自今日頭條憑借精準(zhǔn)的個(gè)性化推薦崛起之后匠抗，個(gè)性化推薦系統(tǒng)被應(yīng)用于越來(lái)越多的產(chǎn)品上故源，并逐漸成為最重要的幫助用戶發(fā)現(xiàn)信息的方式，那么推薦系統(tǒng)到底是什么汞贸，是如何實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)推薦的绳军，又可能面臨哪些問(wèn)題，本篇文章嘗試為大家解答這些疑惑矢腻。

推薦系統(tǒng)是什么门驾？有什么用？

推薦系統(tǒng)是一種幫助用戶發(fā)現(xiàn)感興趣的信息的方式多柑，在推薦系統(tǒng)出現(xiàn)之前奶是，傳統(tǒng)的通過(guò)直接展現(xiàn)信息、搜索、分類來(lái)發(fā)現(xiàn)信息的方式都有一定的短板和局限聂沙。
直接展現(xiàn)信息在信息量過(guò)大時(shí)用戶很難找到自己需要的信息秆麸，非常費(fèi)時(shí)費(fèi)力；搜索雖然能很大程度上解決信息量過(guò)載的問(wèn)題及汉，但這種方式需要用戶明確的知道自己需要的信息的關(guān)鍵詞沮趣，當(dāng)不知道關(guān)鍵詞的時(shí)候搜索就無(wú)法發(fā)揮作用了；分類雖然不需要用戶知道所需信息的關(guān)鍵詞坷随，但是當(dāng)信息量過(guò)于龐大的時(shí)候房铭，就需要把類別一層層分下去，查找信息時(shí)非常繁瑣温眉，且需要用戶知道所需信息屬于每個(gè)層級(jí)的哪個(gè)類別缸匪。
而推薦系統(tǒng)既可以解決信息量過(guò)載的問(wèn)題，又不需要用戶主動(dòng)查找信息芍殖，可以把用戶感興趣的信息推送給用戶豪嗽，這解決了傳統(tǒng)的發(fā)現(xiàn)信息方式的諸如信息量過(guò)載、需要用戶有明確目的等問(wèn)題豌骏。

推薦系統(tǒng)有什么局限龟梦？

推薦系統(tǒng)主要有兩個(gè)局限，第一是需要信息量過(guò)載窃躲，如果信息量很少直接展現(xiàn)信息就可以了计贰，就不需要推薦系統(tǒng)了；第二是需要用戶沒(méi)有明確目的蒂窒，因?yàn)橛脩羧绻忻鞔_目的直接通過(guò)搜索或分類來(lái)找到信息就可以了躁倒，也不需要推薦系統(tǒng)。

推薦系統(tǒng)的推薦策略

常用的推薦策略包括以下幾種：

1. 基于內(nèi)容的推薦
2. 基于內(nèi)容的協(xié)同過(guò)濾推薦
3. 基于用戶的協(xié)同過(guò)濾推薦
4. 基于標(biāo)簽的推薦
5. 基于社交網(wǎng)絡(luò)的推薦

基于內(nèi)容的推薦

基于內(nèi)容的推薦是給用戶推薦和他感興趣的內(nèi)容同樣類型的內(nèi)容洒琢。
例如：小明看了周星馳的電影《喜劇之王》秧秉，系統(tǒng)可能會(huì)給小明推薦《功夫》，這是因?yàn)樗鼈冊(cè)谘輪T的維度上都屬于周星馳這個(gè)分類衰抑；系統(tǒng)也可能給小明推薦《人在囧途》象迎，這是因?yàn)樵谟捌愋蜕希鼈兌紝儆谙矂∑@個(gè)類型呛踊。
基于內(nèi)容的推薦需要在各維度上對(duì)內(nèi)容進(jìn)行精準(zhǔn)有效的分類砾淌，如果分類沒(méi)有做好，有效的推薦也就無(wú)從談起了谭网。

