關(guān)于商品推薦
你肯定有過這種有趣的經(jīng)歷深滚，就是登入某些網(wǎng)站或者APP時(shí)已球，發(fā)現(xiàn)曾經(jīng)在百度或者其他搜索引擎上搜索過的東西會出現(xiàn)在這些網(wǎng)站或APP的廣告位上漾肮，又或者這些網(wǎng)站或APP上的的廣告位上會出現(xiàn)一些與當(dāng)前頁面內(nèi)容的關(guān)鍵詞相關(guān)的內(nèi)容推薦路星。這是網(wǎng)站的JavaScript代碼讀取了瀏覽器的本地Cookies（通诚疲可以用來存儲瀏覽器上的表單信息榴捡、用戶名杈女、搜索關(guān)鍵詞等信息）和當(dāng)前頁面的文本信息，并做了相應(yīng)的關(guān)鍵詞提取吊圾，最后根據(jù)這些關(guān)鍵詞來猜測用戶可能感興趣的內(nèi)容再推薦到廣告位上达椰。
這是最早的一些較為簡單的商品或廣告推薦思路，但是你可能很快就發(fā)現(xiàn)它們的“愚蠢”之處项乒，即搜索并購買了一些產(chǎn)品之后它依然不停地進(jìn)行類似產(chǎn)品的推薦啰劲。比如購買了洗衣機(jī)還推薦洗衣機(jī)，買了空調(diào)還推薦空調(diào)（都不是一些高頻回購的商品）檀何。即便是在網(wǎng)站或APP能夠得知我購買洗衣機(jī)和空調(diào)的成交記錄的情況下仍然這樣做蝇裤，確實(shí)讓我們覺得系統(tǒng)很弱智。
由此在這里向大家講解目前較為常見的频鉴，更加智能的個(gè)性化商品推薦算法栓辜。
兩種個(gè)性化商品推薦算法
首先要說明的是，我們所有的推薦算法砚殿，最終目的都是為了給用戶推薦他可能感興趣的商品啃憎，從而提高銷售和轉(zhuǎn)化率，忘記這個(gè)目的的所有算法設(shè)計(jì)都是自嗨似炎。
目前常見的商品推薦算法是協(xié)同過濾辛萍，公認(rèn)比較常用的方法俗稱“鄰居方法”悯姊。鄰居方法中有兩種視角。第一種是基于用戶贩毕。第二種是基于商品悯许。
基于用戶的協(xié)同過濾，稱為User-based CF（User-based Collaborative Filtering）辉阶。系統(tǒng)通過分析一個(gè)用戶和哪些用戶（參考用戶）的特征比較相似先壕，然后看看這些參考用戶喜歡買哪類的商品，再從這些商品里挑出一些推薦給該用戶谆甜。
基于商品的協(xié)同過濾垃僚，稱為Item-based CF（Item-based Collaborative Filtering）。系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)分析和挖掘用戶的購買行為规辱，來判斷用戶喜歡的商品類型谆棺，然后從那些用戶喜歡的商品類型里挑出一些推薦給用戶。
User-based CF 基于用戶的協(xié)同過濾
算法核心思路：當(dāng)用戶進(jìn)入一個(gè)電商平臺時(shí)罕袋，作為電商平臺系統(tǒng)找到那些和該用戶興趣/喜好類似的人改淑，然后看看他們喜歡什么，就給該用戶推薦什么浴讯。簡而言之朵夏，A和B兩個(gè)用戶相似，然后給A推薦B喜歡的東西榆纽。
假設(shè)有用戶ID為1001到1006的六個(gè)用戶仰猖，他們對幾種商品進(jìn)行了瀏覽、收藏奈籽、購買亮元、添加到購物車、評論唠摹、分享等操作爆捞。
為了得到用戶對某類別產(chǎn)品的興趣度，我們可以設(shè)計(jì)這樣一個(gè)簡單的模型勾拉，給不同的用戶行為賦予不同的分值煮甥，比如瀏覽行為賦予0.1分。整體的行為分值如表：
