1、什么是推薦系統(tǒng)

在這個(gè)時(shí)代寻狂，無論是信息消費(fèi)者還是信息生產(chǎn)者都遇到了很大的挑戰(zhàn):作為信息消費(fèi)者岁经，如何從大量信息中找到自己感興趣的信息是一件非常困難的事情;作為信息生產(chǎn)者， 如何讓自己生產(chǎn)的信息脫穎而出蛇券，受到廣大用戶的關(guān)注缀壤，也是一件非常困難的事情。推薦系統(tǒng)就是解決這一矛盾的重要工具纠亚。推薦系統(tǒng)的任務(wù)就是聯(lián)系用戶和信息塘慕，一方面幫助用戶發(fā)現(xiàn)對(duì)自己有價(jià)值的信息，另一方面讓信息能夠展現(xiàn)在對(duì)它感興趣的用戶面前蒂胞，從而實(shí)現(xiàn)信息消費(fèi)者和信息 生產(chǎn)者的雙贏图呢。和搜索引擎不同的是，推薦系統(tǒng)不需要用戶提供明確的需求骗随，而是通過分析用戶的歷史行為給用 戶的興趣建模蛤织，從而主動(dòng)給用戶推薦能夠滿足他們興趣和需求的信息。

個(gè)性化推薦的成功應(yīng)用需要兩個(gè)條件鸿染。第一是存在信息過載指蚜，因?yàn)槿绻脩艨梢院苋菀椎貜乃形锲分姓业较矚g的物品，就不需要個(gè)性化推薦了涨椒。第二是用戶大部分時(shí)候沒有特別明確的需求摊鸡，因?yàn)橛脩羧绻忻鞔_的需求绽媒，可以直接通過搜索引擎找到感興趣的物品。

一個(gè)完整的推薦系統(tǒng)一般存在3個(gè)參與方:用戶免猾、物品提供者和提供推薦系統(tǒng)的網(wǎng)站些椒。以圖書推薦為例， 首先掸刊，推薦系統(tǒng)需要滿足用戶的需求免糕，給用戶推薦那些令他們感興趣的圖書。其次忧侧，推薦系統(tǒng)要讓各出版社的書都能夠被推薦給對(duì)其感興趣的用戶石窑，而不是只推薦幾個(gè)大型出版社的書。最后蚓炬， 好的推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)松逊，能夠讓推薦系統(tǒng)本身收集到高質(zhì)量的用戶反饋，不斷完善推薦的質(zhì)量肯夏，增加 用戶和網(wǎng)站的交互经宏，提高網(wǎng)站的收入。因此在評(píng)測(cè)一個(gè)推薦算法時(shí)驯击，需要同時(shí)考慮三方的利益烁兰， 一個(gè)好的推薦系統(tǒng)是能夠令三方共贏的系統(tǒng)。

好的推薦系統(tǒng)不僅僅能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)用戶的行為徊都，而且能夠擴(kuò)展用戶的視野沪斟，幫助用戶發(fā)現(xiàn)那些他們可能會(huì)感興趣，但卻不那么容易發(fā)現(xiàn)的東西暇矫。同時(shí)主之，推薦系統(tǒng)還要能夠幫助商家將 那些被埋沒在長(zhǎng)尾中的好商品介紹給可能會(huì)對(duì)它們感興趣的用戶。

2李根、推薦系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)方法

推薦系統(tǒng)中槽奕，主要有3種評(píng)測(cè)推薦效果的實(shí)驗(yàn)方法，即離線實(shí)驗(yàn)(offline experiment)房轿、用戶調(diào)查(user study)和在線實(shí)驗(yàn)(online experiment)粤攒。

2.1 離線實(shí)驗(yàn)

離線實(shí)驗(yàn)的方法一般由如下幾個(gè)步驟構(gòu)成:
(1) 通過日志系統(tǒng)獲得用戶行為數(shù)據(jù)，并按照一定格式生成一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)集;
(2) 將數(shù)據(jù)集按照一定的規(guī)則分成訓(xùn)練集和測(cè)試集;
(3) 在訓(xùn)練集上訓(xùn)練用戶興趣模型冀续，在測(cè)試集上進(jìn)行預(yù)測(cè);
(4) 通過事先定義的離線指標(biāo)評(píng)測(cè)算法在測(cè)試集上的預(yù)測(cè)結(jié)果琼讽。

