工程方向的程序員看到算法相關(guān)的技術(shù)內(nèi)心都會(huì)有或多或少的膽怯版保，但如果認(rèn)真研究之后思恐，其實(shí)會(huì)發(fā)現(xiàn)并沒(méi)有那么難的。下面來(lái)介紹下市面上出現(xiàn)的各類推薦算法的實(shí)現(xiàn)原理：
協(xié)同過(guò)濾
什么是協(xié)同過(guò)濾巴碗？
維基百科：協(xié)同過(guò)濾簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)是利用某興趣相投称簿、擁有共同經(jīng)驗(yàn)之群體的喜好來(lái)推薦用戶感興趣的信息扣癣。
簡(jiǎn)要步驟
- 找到用戶A收藏的電影。
- 找到喜歡用戶A收藏電影的用戶人群集合憨降。
- 找到該群體喜歡的電影集合
- 將這些電影集合排序父虑，從重合度高到低推薦給用戶A。
具體步驟
- 查詢到A用戶喜歡{movie_1, movie_2, movie_3}電影授药。
- 再根據(jù)電影集合查詢到喜歡該電影的人物集合movie_1{user_1, user_3, user_5}, movie_2{user_1, user_11, user_12}, movie_3{user_1, user_3, user_7};得到人物重合比較高的集合{user_1, user_3}士嚎。
- 找出該群體集合喜歡的電影user_1{movie_1, movie_2, movie_3, movie_7, movie_9}, user_3{movie_1, movie_3, movie_8, movie_18}
- 將電影合并并去除A喜歡的電影生成集合{movie_7, movie_9, movie_8, movie_18}推薦給用戶A。
內(nèi)容推薦
什么是內(nèi)容推薦?
通過(guò)用戶歷史感興趣的信息悔叽，抽象信息內(nèi)容共性莱衩，根據(jù)內(nèi)容共性推薦其他信息。
簡(jiǎn)要步驟
- 找到用戶A收藏的職位骄蝇。
- 分解各個(gè)職位的內(nèi)容膳殷。
- 抽象化內(nèi)容的共性內(nèi)容。
- 由這些共性內(nèi)容找到其他職位推薦給用戶A九火。
具體步驟
- 得到求職者A訪問(wèn)過(guò)的三個(gè)職位赚窃，假設(shè)為{positions1, positions2, position3}
- 根據(jù)職位集合得到職位內(nèi)容：
position1 -> {程序員, 杭州, 薪資7000, 3年經(jīng)驗(yàn)}
position1 -> {程序員, 杭州, 薪資8000, 4年經(jīng)驗(yàn)}
position1 -> {程序員, 杭州, 薪資7000, 3年經(jīng)驗(yàn)}
數(shù)據(jù)可以從數(shù)據(jù)庫(kù)得到。 - 得到的共性信息： {程序員, 杭州, 薪資7000, 3年經(jīng)驗(yàn)}
- 由這些共性內(nèi)容查找其他職位并實(shí)施推薦
以{程序員, 杭州, 薪資7000,3年經(jīng)驗(yàn)}為查詢條件岔激，查詢職位數(shù)據(jù)庫(kù)勒极，并按照一些規(guī)則進(jìn)行排序（例如，最新發(fā)布的職位先推薦虑鼎，點(diǎn)擊過(guò)的職位不推薦等）辱匿，完成推薦。
注意：如果查詢的結(jié)果集過(guò)小炫彩，可以縮小條件召回匾七，例如可以將查詢條件縮小為{程序員, 杭州, 薪資7000}，這是為了理解舉的最簡(jiǎn)單的例子江兢。下面會(huì)統(tǒng)一介紹給各個(gè)維度增加權(quán)重的算法昨忆。
相似性推薦
以上介紹的兩個(gè)推薦算法都是需要根據(jù)用戶的行為數(shù)據(jù)來(lái)分析推薦的(例如：電影收藏，職位收藏)杉允。如果用戶沒(méi)有行為數(shù)據(jù)邑贴，就是一個(gè)用戶剛注冊(cè)登錄進(jìn)來(lái)，應(yīng)該怎么推薦叔磷？
什么是相似性推薦?
