在推薦系統(tǒng)簡介中汪茧，我們給出了推薦系統(tǒng)的一般框架椅亚。很明顯，推薦方法是整個推薦系統(tǒng)中最核心舱污、最關(guān)鍵的部分呀舔，很大程度上決定了推薦系統(tǒng)性能的優(yōu)劣。目前扩灯，主要的推薦方法包括：基于內(nèi)容推薦媚赖、協(xié)同過濾推薦、基于關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦珠插、基于效用推薦惧磺、基于知識推薦和組合推薦。

一捻撑、基于內(nèi)容推薦

基 于內(nèi)容的推薦（Content-based Recommendation）是信息過濾技術(shù)的延續(xù)與發(fā)展磨隘，它是建立在項目的內(nèi)容信息上作出推薦的缤底，而不需要依據(jù)用戶對項目的評價意見，更多地需要用機 器學(xué)習(xí)的方法從關(guān)于內(nèi)容的特征描述的事例中得到用戶的興趣資料番捂。在基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)中个唧，項目或?qū)ο笫峭ㄟ^相關(guān)的特征的屬性來定義，系統(tǒng)基于用戶評價對象 的特征设预，學(xué)習(xí)用戶的興趣徙歼，考察用戶資料與待預(yù)測項目的相匹配程度。用戶的資料模型取決于所用學(xué)習(xí)方法鳖枕，常用的有決策樹鲁沥、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于向量的表示方法等。 基于內(nèi)容的用戶資料是需要有用戶的歷史數(shù)據(jù)耕魄，用戶資料模型可能隨著用戶的偏好改變而發(fā)生變化画恰。

基于內(nèi)容推薦方法的優(yōu)點是：

? 1）不需要其它用戶的數(shù)據(jù)，沒有冷開始問題和稀疏問題吸奴。

? 2）能為具有特殊興趣愛好的用戶進行推薦允扇。

? 3）能推薦新的或不是很流行的項目，沒有新項目問題则奥。

? 4）通過列出推薦項目的內(nèi)容特征考润，可以解釋為什么推薦那些項目。

? 5）已有比較好的技術(shù)读处，如關(guān)于分類學(xué)習(xí)方面的技術(shù)已相當成熟糊治。

缺點是要求內(nèi)容能容易抽取成有意義的特征，要求特征內(nèi)容有良好的結(jié)構(gòu)性罚舱，并且用戶的口味必須能夠用內(nèi)容特征形式來表達井辜，不能顯式地得到其它用戶的判斷情況。

二管闷、協(xié)同過濾推薦

協(xié) 同過濾推薦（Collaborative Filtering Recommendation）技術(shù)是推薦系統(tǒng)中應(yīng)用最早和最為成功的技術(shù)之一粥脚。它一般采用最近鄰技術(shù)，利用用戶的歷史喜好信息計算用戶之間的距離包个，然后 利用目標用戶的最近鄰居用戶對商品評價的加權(quán)評價值來預(yù)測目標用戶對特定商品的喜好程度刷允，系統(tǒng)從而根據(jù)這一喜好程度來對目標用戶進行推薦。協(xié)同過濾最大優(yōu) 點是對推薦對象沒有特殊的要求碧囊，能處理非結(jié)構(gòu)化的復(fù)雜對象树灶，如音樂、電影糯而。

協(xié) 同過濾是基于這樣的假設(shè)：為一用戶找到他真正感興趣的內(nèi)容的好方法是首先找到與此用戶有相似興趣的其他用戶天通，然后將他們感興趣的內(nèi)容推薦給此用戶。其基本 思想非常易于理解歧蒋，在日常生活中土砂，我們往往會利用好朋友的推薦來進行一些選擇。協(xié)同過濾正是把這一思想運用到電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中來谜洽，基于其他用戶對某一內(nèi) 容的評價來向目標用戶進行推薦萝映。

基于協(xié)同過濾的推薦系統(tǒng)可以說是從用戶的角度來進行相應(yīng)推薦的，而且是自動的阐虚，即用戶獲得的推薦是系統(tǒng)從購買模式或瀏覽行為等隱式獲得的序臂，不需要用戶努力地找到適合自己興趣的推薦信息，如填寫一些調(diào)查表格等实束。

和基于內(nèi)容的過濾方法相比奥秆，協(xié)同過濾具有如下的優(yōu)點：

1） 能夠過濾難以進行機器自動內(nèi)容分析的信息，如藝術(shù)品咸灿，音樂等构订。

2） 共享其他人的經(jīng)驗，避免了內(nèi)容分析的不完全和不精確避矢，并且能夠基于一些復(fù)雜的悼瘾，難以表述的概念（如信息質(zhì)量、個人品味）進行過濾审胸。

3） 有推薦新信息的能力亥宿。可以發(fā)現(xiàn)內(nèi)容上完全不相似的信息砂沛，用戶對推薦信息的內(nèi)容事先是預(yù)料不到的烫扼。這也是協(xié)同過濾和基于內(nèi)容的過濾一個較大的差別，基于內(nèi)容的過濾推薦很多都是用戶本來就熟悉的內(nèi)容碍庵，而協(xié)同過濾可以發(fā)現(xiàn)用戶潛在的但自己尚未發(fā)現(xiàn)的興趣偏好映企。