從上面的步驟可以看到，推薦系統(tǒng)的離線實(shí)驗(yàn)都是在數(shù)據(jù)集上完成的洪唐，也就是說它不需要一個(gè)實(shí)際的系統(tǒng)來供它實(shí)驗(yàn)钻蹬，而只要有一個(gè)從實(shí)際系統(tǒng)日志中提取的數(shù)據(jù)集即可。這種實(shí)驗(yàn)方法的 好處是不需要真實(shí)用戶參與凭需，可以直接快速地計(jì)算出來问欠，從而方便肝匆、快速地測(cè)試大量不同的算法。它的主要缺點(diǎn)是無法獲得很多商業(yè)上關(guān)注的指標(biāo)顺献，如點(diǎn)擊率旗国、轉(zhuǎn)化率等，而找到和商業(yè)指標(biāo)非常相關(guān)的離線指標(biāo)也是很困難的事情注整。

2.2 用戶調(diào)查

用戶調(diào)查是推薦系統(tǒng)評(píng)測(cè)的一個(gè)重要工具能曾，很多離線時(shí)沒有辦法評(píng)測(cè)的與用戶主觀感受有關(guān)的指標(biāo)都可以通過用戶調(diào)查獲得。在用戶調(diào)查中肿轨，有一些需要注意的事項(xiàng)：
(1)成本控制：用戶調(diào)查成本很高寿冕，需要用戶花大量 時(shí)間完成一個(gè)個(gè)任務(wù)，并回答相關(guān)的問題椒袍。有些時(shí)候驼唱，還需要花錢雇用測(cè)試用戶。因此驹暑，大多 數(shù)情況下很難進(jìn)行大規(guī)模的用戶調(diào)查玫恳，而對(duì)于參加人數(shù)較少的用戶調(diào)查，得出的很多結(jié)論往往 沒有統(tǒng)計(jì)意義优俘。因此京办，我們?cè)谧鲇脩粽{(diào)查時(shí)，一方面要控制成本兼吓，另一方面又要保證結(jié)果的統(tǒng)計(jì).
意義臂港。
(2)雙盲實(shí)驗(yàn)：即不要讓實(shí)驗(yàn)人員和用戶事先知道測(cè)試的目標(biāo)，以免用戶的回答和實(shí)驗(yàn)人員的測(cè)試受主觀成分的影響视搏。
(3)相同分布:測(cè)試用戶需要盡量保證測(cè)試用戶的分布和真實(shí)用戶的分布相同，比如男女各半县袱，以及年齡浑娜、活躍度的分布都和真實(shí)用戶分布盡量相同。

用戶調(diào)查的優(yōu)缺點(diǎn)也很明顯式散。它的優(yōu)點(diǎn)是可以獲得很多體現(xiàn)用戶主觀感受的指標(biāo)筋遭，相對(duì)在線實(shí)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)很低，出現(xiàn)錯(cuò)誤后很容易彌補(bǔ)暴拄。缺點(diǎn)是招募測(cè)試用戶代價(jià)較大漓滔，很難組織大規(guī)模的測(cè)試 用戶，因此會(huì)使測(cè)試結(jié)果的統(tǒng)計(jì)意義不足乖篷。此外响驴，在很多時(shí)候設(shè)計(jì)雙盲實(shí)驗(yàn)非常困難，而且用戶 在測(cè)試環(huán)境下的行為和真實(shí)環(huán)境下的行為可能有所不同撕蔼，因而在測(cè)試環(huán)境下收集的測(cè)試指標(biāo)可能在真實(shí)環(huán)境下無法重現(xiàn)豁鲤。

2.3 在線實(shí)驗(yàn)