比如用戶A點(diǎn)擊進(jìn)入了item_1拢驾，就推薦和item_1電影最相似影集合items給他。那么問(wèn)題就轉(zhuǎn)化為改基，如何用一種通用的方法繁疤，表達(dá)item之間的相似性。
我們?nèi)耘f以電影為例子，如果新用戶進(jìn)入了《西虹市首富》的詳情稠腊，那應(yīng)該推薦什么電影給他案疲？
復(fù)習(xí)下多維空間的概念：
二維空間的點(diǎn)N，如何得到與其最近的點(diǎn)麻养？
answer：可以用二維空間中褐啡，點(diǎn)與點(diǎn)之間的距離，表示點(diǎn)與點(diǎn)之間的遠(yuǎn)近鳖昌。對(duì)于全集中的任何一個(gè)點(diǎn)M(x1, y1)备畦，它與點(diǎn)N(x2, y2)的距離：
<center>distance = (x1-x2)^2 + (y1-y2)^2 </center >
所以，只要計(jì)算全集中所有點(diǎn)與N的距離许昨，就能得到與它最近的3個(gè)點(diǎn)懂盐。
三維空間的點(diǎn)N，如何推薦與其最近的點(diǎn)糕档？
answer：可以用三維空間中莉恼，點(diǎn)與點(diǎn)之間的距離，表示點(diǎn)之間的遠(yuǎn)近速那。
對(duì)于全集中的任何一個(gè)點(diǎn)M(x2, y2, z2)俐银，它與點(diǎn)N(x1, y1, z1)的距離：
distance = (x1-x2)^2 + (y1-y2)^2 + (z1-z2)^2
所以，只要計(jì)算全集中所有點(diǎn)與N的距離端仰，就能得到與它最近的3個(gè)點(diǎn)捶惜。
循序漸進(jìn)，對(duì)于一部電影《西虹市首富》荔烧，假設(shè)它有7個(gè)屬性吱七，則可以把它看做一個(gè)7維空間中的
點(diǎn)N{
導(dǎo)演：閆非
主演：沈騰
類型：喜劇
地區(qū)：中國(guó)大陸
語(yǔ)言：普通話
日期：2018
片長(zhǎng)：118分鐘
}
計(jì)算電影集合中的每個(gè)電影到《西虹市首富》的距離，那么公式就是：
<center>distance = f1(導(dǎo)演) + f2(主演) + f3(類型) + ... + +f7(片長(zhǎng)) </center >
這個(gè)距離鹤竭，通俗的解釋踊餐，就是每個(gè)維度貢獻(xiàn)分值的總和。
f函數(shù)我們可以這么定義：
f1(導(dǎo)演){
如果兩部電影導(dǎo)演相同臀稚，得1分;
如果導(dǎo)演不同吝岭，得0分;
}
現(xiàn)在我們來(lái)看一下另一部電影《夏洛特?zé)馈罚?/p>
點(diǎn)M{
<font color=#FF0000>導(dǎo)演：閆非</font>
<font color=#FF0000>主演：沈騰</font>
<font color=#FF0000>類型：喜劇</font>
<font color=#FF0000>地區(qū)：中國(guó)大陸</font>
<font color=#FF0000>語(yǔ)言：普通話</font>
日期：2012
片長(zhǎng)：100分鐘
}
計(jì)算點(diǎn)N《西虹市首富》和點(diǎn)M《夏洛特?zé)馈返玫?/p>
distance = f1(導(dǎo)演) + f2(主演) + f3(類型) + ... + +f7(片長(zhǎng))
=1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 0 + 0
= 5
即導(dǎo)演，主演烁涌，類型苍碟，地區(qū)酒觅，語(yǔ)言各得1分
遍歷電影全集中的10w部電影撮执，就能找到與點(diǎn)N《西虹市首富》最相近的3部電影，當(dāng)用戶點(diǎn)擊《西虹市首富》的詳情頁(yè)時(shí)舷丹，直接推薦這3部最相近的電影即可抒钱。
相似性推薦，原理大致如上，要說(shuō)明的是：
- 由于沒(méi)有用戶歷史行為積累谋币，所以所有用戶進(jìn)入一個(gè)電影的推薦結(jié)果都是相同的
- 一般來(lái)說(shuō)仗扬，距離公式確實(shí)是線性的
- 一般來(lái)說(shuō)，每個(gè)維度的權(quán)重不一樣
- 一般來(lái)說(shuō)蕾额，f1和f2的計(jì)算公式也可以不一樣
- 這個(gè)線性公式早芭，以及維度的權(quán)重，都可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練出來(lái)
關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦
什么是關(guān)聯(lián)規(guī)則诅蝶？