4） 能夠有效的使用其他相似用戶的反饋信息，較少用戶的反饋量静浴，加快個性化學(xué)習(xí)的速度卑吭。

雖然協(xié)同過濾作為一種典型的推薦技術(shù)有其相當?shù)膽?yīng)用，但協(xié)同過濾仍有許多的問題需要解決马绝。最典型的問題有稀疏問題（Sparsity）和可擴展問題（Scalability）豆赏。

三、基于關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦

基 于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦（Association Rule-based Recommendation）是以關(guān)聯(lián)規(guī)則為基礎(chǔ)富稻，把已購商品作為規(guī)則頭掷邦，規(guī)則體為推薦對象。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)不同商品在銷售過程中的相關(guān)性椭赋，在零 售業(yè)中已經(jīng)得到了成功的應(yīng)用抚岗。管理規(guī)則就是在一個交易數(shù)據(jù)庫中統(tǒng)計購買了商品集X的交易中有多大比例的交易同時購買了商品集Y，其直觀的意義就是用戶在購 買某些商品的時候有多大傾向去購買另外一些商品哪怔。比如購買牛奶的同時很多人會同時購買面包宣蔚。

算法的第一步關(guān)聯(lián)規(guī)則的發(fā)現(xiàn)最為關(guān)鍵且最耗時向抢，是算法的瓶頸，但可以離線進行胚委。其次挟鸠，商品名稱的同義性問題也是關(guān)聯(lián)規(guī)則的一個難點。

四亩冬、基于效用推薦

基 于效用的推薦（Utility-based Recommendation）是建立在對用戶使用項目的效用情況上計算的艘希，其核心問題是怎么樣為每一個用戶去創(chuàng)建一個效用函數(shù)，因此硅急，用戶資料模型很大 程度上是由系統(tǒng)所采用的效用函數(shù)決定的覆享。基于效用推薦的好處是它能把非產(chǎn)品的屬性营袜，如提供商的可靠性（Vendor Reliability）和產(chǎn)品的可得性（Product Availability）等考慮到效用計算中撒顿。

五、基于知識推薦

基 于知識的推薦（Knowledge-based Recommendation）在某種程度是可以看成是一種推理（Inference）技術(shù)荚板，它不是建立在用戶需要和偏好基礎(chǔ)上推薦的核蘸。基于知識的方法因 它們所用的功能知識不同而有明顯區(qū)別啸驯。效用知識（Functional Knowledge）是一種關(guān)于一個項目如何滿足某一特定用戶的知識客扎，因此能解釋需要和推薦的關(guān)系，所以用戶資料可以是任何能支持推理的知識結(jié)構(gòu)罚斗，它可以 是用戶已經(jīng)規(guī)范化的查詢徙鱼，也可以是一個更詳細的用戶需要的表示。

六针姿、組合推薦

由 于各種推薦方法都有優(yōu)缺點袱吆，所以在實際中，組合推薦（Hybrid Recommendation）經(jīng)常被采用距淫。研究和應(yīng)用最多的是內(nèi)容推薦和協(xié)同過濾推薦的組合绞绒。最簡單的做法就是分別用基于內(nèi)容的方法和協(xié)同過濾推薦方法 去產(chǎn)生一個推薦預(yù)測結(jié)果，然后用某方法組合其結(jié)果榕暇。盡管從理論上有很多種推薦組合方法蓬衡，但在某一具體問題中并不見得都有效，組合推薦一個最重要原則就是通 過組合后要能避免或彌補各自推薦技術(shù)的弱點彤枢。

在組合方式上狰晚，有研究人員提出了七種組合思路

1）加權(quán)（Weight）：加權(quán)多種推薦技術(shù)結(jié)果。

2）變換（Switch）：根據(jù)問題背景和實際情況或要求決定變換采用不同的推薦技術(shù)缴啡。

3）混合（Mixed）：同時采用多種推薦技術(shù)給出多種推薦結(jié)果為用戶提供參考壁晒。

4）特征組合（Feature combination）：組合來自不同推薦數(shù)據(jù)源的特征被另一種推薦算法所采用。

5）層疊（Cascade）：先用一種推薦技術(shù)產(chǎn)生一種粗糙的推薦結(jié)果业栅，第二種推薦技術(shù)在此推薦結(jié)果的基礎(chǔ)上進一步作出更精確的推薦秒咐。

6）特征擴充（Feature augmentation）：一種技術(shù)產(chǎn)生附加的特征信息嵌入到另一種推薦技術(shù)的特征輸入中谬晕。

7）元級別（Meta-level）：用一種推薦方法產(chǎn)生的模型作為另一種推薦方法的輸入。

七携取、主要推薦方法的對比

各種推薦方法都有其各自的優(yōu)點和缺點攒钳，見表1。

作者：余平的余_余平的平

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來源：簡書

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