在完成離線實(shí)驗(yàn)和必要的用戶調(diào)查后秽誊，可以將推薦系統(tǒng)上線做AB測(cè)試，將它和舊的算法進(jìn)行比較琳骡。
AB測(cè)試是一種很常用的在線評(píng)測(cè)算法的實(shí)驗(yàn)方法锅论。它通過一定的規(guī)則將用戶隨機(jī)分成幾組，并對(duì)不同組用戶采取不同的算法楣号，然后通過統(tǒng)計(jì)不同組用戶的各種不同的評(píng)測(cè)指標(biāo)比較不同算法的好壞最易。
AB測(cè)試的優(yōu)點(diǎn)是可以公平獲得不同算法實(shí)際在線時(shí)的性能指標(biāo)，包括商業(yè)上關(guān)注的指標(biāo)炫狱。 AB測(cè)試的缺點(diǎn)主要是周期比較長(zhǎng)藻懒，必須進(jìn)行長(zhǎng)期的實(shí)驗(yàn)才能得到可靠的結(jié)果。因此一般不會(huì)用 AB測(cè)試測(cè)試所有的算法毕荐，而只是用它測(cè)試那些在離線實(shí)驗(yàn)和用戶調(diào)查中表現(xiàn)很好的算法束析。其次， 一個(gè)大型網(wǎng)站的AB測(cè)試系統(tǒng)的設(shè)計(jì)也是一項(xiàng)復(fù)雜的工程憎亚。

一般來說员寇，一個(gè)新的推薦算法最終上線，需要完成上面所說的3個(gè)實(shí)驗(yàn)第美。
1）首先蝶锋，需要通過離線實(shí)驗(yàn)證明它在很多離線指標(biāo)上優(yōu)于現(xiàn)有的算法。
2）然后什往，需要通過用戶調(diào)查確定它的用戶滿意度不低于現(xiàn)有的算法扳缕。
3）最后，通過在線的AB測(cè)試確定它在我們關(guān)心的指標(biāo)上别威。

3躯舔、評(píng)測(cè)指標(biāo)

本節(jié)將介紹各種推薦系統(tǒng)的評(píng)測(cè)指標(biāo)。這些評(píng)測(cè)指標(biāo)可用于評(píng)價(jià)推薦系統(tǒng)各方面的性能省古。這 些指標(biāo)有些可以定量計(jì)算粥庄，有些只能定性描述，有些可以通過離線實(shí)驗(yàn)計(jì)算豺妓，有些需要通過用戶 調(diào)查獲得惜互，還有些只能在線評(píng)測(cè)。

3.1 用戶滿意度

用戶作為推薦系統(tǒng)的重要參與者琳拭，其滿意度是評(píng)測(cè)推薦系統(tǒng)的最重要指標(biāo)训堆。但是，用戶滿意度沒有辦法離線計(jì)算白嘁，只能通過用戶調(diào)查或者在線實(shí)驗(yàn)獲得坑鱼。
在在線系統(tǒng)中，用戶滿意度主要通過一些對(duì)用戶行為的統(tǒng)計(jì)得到权薯。比如在電子商務(wù)網(wǎng)站中姑躲，用戶如果購(gòu)買了推薦的商品睡扬，就表示他們?cè)谝欢ǔ潭壬蠞M意。因此黍析，我們可以利用購(gòu)買率度量用 戶的滿意度卖怜。此外，有些網(wǎng)站會(huì)通過設(shè)計(jì)一些用戶反饋界面收集用戶滿意度阐枣。比如在視頻網(wǎng)站中马靠，都有對(duì)推薦結(jié)果滿意或者不滿意的反饋按鈕，通過統(tǒng)計(jì)兩種按鈕的單擊情況就可以度量系統(tǒng)的用戶滿意度蔼两。更一般的情況下甩鳄，我們可以用點(diǎn)擊率、用戶停留時(shí)間和轉(zhuǎn)化率等指標(biāo)度量用戶的滿意度额划。