百科：關(guān)聯(lián)規(guī)則是形如X→Y的蘊(yùn)涵式退个，其中，X和Y分別稱為關(guān)聯(lián)規(guī)則的先導(dǎo)(antecedent或left-hand-side, LHS)和后繼(consequent或right-hand-side,RHS)调炬。其中语盈，關(guān)聯(lián)規(guī)則XY，存在支持度和信任度缰泡。
關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦
關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘中的概念刀荒，通過(guò)分析數(shù)據(jù)找到兩個(gè)物品直接的關(guān)聯(lián)關(guān)系，電商中經(jīng)常用來(lái)分析購(gòu)買商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系棘钞，而商品本身并不存在明確的關(guān)系缠借。例如：“購(gòu)買尿布的用戶有很大的概率會(huì)購(gòu)買啤酒”，這就是一個(gè)最典型的關(guān)聯(lián)規(guī)則宜猜。
證明：<font color = #FF0000>當(dāng)尿布放入購(gòu)物車之后烈炭，再推薦啤酒</font>比<font color = #FF0000>直接推薦啤酒</font>能獲得更好的售賣效果。
推薦步驟
比如數(shù)據(jù)庫(kù)存著5個(gè)購(gòu)物車{A, B, C, D}, {A, C}, {A, B, C}, {A, C, D}, {A, B, D}宝恶。
- 計(jì)算關(guān)聯(lián)規(guī)則（組合商品）的支持度
共5筆訂單符隙，4筆包含商品A，A的支持度是1垫毙。B的支持度是3/5
組合商品也有支持度：共5筆訂單霹疫，3筆同時(shí)包含AB，即A->B的支持度是3/5综芥。B->C的支持度是2/5丽蝎。支持度評(píng)估商品包含在訂單中的“概率”，一個(gè)訂單膀藐，有多大概率包含這個(gè)商品屠阻。
- 計(jì)算關(guān)聯(lián)規(guī)則的置信度
已知購(gòu)買了A，有多大概率購(gòu)買了B（即同時(shí)購(gòu)買了AB）额各，稱A -> B的置信度国觉。
分析購(gòu)物車可以看到，商品A有5次購(gòu)買虾啦，這5次中有3次購(gòu)買了B麻诀，A->B的置信度是3/5痕寓。
<center>confidence(A->B) = support(A->B)/support(A)= (3/5)/(5/5) = 3/4 </center>
注意:X->Y與Y->X的置信度不一定相等。
比如A->B的置信度是3/5蝇闭，買商品A時(shí)呻率，3/5概率會(huì)買B，B->A的置信度是1呻引，買商品B時(shí)礼仗，100%會(huì)買A。
- 計(jì)算關(guān)聯(lián)規(guī)則的提升度
上面例子里逻悠，confidence(B->A)=1藐守，即：如果用戶購(gòu)買商品B，100%會(huì)買A蹂风，那是不是意味著卢厂，如果用戶將商品B放入購(gòu)物車，就可以向用戶推薦商品A呢惠啄？
當(dāng)然不是慎恒，我們來(lái)回顧一下，關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦的目標(biāo)撵渡，是希望達(dá)到<font color = #FF0000>當(dāng)尿布放入購(gòu)物車之后融柬，再推薦啤酒</font>比<font color = #FF0000>直接推薦啤酒</font>能獲得更好的售賣效果。
雖然購(gòu)買商品B趋距，100%會(huì)買A,但直接推薦A粒氧，用戶也100%會(huì)買A,會(huì)發(fā)現(xiàn)，購(gòu)買A與購(gòu)買B是獨(dú)立事件节腐，用戶買不買A和用戶買不買B沒(méi)有直接關(guān)系外盯。這里的關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦，并沒(méi)有比直接推薦獲取更好的效果翼雀。
那我們就要用提升度(lift)來(lái)評(píng)估關(guān)聯(lián)效果了饱苟，A->B關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦，與直接推薦B狼渊，的比值箱熬，可以用來(lái)評(píng)估推薦效果：
- 大于1，說(shuō)明有效狈邑，在購(gòu)買A時(shí)推薦B城须，比直接推薦B，效果更好
- 等于1米苹，說(shuō)明無(wú)關(guān)糕伐，購(gòu)買A與購(gòu)買B，是獨(dú)立事件
- 小于1驱入，說(shuō)明負(fù)相關(guān)赤炒，購(gòu)買A時(shí)推薦B，效果還不如直接推薦B
<center>lift(A->B) =confidence(A->B)/support(B)</center>