基于內(nèi)容的協(xié)同過(guò)濾推薦

基于內(nèi)容的協(xié)同過(guò)濾推薦是指根據(jù)用戶的歷史行為數(shù)據(jù)汪厨，給用戶推薦和他感興趣的內(nèi)容相似的內(nèi)容。
和基于內(nèi)容的推薦不同的是愉择，基于內(nèi)容的推薦是基于內(nèi)容屬性給用戶推薦劫乱，而基于內(nèi)容的協(xié)同過(guò)濾推薦是基于用戶的歷史行為數(shù)據(jù)計(jì)算內(nèi)容之間的相似度织中，給用戶推薦和他之前感興趣的內(nèi)容相似的內(nèi)容。
所以基于內(nèi)容的協(xié)同過(guò)濾推薦分為兩步：

1. 計(jì)算內(nèi)容之間的相似度衷戈；

2. 根據(jù)內(nèi)容相似度和用戶的歷史行為給用戶生成推薦列表抠璃。
   例如：

   
   
   內(nèi)容相似度.png

用戶A對(duì)《人人都是產(chǎn)品經(jīng)理》的感興趣程度是0.9，對(duì)《社會(huì)心理學(xué)》的感興趣程度為1.2脱惰，《人人都是產(chǎn)品經(jīng)理》和《用戶體驗(yàn)要素》的相似度為0.8搏嗡，《社會(huì)心理學(xué)》和《用戶體驗(yàn)要素》的相似度為0.5，所以用戶A對(duì)《用戶體驗(yàn)要素》的感興趣程度為
0.90.8+1.20.5=1.32拉一。
這里存在兩個(gè)問(wèn)題：

1. 如何獲得用戶對(duì)某個(gè)初始內(nèi)容的感興趣程度采盒？
   用戶對(duì)某個(gè)初始內(nèi)容的感興趣程度可以通過(guò)用戶對(duì)這個(gè)內(nèi)容的歷史行為數(shù)據(jù)獲得。
2. 如何計(jì)算內(nèi)容之間的相似度蔚润？
   計(jì)算內(nèi)容之間的相似度可以用余弦公式磅氨，一般來(lái)說(shuō)喜歡內(nèi)容A的用戶如果大多也喜歡內(nèi)容B，那么就認(rèn)為內(nèi)容A和內(nèi)容B有很高的相似度嫡纠。

基于用戶的協(xié)同過(guò)濾推薦

基于用戶的協(xié)同過(guò)濾推薦是指根據(jù)用戶的歷史行為數(shù)據(jù)烦租，給用戶推薦和他興趣相似的用戶喜歡的其他內(nèi)容。
所以基于用戶的協(xié)同過(guò)濾推薦分為兩步：

1. 計(jì)算用戶之間的相似度除盏；

2. 給用戶推薦和他相似的用戶喜歡的叉橱，而他又沒(méi)有接觸過(guò)的內(nèi)容。
   例如：

   
   
   用戶相似度.png

用戶A和用戶B的興趣相似度是1.2者蠕，用戶B對(duì)《社會(huì)心理學(xué)》的感興趣程度為0.7窃祝，所以用戶A對(duì)《社會(huì)心理學(xué)》的感興趣程度為0.84。
計(jì)算用戶相似度和內(nèi)容相似度類似踱侣，都可以采用余弦公式粪小，一般來(lái)說(shuō)如果用戶A喜歡的內(nèi)容，用戶B大多都喜歡抡句，那么就認(rèn)為用戶A和用戶B具有較高的相似度探膊。

基于標(biāo)簽的推薦

基于標(biāo)簽的推薦是指，給用戶推薦那些他們的常用標(biāo)簽出現(xiàn)次數(shù)最多的內(nèi)容待榔。
所以基于標(biāo)簽的推薦可以分為以下幾個(gè)步驟：