滿分10分藕赞，加到10后則不再累加成肘。
然后，我們得到1001-1006六位用戶對各種商品的偏好程度（得分）表：
其中表格的數(shù)字是用戶對該商品“興趣程度”的一個(gè)量化值斧蜕，0為沒興趣双霍，10為非常有興趣。空白代表這個(gè)商品在系統(tǒng)內(nèi)洒闸，還沒有任何依據(jù)來判斷興趣如何染坯。
以用戶“1006”為研究對象，現(xiàn)在要找到和他興趣最接近的人丘逸，該如何實(shí)現(xiàn)单鹿？這里便需要對商品的多維向量進(jìn)行近似求法。
多維向量空間的相似性一般有兩種求法深纲，一種是歐幾里得距離或曼哈頓距離仲锄，另一種是余弦相似度。這里用的是第二種余弦相似度來進(jìn)行度量湃鹊。
余弦函數(shù)相信大家都不陌生儒喊，就是中學(xué)時(shí)候?qū)W的cosine函數(shù)cos（θ）。余弦相似度币呵，又稱為余弦相似性澄惊，是通過計(jì)算兩個(gè)向量的夾角的余弦值來評估他們的相似度。具體公式如下：
這里的Ai和Bi分別代表向量A和B的各分量富雅。
給出的相似性范圍從-1到1：結(jié)果為-1時(shí)意味著兩個(gè)向量指向的方向正好截然相反，1表示它們的指向是完全相同的肛搬，0通常表示它們之間是獨(dú)立的没佑，而在這之間的值則表示中間的相似性或相異性。
用簡單的話來說温赔，最相似的是1蛤奢，最不相似的是-1。
回到剛剛的例子陶贼，把用戶在一些不相干的商品類別的愛好當(dāng)做一個(gè)空間向量啤贩，把每個(gè)商品類別作為一個(gè)維度，我們列的例子中就有手機(jī)拜秧、平板痹屹、筆記本電腦、智能手表枉氮、自拍桿志衍、紅酒、白酒共7個(gè)維度聊替。我們試著求一下1006這個(gè)用戶和1005這個(gè)用戶已知部分的愛好相似程度：
由于1006用戶沒有紅酒和白酒的記錄楼肪，所以沒有用1005用戶的紅酒和白酒兩個(gè)維度的分?jǐn)?shù)來計(jì)算相似度。
因?yàn)椤白钕嗨频氖?惹悄，最不相似的是-1”春叫。所以1005和1006兩個(gè)用戶的相似度還是很高的。同理也能夠求出1006用戶和其他任何一個(gè)用戶的興趣相似程度。
之后設(shè)置一個(gè)相似的閾值暂殖，如0.8价匠、0.85……或者其他任何一個(gè)值，看看相似度超過這個(gè)閾值的用戶都有什么購物喜好央星，把他們喜好購買的東西推薦給1006用戶作為推薦方案即可（例如例子中霞怀，1005和1006的喜好高度相似，就可以將1005的喜歡的紅酒和白酒推薦給1006）莉给。這就是一種思路最為樸素的基于用戶的協(xié)同過濾算法思路毙石。
補(bǔ)充：
除了上述通過分析用戶的行為來設(shè)計(jì)這個(gè)用戶相似度外，還可以考慮通過用戶的畫像思維來補(bǔ)充和完善這個(gè)用戶協(xié)調(diào)過濾算法颓遏。用戶屬性表如表所示徐矩。
用戶屬性表
我們所有的產(chǎn)品幾乎都會有這種用戶屬性表，這也是構(gòu)建用戶畫像的常見方法叁幢，利用這種列表同樣也能夠去觀察哪些用戶之間更相似滤灯，然后找到相似的用戶，再把這些用戶比較喜好的曼玩，感興趣的產(chǎn)品推薦給他鳞骤。方法有很多，基本邏輯相同黍判。以后有機(jī)會開一個(gè)用戶畫像專題再細(xì)講豫尽。
Item-based CF 基于商品的協(xié)同過濾
基于物品的協(xié)同過濾算法最早由著名的電商公司亞馬遜提出的。這種算法給用戶推薦那些和他們之前喜歡的商品相似的商品顷帖。
一般美旧，推薦算法核心思想是，給用戶推薦那些和他們之前喜歡的物品相似的物品贬墩。