3.2 預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度

預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度度量一個(gè)推薦系統(tǒng)或者推薦算法預(yù)測(cè)用戶行為的能力妙啃。這個(gè)指標(biāo)是最重要的推薦系統(tǒng)離線評(píng)測(cè)指標(biāo)。
在計(jì)算該指標(biāo)時(shí)需要有一個(gè)離線的數(shù)據(jù)集俊戳，該數(shù)據(jù)集包含用戶的歷史行為記錄揖赴。然后，將該數(shù)據(jù)集通過時(shí)間分成訓(xùn)練集和測(cè)試集抑胎。最后燥滑，通過在訓(xùn)練集上建立用戶的行為和興趣模型預(yù)測(cè)用戶在測(cè)試集上的行為，并計(jì)算預(yù)測(cè)行為和測(cè)試集上實(shí)際行為的重合度作為預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度阿逃。
預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度指標(biāo)有分為以下幾種：

評(píng)分預(yù)測(cè)
預(yù)測(cè)用戶對(duì)物品評(píng)分的行為稱為評(píng)分預(yù)測(cè)铭拧，在評(píng)分預(yù)測(cè)中，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度一般通過均方根誤差RMSE 和 平均絕對(duì)誤差MAE計(jì)算恃锉，對(duì)于測(cè)試集中的一個(gè)用戶u和物品i搀菩，令rui是用戶u對(duì)物品i的實(shí)際評(píng)分，而r?ui 是推薦算法給出的預(yù)測(cè)評(píng)分破托，那么RMSE的定義為:

MAE采用絕對(duì)值計(jì)算預(yù)測(cè)誤差秕磷，它的定義為:

topN推薦
網(wǎng)站在提供推薦服務(wù)時(shí)，一般是給用戶一個(gè)個(gè)性化的推薦列表炼团，這種推薦叫做TopN推薦。TopN推薦的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率一般通過準(zhǔn)確率(precision)/召回率(recall)度量疏尿。
令R(u)是根據(jù)用戶在訓(xùn)練集上的行為給用戶作出的推薦列表瘟芝，而T(u)是用戶在測(cè)試集上的行為列表。那么褥琐，推薦結(jié)果的召回率定義為:

推薦結(jié)果的準(zhǔn)確率定義為:

3.3 覆蓋率

覆蓋率(coverage)描述一個(gè)推薦系統(tǒng)對(duì)物品長(zhǎng)尾的發(fā)掘能力锌俱。覆蓋率有不同的定義方法，最簡(jiǎn)單的定義為推薦系統(tǒng)能夠推薦出來的物品占總物品集合的比例敌呈。假設(shè)系統(tǒng)的用戶集合為U贸宏，推薦系統(tǒng)給每個(gè)用戶推薦一個(gè)長(zhǎng)度為N的物品列表R(u)造寝。那么推薦系統(tǒng)的覆蓋率可以通過下面的公式計(jì)算:

此外，從上面的定義也可以看到吭练，熱門排行榜的推薦覆蓋率是很低的诫龙，它只會(huì) 推薦那些熱門的物品，這些物品在總物品中占的比例很小鲫咽。一個(gè)好的推薦系統(tǒng)不僅需要有比較高的用戶滿意度签赃，也要有較高的覆蓋率。

但是上面的定義過于粗略分尸。覆蓋率為100%的系統(tǒng)可以有無數(shù)的物品流行度分布锦聊。為了更細(xì)致地描述推薦系統(tǒng)發(fā)掘長(zhǎng)尾的能力，需要統(tǒng)計(jì)推薦列表中不同物品出現(xiàn)次數(shù)的分布箩绍。如果所有的 物品都出現(xiàn)在推薦列表中孔庭，且出現(xiàn)的次數(shù)差不多，那么推薦系統(tǒng)發(fā)掘長(zhǎng)尾的能力就很好材蛛。因此圆到， 可以通過研究物品在推薦列表中出現(xiàn)次數(shù)的分布描述推薦系統(tǒng)挖掘長(zhǎng)尾的能力。如果這個(gè)分布比 較平仰税，那么說明推薦系統(tǒng)的覆蓋率較高构资，而如果這個(gè)分布較陡峭，說明推薦系統(tǒng)的覆蓋率較低陨簇。 在信息論和經(jīng)濟(jì)學(xué)中有兩個(gè)著名的指標(biāo)可以用來定義覆蓋率吐绵。第一個(gè)是信息熵:

