0.前言

沃爾瑪超市的員工發(fā)現(xiàn)痴奏，到超市買(mǎi)紙尿褲的男人會(huì)順手買(mǎi)啤酒冰蘑。這就是經(jīng)典的【紙尿褲和啤酒】的故事，也是推薦系統(tǒng)比較簡(jiǎn)潔明了的解釋评汰。

在探討推薦算法原理之前纷捞，先說(shuō)一個(gè)概念：協(xié)同過(guò)濾（Collaborative Filtering）。

協(xié)同過(guò)濾一般是在海量的用戶(hù)中發(fā)掘出一小部分和你品位比較類(lèi)似的被去，在協(xié)同過(guò)濾中主儡，這些用戶(hù)成為鄰居，然后根據(jù)他們喜歡的其他東西組織成一個(gè)排序的目錄作為推薦給你惨缆。

為了方便了解糜值，舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子。最近新上映了10部電影坯墨，你不知道看哪一部寂汇，問(wèn)你周?chē)娜耍磉叺娜酥心阌X(jué)得有少數(shù)幾個(gè)人跟你的觀影品味一致捣染，然后你會(huì)傾向于選擇觀看和你觀影品味一致的人所推薦的電影骄瓣，這個(gè)和你觀影品味一致的人，就成了你的“鄰居”耍攘。這就是協(xié)同過(guò)濾的核心思想榕栏。協(xié)同過(guò)濾要考慮到以下兩點(diǎn)：

其一，如何確定一個(gè)用戶(hù)是不是和你有相似的品位蕾各？

其二扒磁，如何將“鄰居們”的喜好組織成一個(gè)排序的目錄？

1.收集用戶(hù)偏好

在經(jīng)濟(jì)學(xué)研究中示损，會(huì)涉及到“經(jīng)濟(jì)個(gè)體偏好和效用”渗磅，經(jīng)濟(jì)個(gè)體的偏好差異會(huì)影響個(gè)人資源的分配，以求達(dá)到最優(yōu)效用检访，但對(duì)經(jīng)濟(jì)個(gè)體的偏好如何收集卻沒(méi)有給出明確的答案始鱼。同理，在一個(gè)系統(tǒng)中脆贵，需要收集用戶(hù)的偏好医清，然后根據(jù)用戶(hù)的偏好計(jì)算相似度。一般可通用戶(hù)行為來(lái)判斷用戶(hù)偏好卖氨，下面是幾種常見(jiàn)的用戶(hù)行為：

評(píng)分：通過(guò)用戶(hù)對(duì)物品的評(píng)分会烙，可以精確的得到用戶(hù)的偏好负懦，如傳統(tǒng)的星級(jí)評(píng)分制。

投票：通過(guò)用戶(hù)對(duì)物品的投票柏腻，可以精確的得到用戶(hù)的偏好纸厉。

轉(zhuǎn)發(fā)：通過(guò)用戶(hù)對(duì)內(nèi)容的轉(zhuǎn)發(fā)，可以精確的得到用戶(hù)的偏好五嫂。

評(píng)論：通過(guò)分析用戶(hù)的評(píng)論颗品，可以得到用戶(hù)的情感：喜歡還是討厭。

點(diǎn)擊：用戶(hù)的點(diǎn)擊一定程度上反映了用戶(hù)的注意力沃缘，所以它也可以從一定程度上反映用戶(hù)的喜好躯枢。

購(gòu)買(mǎi)：用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)是很明確的說(shuō)明這個(gè)項(xiàng)目它感興趣。

以上都是比較通用的用戶(hù)行為槐臀，我們可以給每個(gè)行為賦值锄蹂，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理后，得出用戶(hù)對(duì)物品的偏好水慨。由于對(duì)用戶(hù)行為的數(shù)據(jù)分析過(guò)程較為復(fù)雜得糜，這里不展開(kāi)討論。

2.計(jì)算相似度

當(dāng)我們已經(jīng)知道用戶(hù)的偏好后晰洒，可以根據(jù)用戶(hù)的喜好計(jì)算相似用戶(hù)和物品掀亩，然后基于相似用戶(hù)或物品進(jìn)行推薦，計(jì)算相似度的公式很多欢顷，這里選取其中一種介紹槽棍，Cosine 相似度（Cosine Similarity）:

使用五分制，小琴和小華對(duì)abcd這四種物品進(jìn)行打分抬驴，小琴對(duì)abcd物品的評(píng)分為1炼七、2、2布持、3豌拙，可以用向量表示：x（1,2,2,3）；小華對(duì)abcd物品的評(píng)分為1题暖、0按傅、2、0胧卤，用向量表示：y（1,0,2,0）唯绍。把這兩個(gè)數(shù)據(jù)代入到公式中去，可得到小華和小琴的相似度為：

T（x枝誊，y）=（1*1+2*0+2*2+3*0）/9=0.56况芒，即兩者的相似度為0.56。值越大叶撒，兩者的相似度越高绝骚。

3.推薦機(jī)制

以上知道了相似度的計(jì)算方式耐版，就可以基于相似度為用戶(hù)進(jìn)行推薦了，目前的推薦機(jī)制有兩種方式：基于用戶(hù)的CF（User CF）和基于物品的CF（Item CF）：

基于用戶(hù)的CF

基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾压汪，通過(guò)用戶(hù)對(duì)不同內(nèi)容（物品）的行為粪牲，來(lái)評(píng)測(cè)用戶(hù)之間的相似性，找到“鄰居”止剖，基于這種相似性做出推薦虑瀑。這種推薦的本質(zhì)是，給相似的用戶(hù)推薦其他用戶(hù)喜歡的內(nèi)容滴须，這就是我們經(jīng)常看到的：和你類(lèi)似的人還喜歡如下內(nèi)容叽奥。下面這個(gè)列子可以說(shuō)明：