比如榴嗅，內(nèi)容推薦算法的“基于內(nèi)容的協(xié)同過濾”，用戶A之前閱讀過《香港最后一個(gè)童話破滅——許志安出軌了》陶舞，該算法會根據(jù)此行為給你推薦《震驚嗽测！許志安給馬明戴綠帽了》，但是基于物品的協(xié)同過濾有點(diǎn)不同肿孵，Item-based CF算法并不利用物品的內(nèi)容屬性計(jì)算物品之間的相似度论咏，它主要通過分析用戶的行為記錄計(jì)算物品之間的相似度。
Item-based CF算法認(rèn)為颁井，“有很多人喜歡商品A厅贪，同時(shí)他們也喜歡商品B，所以A和B應(yīng)該是比較類似的商品雅宾⊙蹋”
計(jì)算起來可以分成以下兩個(gè)步驟：
計(jì)算商品之間的相似度葵硕。
根據(jù)物品的相似度和用戶的偏好來給用戶生成推薦列表。
（一）計(jì)算物品之間的相似度贯吓。
這里同樣用到了余弦相似性來求物品的相似度懈凹，但是公式略有不同：
其中，|N(i)|是喜歡物品i的用戶數(shù)悄谐，|N(j)|是喜歡物品j的用戶數(shù)介评，|N(i)&N(j)|是同時(shí)喜歡物品i和物品j的用戶數(shù)。
從上面的定義看出爬舰，在協(xié)同過濾中兩個(gè)物品產(chǎn)生相似度是因?yàn)樗鼈児餐缓芏嘤脩粝矚g们陆，兩個(gè)物品相似度越高，說明這兩個(gè)物品共同被很多人喜歡情屹。
這里面蘊(yùn)含著一個(gè)假設(shè)：就是假設(shè)每個(gè)用戶的興趣都局限在某幾個(gè)方面坪仇，因此如果兩個(gè)物品屬于一個(gè)用戶的興趣列表，那么這兩個(gè)物品可能就屬于有限的幾個(gè)領(lǐng)域垃你，而如果兩個(gè)物品屬于很多用戶的興趣列表椅文，那么它們就可能屬于同一個(gè)領(lǐng)域，因而有很大的相似度惜颇。
舉例說明皆刺，首先我們假定有5個(gè)用戶，分別為A凌摄、B羡蛾、C、D望伦、E，他們的商品購買記錄分別如下：
這是一個(gè)文娛用品商店的銷售記錄煎殷，記錄了每一個(gè)用戶購買的產(chǎn)品內(nèi)容屯伞，這里只用5個(gè)用戶來做一個(gè)演示。
首先要分別得到每個(gè)用戶購買物品的鄰接矩陣豪直，如用戶A購物鄰接矩陣如表所示：
用戶A購物鄰接矩陣
這個(gè)矩陣就是根據(jù)剛剛看到的用戶A的購買記錄得到的劣摇，由于紅酒、啤酒和顯示器同時(shí)出現(xiàn)在他的購物列表里弓乙，所以“紅酒和啤酒”末融、“紅酒和顯示器”、“啤酒和顯示器”兩兩“鄰接”暇韧，也就是說這些標(biāo)注1的小格子代表這兩種一起在一個(gè)人的購物記錄里出現(xiàn)過一次——注意買過就算勾习，不是必須出現(xiàn)在同一次購物籃里。
同理能夠得到其他B懈玻、C巧婶、D、E幾人的購物鄰接矩陣（所有的鄰接矩陣都是沿對角線對稱的。）艺栈。然后將A英岭、B、C湿右、D诅妹、E五人的鄰接矩陣，通過矩陣“疊加”的方式毅人，即將每一個(gè)矩陣的每個(gè)對應(yīng)的方格數(shù)字相加吭狡，最后得到中間矩陣C，過程如下：
疊加過程
最終的疊加結(jié)果——中間矩陣C：
中間矩陣C
從這個(gè)中間矩陣C里堰塌，可以看到同時(shí)喜歡紅酒和啤酒的有2個(gè)人赵刑，同時(shí)喜歡鼠標(biāo)和鍵盤的有2個(gè)人，同時(shí)喜歡白酒和紅酒的有1個(gè)人……由于矩陣是對稱的，我為大家都劃出了對角線晕翠，大家看表格對角線的一邊就行区丑。