第二個(gè)指標(biāo)是基尼系數(shù)(Gini Index):

3.4 多樣性

為了滿足用戶廣泛的興趣，推薦列表需要能夠覆蓋用戶不同的興 趣領(lǐng)域河绽，即推薦結(jié)果需要具有多樣性己单。多樣性推薦列表的好處用一句俗話表述就是“不在一棵樹 上吊死”。盡管用戶的興趣在較長(zhǎng)的時(shí)間跨度中是一樣的耙饰，但具體到用戶訪問推薦系統(tǒng)的某一刻纹笼， 其興趣往往是單一的，那么如果推薦列表只能覆蓋用戶的一個(gè)興趣點(diǎn)苟跪，而這個(gè)興趣點(diǎn)不是用戶這 個(gè)時(shí)刻的興趣點(diǎn)廷痘，推薦列表就不會(huì)讓用戶滿意。反之件已，如果推薦列表比較多樣笋额，覆蓋了用戶絕大 多數(shù)的興趣點(diǎn)，那么就會(huì)增加用戶找到感興趣物品的概率篷扩。因此給用戶的推薦列表也需要滿足用戶廣泛的興趣兄猩，即具有多樣性。
多樣性描述了推薦列表中物品兩兩之間的不相似性。因此枢冤，多樣性和相似性是對(duì)應(yīng)的鸠姨。假設(shè)s(i, j) ∈?[0,1] 定義了物品i和j之間的相似度，那么用戶u的推薦列表R(u)的多樣性定義如下：

而推薦系統(tǒng)的整體多樣性可以定義為所有用戶推薦列表多樣性的平均值:

3.5 新穎性

新穎的推薦是指給用戶推薦那些他們以前沒有聽說過的物品淹真。在一個(gè)網(wǎng)站中實(shí)現(xiàn)新穎性的最簡(jiǎn)單辦法是讶迁，把那些用戶之前在網(wǎng)站中對(duì)其有過行為的物品從推薦列表中過濾掉。比如在一個(gè)視 頻網(wǎng)站中趟咆，新穎的推薦不應(yīng)該給用戶推薦那些他們已經(jīng)看過缺厉、打過分或者瀏覽過的視頻妨猩。
評(píng)測(cè)新穎度的最簡(jiǎn)單方法是利用推薦結(jié)果的平均流行度，因?yàn)樵讲粺衢T的物品越 可能讓用戶覺得新穎。因此宁否，如果推薦結(jié)果中物品的平均熱門程度較低骗奖，那么推薦結(jié)果就可能有比較高的新穎性蓝晒。

3.6 驚喜度

驚喜度(serendipity)是最近這幾年推薦系統(tǒng)領(lǐng)域最熱門的話題少态。如果推薦結(jié)果和用戶的歷史興趣不相似，但卻讓用戶覺得滿意疆偿，那么就可以說推薦結(jié)果的驚喜度很高咱筛，而推薦的新穎性僅僅取決于用戶是否聽說過這個(gè)推薦結(jié)果。提高推薦驚喜度需要提高推薦結(jié)果的用戶滿意度杆故，同時(shí)降低推薦結(jié)果和用戶歷史興趣的相似度迅箩。

3.7 信任度

度量推薦系統(tǒng)的信任度只能通過問卷調(diào)查的方式，詢問用戶是否信任推薦系統(tǒng)的推薦結(jié)果处铛。
提高推薦系統(tǒng)的信任度主要有兩種方法。首先需要增加推薦系統(tǒng)的透明度(transparency)撤蟆， 而增加推薦系統(tǒng)透明度的主要辦法是提供推薦解釋奕塑。只有讓用戶了解推薦系統(tǒng)的運(yùn)行機(jī)制，讓用 戶認(rèn)同推薦系統(tǒng)的運(yùn)行機(jī)制家肯，才會(huì)提高用戶對(duì)推薦系統(tǒng)的信任度龄砰。其次是考慮用戶的社交網(wǎng)絡(luò) 信息，利用用戶的好友信息給用戶做推薦讨衣，并且用好友進(jìn)行推薦解釋换棚。這是因?yàn)橛脩魧?duì)他們的 好友一般都比較信任，因此如果推薦的商品是好友購(gòu)買過的反镇，那么他們對(duì)推薦結(jié)果就會(huì)相對(duì)比較信任圃泡。