需要給用戶(hù)A推薦游戲扔水，根據(jù)用戶(hù)B和用戶(hù)C對(duì)游戲的偏好行為，給A推薦游戲朝氓，從下表可以知道魔市，基于對(duì)游戲的偏好來(lái)講，用戶(hù)A跟用戶(hù)C的相似度比用戶(hù)跟用戶(hù)B的相似度要大赵哲，所以待德，系統(tǒng)會(huì)給用戶(hù)A推薦爐石傳說(shuō)。

當(dāng)然枫夺，舉的這個(gè)例子十分簡(jiǎn)單将宪，實(shí)際上，還需要考慮的是每個(gè)用戶(hù)物品的偏好程度橡庞，雖然用戶(hù)A和用戶(hù)C都玩過(guò)英雄聯(lián)盟较坛，但是用戶(hù)A和用戶(hù)C對(duì)英雄聯(lián)盟的偏好程度可能不一樣，在真正的計(jì)算過(guò)程中扒最，需要對(duì)這種偏好的程度設(shè)定一個(gè)參數(shù)丑勤，參數(shù)的大小表明用戶(hù)對(duì)物品的偏好程度的大小。根據(jù)設(shè)置或調(diào)整參數(shù)的大小吧趣，得出最后的值給用戶(hù)推薦商品法竞，這樣的推薦計(jì)算結(jié)果會(huì)更加嚴(yán)謹(jǐn)。

基于物品的CF

基于物品的CF的原理和基于用戶(hù)的CF類(lèi)似强挫，只是在計(jì)算鄰居時(shí)采用物品本身岔霸，而不是從用戶(hù)的角度，即基于用戶(hù)對(duì)物品的偏好找到相似的物品俯渤，然后根據(jù)用戶(hù)的歷史偏好秉剑，推薦相似的物品給用戶(hù)。從計(jì)算的角度來(lái)看稠诲，就是將所有用戶(hù)對(duì)某個(gè)物品的偏好作為一個(gè)向量來(lái)計(jì)算物品之間的相似度侦鹏，得到物品的相似物品后诡曙，根據(jù)用戶(hù)歷史的偏好預(yù)測(cè)當(dāng)前用戶(hù)還沒(méi)有表示偏好的物品，計(jì)算得到一個(gè)排序的物品列表作為推薦略水。就是我們常見(jiàn)的：購(gòu)買(mǎi)該商品的用戶(hù)還購(gòu)買(mǎi)了如下商品价卤，等等

就是文章開(kāi)頭前的啤酒和紙尿褲的故事，因?yàn)槌械娜藛T發(fā)現(xiàn)很多男人買(mǎi)紙尿褲的時(shí)候會(huì)買(mǎi)啤酒渊涝，根據(jù)這一用戶(hù)行為慎璧，紙尿褲和啤酒的相似度較高，那么在用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)紙尿褲的時(shí)候推薦啤酒跨释，增加啤酒的銷(xiāo)量胸私。也用相同的例子來(lái)說(shuō)明：

可以從下表看出，用戶(hù)B和用戶(hù)C有一個(gè)共同的特征鳖谈，即選擇了英雄聯(lián)盟也會(huì)選爐石傳說(shuō)岁疼，說(shuō)明這兩個(gè)游戲之間相似度會(huì)比較高，那么會(huì)當(dāng)用戶(hù)A選擇了英雄聯(lián)盟缆娃，系統(tǒng)會(huì)把爐石傳說(shuō)也推薦給他捷绒。但是同時(shí)要注意的一點(diǎn)，這種情況也是屬于比較理想化的一種贯要，物品和物品之間的相似度可能不一樣暖侨，也需要調(diào)整參數(shù)，這里不進(jìn)行深入的探討了崇渗。

4.User CF vs. ?Item CF

目前這兩種不同的推薦機(jī)制適用于不同的場(chǎng)景字逗。不同的業(yè)務(wù)形態(tài)選擇的推薦機(jī)制肯定不一樣。對(duì)于大型電商網(wǎng)站來(lái)說(shuō)宅广，用戶(hù)的數(shù)量級(jí)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于spu的數(shù)量扳肛，物品相對(duì)穩(wěn)定，計(jì)算物品之間的相似度并不復(fù)雜乘碑，使用Item CF會(huì)比較合適挖息。同時(shí)從邏輯上來(lái)講，比如我在購(gòu)物網(wǎng)站上買(mǎi)了一本書(shū)兽肤，不能因?yàn)槲腋渌脩?hù)相似而跟我推薦他買(mǎi)過(guò)或看過(guò)的套腹，這說(shuō)不過(guò)去，推薦與這本書(shū)相似度高的會(huì)比較好资铡。

當(dāng)然电禀，在帶有社交屬性的系統(tǒng)中，User CF 的推薦機(jī)制會(huì)更加有效笤休，我關(guān)注的PO主他們的行為會(huì)和我的行為（品味）相似度較高尖飞，所以基于用戶(hù)的推薦會(huì)更加有效。

這篇大致介紹了推薦機(jī)制的原理。原理搞清楚了政基，有關(guān)推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)就會(huì)更加有據(jù)可依贞铣，而不是單純的一句：做一下商品的推薦機(jī)制！然后就沒(méi)有然后了沮明。