這時(shí)便可以計(jì)算任意兩個(gè)商品的相似度做評估了，如計(jì)算鼠標(biāo)和鍵盤的相似程度铐懊，套用剛才的公式：
說明相似度極高，買鍵盤的人必買鼠標(biāo)瞎疼，買鼠標(biāo)的人必買鍵盤科乎。
再試算一下紅酒和白酒的相似度：
說明相似度極高，買鍵盤的人必買鼠標(biāo)贼急，買鼠標(biāo)的人必買鍵盤茅茂。
現(xiàn)在，再試算一下紅酒和白酒的相似度：
以此類推太抓，便可計(jì)算出所有商品之間的相似度空闲。
（二）根據(jù)物品的相似度和用戶的歷史行為給用戶生成推薦列表：
得到相似度后，便可以計(jì)算基于相似度的商品推薦列表了走敌。
計(jì)算完中間矩陣之后碴倾，當(dāng)要對一個(gè)用戶做推薦時(shí)，先把這個(gè)用戶的歷史購買記錄都列出來掉丽，假設(shè)有n個(gè)購買記錄跌榔。然后對這個(gè)列表里每一個(gè)產(chǎn)品都用查表的方法查一次相似度，這樣會得到n個(gè)列表捶障，每個(gè)列表里都是一個(gè)產(chǎn)品和其對應(yīng)的相似度的關(guān)系僧须。把這n個(gè)列表做一個(gè)排序，相似度高的在前项炼，相似度低的在后皆辽。如果要推薦3個(gè)商品就取前3個(gè)柑蛇，如果要推薦5個(gè)商品就取前5個(gè)。
大概的推薦算法思路說到這大概就說完了驱闷，因?yàn)槲覀儾皇羌夹g(shù)耻台，產(chǎn)品經(jīng)理了解到這個(gè)層面就差不多了。深挖一層還可以根據(jù)相似度和歷史行為計(jì)算出用戶對物品的感興趣度空另，然后再給用戶生成推薦列表盆耽。就是在相似度的維度上，在增加一個(gè)感興趣的維度扼菠，作為推薦商品的衡量指標(biāo)摄杂，思路相似，這里不再展開循榆。
優(yōu)缺點(diǎn)說明
優(yōu)點(diǎn)是推薦都是基于用戶的行為數(shù)據(jù)去不斷學(xué)習(xí)和完善析恢，在過程中發(fā)現(xiàn)用戶的潛在商品興趣，能給用戶“制造驚喜”的同時(shí)秧饮，也在為自己制造驚喜映挂。這是一個(gè)持續(xù)成長的過程，而推薦不過是其中的一個(gè)短程跑道盗尸，設(shè)計(jì)者的目光應(yīng)該長遠(yuǎn)些柑船，將最終的目放在構(gòu)建行業(yè)的大數(shù)據(jù)庫和用戶畫像的產(chǎn)業(yè)生態(tài)上。
缺點(diǎn)則是啟動(dòng)的門檻高泼各，用戶量不夠時(shí)鞍时，商品量太少時(shí)幾乎無法開展；并且學(xué)習(xí)量不夠時(shí)推薦結(jié)果較差扣蜻，就會導(dǎo)致文初說的“愚蠢”現(xiàn)象出現(xiàn)逆巍，這也是很多時(shí)候人工智能被大家吐槽為“人工智障”的原因之一。
總而言之
關(guān)于個(gè)性化推薦的算法莽使，在網(wǎng)上有很多資料锐极，也有很多其他的實(shí)現(xiàn)方法，區(qū)區(qū)在下吮旅，所知實(shí)在有限溪烤。這里只是嘗試以產(chǎn)品經(jīng)理的角度味咳，用較簡單的語言來將自己學(xué)到的推薦算法原理剖析給大家聽庇勃。
關(guān)于產(chǎn)品經(jīng)理要不要懂技術(shù)的問題，也是老生常談了槽驶，高論很多责嚷，不敢多贊一詞。只說一句掂铐，產(chǎn)品經(jīng)理在算法產(chǎn)品的設(shè)計(jì)中罕拂，絕不能一句“做個(gè)性化推薦”就完事的揍异，你須深入算法內(nèi)部，了解算法爆班，然后結(jié)合產(chǎn)品特點(diǎn)來優(yōu)化和設(shè)計(jì)衷掷。