3.8 實(shí)時(shí)性

在很多網(wǎng)站中，因?yàn)槲锲?新聞愿险、微博等)具有很強(qiáng)的時(shí)效性，所以需要在物品還具有時(shí)效 性時(shí)就將它們推薦給用戶。
推薦系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性包括兩個(gè)方面辆亏。首先风秤，推薦系統(tǒng)需要實(shí)時(shí)地更新推薦列表來滿足用戶新的 行為變化。實(shí)時(shí)性的第二個(gè)方面是推薦系統(tǒng)需要能夠?qū)⑿录尤胂到y(tǒng)的物品推薦給用戶扮叨。這主要考驗(yàn)了推 薦系統(tǒng)處理物品冷啟動(dòng)的能力缤弦。

3.9 健壯性

健壯性(即robust,魯棒 性)指標(biāo)衡量了一個(gè)推薦系統(tǒng)抗擊作弊的能力。算法健壯性的評(píng)測(cè)主要利用模擬攻擊彻磁。首先碍沐，給定一個(gè)數(shù)據(jù)集和一個(gè)算法，可以用這個(gè)算法 給這個(gè)數(shù)據(jù)集中的用戶生成推薦列表衷蜓。然后累提，用常用的攻擊方法向數(shù)據(jù)集中注入噪聲數(shù)據(jù)，然后 利用算法在注入噪聲后的數(shù)據(jù)集上再次給用戶生成推薦列表磁浇。最后斋陪，通過比較攻擊前后推薦列表 的相似度評(píng)測(cè)算法的健壯性。如果攻擊后的推薦列表相對(duì)于攻擊前沒有發(fā)生大的變化置吓，就說明算 法比較健壯无虚。

3.10 商業(yè)目標(biāo)

很多時(shí)候，網(wǎng)站評(píng)測(cè)推薦系統(tǒng)更加注重網(wǎng)站的商業(yè)目標(biāo)是否達(dá)成衍锚，而商業(yè)目標(biāo)和網(wǎng)站的盈利模式是息息相關(guān)的友题。

3.11 總結(jié)

本節(jié)提到了很多指標(biāo)，其中有些指標(biāo)可以離線計(jì)算戴质，有些只能在線獲得度宦。下表對(duì)指標(biāo)的獲得做出了總結(jié)。

4置森、評(píng)測(cè)維度

上一節(jié)介紹了很多評(píng)測(cè)指標(biāo)斗埂，但是在評(píng)測(cè)系統(tǒng)中還需要考慮評(píng)測(cè)維度，比如一個(gè)推薦算法凫海， 雖然整體性能不好呛凶，但可能在某種情況下性能比較好，而增加評(píng)測(cè)維度的目的就是知道一個(gè)算法 在什么情況下性能最好行贪。這樣可以為融合不同推薦算法取得最好的整體性能帶來參考漾稀。
一般來說，評(píng)測(cè)維度分為如下3種建瘫。
1）用戶維度：主要包括用戶的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)信息崭捍、活躍度以及是不是新用戶等。
2）物品維度：包括物品的屬性信息啰脚、流行度殷蛇、平均分以及是不是新加入的物品等实夹。
3）時(shí)間維度：包括季節(jié)，是工作日還是周末粒梦，是白天還是晚上等亮航。
如果能夠在推薦系統(tǒng)評(píng)測(cè)報(bào)告中包含不同維度下的系統(tǒng)評(píng)測(cè)指標(biāo)，就能幫我們?nèi)娴亓私馔?薦系統(tǒng)性能匀们，找到一個(gè)看上去比較弱的算法的優(yōu)勢(shì)缴淋，發(fā)現(xiàn)一個(gè)看上去比較強(qiáng)的算法的缺點(diǎn)。