分子：confidence(A->B)亏较，購(gòu)買A時(shí)莺褒，有多大概率同時(shí)購(gòu)買B
分母：support(B)，有多大概率直接購(gòu)買B
來(lái)看看關(guān)聯(lián)規(guī)則B->D雪情，與直接推薦D遵岩，效果有沒(méi)有提升：
- 有3個(gè)訂單購(gòu)買B，這3個(gè)訂單中有2個(gè)訂單購(gòu)買了D巡通，所以B->D的置信度是2/3尘执，即買了B有2/3的概率會(huì)買D
- 直接推薦B的話，5個(gè)訂單中有3個(gè)購(gòu)買了D宴凉，所以D的支持度是3/5誊锭，即有3/5的概率會(huì)直接買D
會(huì)發(fā)現(xiàn)，關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦的效果更好弥锄。
再來(lái)來(lái)看看關(guān)聯(lián)規(guī)則C->D丧靡，與直接推薦D，效果有沒(méi)有提升：
- 有4個(gè)訂單購(gòu)買C籽暇，這4個(gè)訂單中有2個(gè)訂單購(gòu)買了D温治，所以C->D的置信度是1/2，即買了C有1/2的概率會(huì)買D
- 直接推薦D的話戒悠，5個(gè)訂單中有3個(gè)購(gòu)買了D熬荆，所以D的支持度是3/5，即有3/5的概率會(huì)直接買D
會(huì)發(fā)現(xiàn)绸狐，關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦的效果很差卤恳，還不如直接推薦。
- 總結(jié)
關(guān)聯(lián)規(guī)則A->B推薦寒矿，目標(biāo)是纬黎，在“用戶將A放入購(gòu)物車時(shí)，推薦B”比“單獨(dú)推薦B”獲取更好的效果
- A->B的支持度劫窒，是用戶同時(shí)購(gòu)買A和B概率
- A->B的置信度本今，是用戶購(gòu)買A的同時(shí)，有多大概率購(gòu)買B
- A->B的提升度主巍，是“用戶購(gòu)買A的同時(shí)冠息，有多大概率購(gòu)買B”與“直接購(gòu)買B的概率”的比值
個(gè)性化推薦
不知道大家有沒(méi)有經(jīng)歷過(guò)殺熟的現(xiàn)象，比如今年新聞聯(lián)播報(bào)道：相同起點(diǎn)孕索，相同終點(diǎn)的兩個(gè)手機(jī)打車逛艰，價(jià)格不一樣。
年也有新聞引起過(guò)激烈的討論：相同的起點(diǎn)搞旭，相同終點(diǎn)的兩個(gè)用戶買飛機(jī)票散怖，機(jī)票價(jià)格不一樣菇绵。
下面我就用通俗的語(yǔ)言說(shuō)說(shuō)此類“個(gè)性化價(jià)格”是如何實(shí)現(xiàn)的。
方式一：用戶分級(jí)
對(duì)用戶進(jìn)行分級(jí)镇眷，不同類型的用戶會(huì)有不同的補(bǔ)貼咬最，定價(jià)，營(yíng)銷策略欠动。
待拉新用戶
- 競(jìng)品用戶：短信發(fā)大額優(yōu)惠券營(yíng)銷
- 競(jìng)品重合用戶：短信發(fā)優(yōu)惠券營(yíng)銷
- 沉默用戶：定額微信紅包喚醒
首單用戶：大額折扣券或者直減券
非首單用戶
- 2單用戶：降低優(yōu)惠券金額試探
- 3單用戶：降低優(yōu)惠券金額試探
- 疑似粘性用戶：隨機(jī)優(yōu)惠券試探
- 強(qiáng)粘性用戶：意思意思優(yōu)惠券
所以永乌，對(duì)于“相同起點(diǎn)，相同終點(diǎn)的兩個(gè)手機(jī)打車”具伍，可能出現(xiàn)：新手便宜翅雏，熟客貴。
方式二：個(gè)性化推薦
對(duì)用戶的歷史行為進(jìn)行分析人芽，抽象用戶的標(biāo)簽望几，針對(duì)不同標(biāo)簽的用戶進(jìn)行不同的補(bǔ)貼，定價(jià)萤厅，營(yíng)銷策略橄妆。
例如
平臺(tái)可以從日志中分析出用戶A的歷史特征是：
- 有優(yōu)惠券也不使用
- 等待30秒沒(méi)人接單就加價(jià)
- 等待60秒沒(méi)人接單就打?qū)＼?br> 可以分析出：用戶A是土豪，對(duì)接單時(shí)間敏感祈坠，對(duì)價(jià)格不敏感
從日志中分析出用戶B的歷史行為特征是：
- 沒(méi)有優(yōu)惠券就不下蛋
- 寧愿等待10分鐘也不加價(jià)
- 從不打?qū)＼嚭δ耄步^不在高峰期(價(jià)格會(huì)加倍)打車
可以分析出：用戶B是屌絲，對(duì)價(jià)格敏感赦拘，以省錢為優(yōu)先
于是慌随，用戶A和用戶B同時(shí)打車，可能出現(xiàn)：
- 時(shí)間敏感的用戶A貴
- 價(jià)格敏感的用戶B便宜
從歷史數(shù)據(jù)躺同，一定能還原出真實(shí)的你阁猜，“殺熟，殺豪”是個(gè)性化價(jià)格的兩大利器蹋艺。
