購買過程中沒有想到的商品，有利于流量和商品轉化蛉艾，也會讓用戶對該系統(tǒng)產生依賴钳踊。個性化推薦系統(tǒng)不僅能夠為用戶提供個性化的推薦服務，而且能與用戶建立長期穩(wěn)定的關系勿侯，從而提高用戶的忠誠度拓瞪。
我心目中的個性化推薦系統(tǒng)可以分為三個層次。第一個層次助琐，你購買過什么祭埂，它能夠給你推薦相同類型的物品；第二個層次兵钮，它能夠為你推薦你需要也比較適合你的其它物品蛆橡；第三個層次舌界，也是最高的層次，就是它能夠基于你的性格航罗、興趣等個人特性禀横，為你推薦甚至連你自己沒想到過卻能正中你心意的物品。
目前我們還只是達到第二個層次粥血，也許個性化推薦的終極形態(tài)是未來的人工智能柏锄。就像科幻電影《她》里面一樣，她不過是一堆0和1的數(shù)據(jù)复亏，她卻能看懂你的表情趾娃、讀懂你的心情，成為你的私人靈魂伴侶缔御。
四.幾個問題
個性化推薦系統(tǒng)是一個非常復雜系統(tǒng)抬闷，背后還涉及到很多問題。比如冷啟動問題耕突、數(shù)據(jù)稀疏性問題笤成、推薦的精確度和準確度問題等。
1.冷啟動問題眷茁。如果用戶的標簽信息為零炕泳，那么個性化推薦就等于不存在。這個情況下上祈，往往是讓用戶進入興趣標簽填寫的頁面培遵，或者通過搜集用戶在其它平臺的標簽數(shù)據(jù)來進行推薦。
2.數(shù)據(jù)稀疏性問題登刺。很多電商平臺的信息數(shù)據(jù)之大籽腕，使得任意兩個用戶瀏覽的商品交集非常小，這時候通常采用商品聚類或者用戶聚類的方式纸俭。
3.推薦的精確度和準確度問題皇耗。通過收集更多的用戶標簽，不斷優(yōu)化推薦算法揍很，多種推薦算法的組合推薦來最大化保證推薦的精確度和準確度廊宪。
4.傳統(tǒng)的個性化推薦，無法保證推薦的實時性女轿。比如網(wǎng)易云的用戶無意中聽到了一種沒聽過的曲風，覺得很好聽又連續(xù)聽了幾首壕翩。如果這時候推薦的還是他過去愛聽的蛉迹，這就不能很好地滿足用戶的需求。
5.精確度與多樣性的平衡問題放妈。盲目的精確推薦可能會使用戶的視野越來越狹窄北救，也就無法向用戶推薦其它多樣的物品和信息荐操。如何平衡兩者的關系是一個要解決的問題。
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*網(wǎng)上寫個性化推薦的文章很多珍策，包括在邏輯層面和技術層面上的都有很多很好的文章托启。最近我看了許多論文，把一些比較基礎的知識加自己的一點理解寫下來攘宙，希望對不了解個性化推薦原理的同學有一點幫助屯耸。共同學習，共同進步蹭劈。