1. 統(tǒng)計(jì)每個(gè)用戶最常用的標(biāo)簽逞壁；
2. 對(duì)于每個(gè)標(biāo)簽，統(tǒng)計(jì)被打過(guò)這個(gè)標(biāo)簽次數(shù)最多的內(nèi)容究抓；
3. 把用戶的常用標(biāo)簽出現(xiàn)次數(shù)最多的內(nèi)容推薦給這個(gè)用戶猾担。
   例如：用戶A對(duì)經(jīng)濟(jì)學(xué)方面的圖書感興趣袭灯，最常用的標(biāo)簽有經(jīng)濟(jì)學(xué)刺下，同時(shí)在經(jīng)濟(jì)學(xué)這個(gè)標(biāo)簽中出現(xiàn)次數(shù)最多的內(nèi)容是《經(jīng)濟(jì)學(xué)原理》，那么就給用戶A推薦《經(jīng)濟(jì)學(xué)原理》這本書稽荧。

基于社交網(wǎng)絡(luò)的推薦

基于社交網(wǎng)絡(luò)的推薦是指根據(jù)用戶的好友信息給用戶推薦他的好友喜歡的內(nèi)容橘茉。
基于社交網(wǎng)絡(luò)的推薦非常容易理解工腋，但這里存在幾個(gè)問(wèn)題：

1. 如何獲取用戶好友信息？
   1. 社交產(chǎn)品（微信畅卓、微博等）登錄信息
   2. 用戶通訊錄好友
   3. 用戶注冊(cè)信息
2. 根據(jù)社交網(wǎng)絡(luò)推薦有什么好處擅腰？
   1. 可以增加用戶對(duì)推薦系統(tǒng)推薦結(jié)果的信任
   2. 一定程度上可以解決推薦系統(tǒng)的冷啟動(dòng)問(wèn)題
3. 如果一個(gè)用戶的好友非常多，且每個(gè)好友感興趣的內(nèi)容都很多翁潘，那么該給這個(gè)用戶推薦哪些好友感興趣的內(nèi)容趁冈？推薦結(jié)果的內(nèi)容根據(jù)什么排序？
   1. 根據(jù)用戶與好友的熟悉程度推薦拜马，熟悉程度可以用用戶與好友的共同好友比例表示渗勘；
   2. 根據(jù)用戶與好友的興趣相似度推薦，興趣相似度可以用余弦公式計(jì)算俩莽。

存在的問(wèn)題及解決方案

上述推薦系統(tǒng)的推薦策略存在一些常見(jiàn)的問(wèn)題旺坠，這里給出筆者的關(guān)于其中幾個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題的思考。

冷啟動(dòng)問(wèn)題

除了基于社交網(wǎng)絡(luò)的推薦外扮超，其他推薦策略都面臨冷啟動(dòng)的問(wèn)題取刃，即用戶第一次訪問(wèn)在平臺(tái)上還沒(méi)有數(shù)據(jù)的時(shí)候怎么給用戶推薦他感興趣的內(nèi)容？

1. 給他推薦熱門內(nèi)容出刷，因?yàn)榻^大多數(shù)人都對(duì)熱門內(nèi)容感興趣璧疗；
2. 用戶通過(guò)社交網(wǎng)絡(luò)登錄時(shí)，給用戶推薦他的好友感興趣的內(nèi)容馁龟；
3. 根據(jù)用戶的注冊(cè)信息和授權(quán)給用戶推薦個(gè)性化內(nèi)容病毡。
4. 用戶第一次登錄時(shí)讓用戶自己選擇感興趣的分類。

熱門內(nèi)容問(wèn)題

上面的推薦策略中都面臨推薦結(jié)果中出現(xiàn)的大多數(shù)都是熱門內(nèi)容的問(wèn)題屁柏，例如基于用戶的協(xié)同過(guò)濾推薦需要推薦和這個(gè)用戶相似的其他用戶感興趣的內(nèi)容啦膜，而大多數(shù)用戶都對(duì)熱門內(nèi)容感興趣，所以推薦結(jié)果很容易出現(xiàn)大多數(shù)都是熱門內(nèi)容的情況淌喻。而熱門內(nèi)容完全可以通過(guò)其他途徑（排行榜僧家、朋友分享等）獲取，不需要推薦系統(tǒng)也能夠知道這些信息裸删，而推薦結(jié)果中如果都是熱門內(nèi)容也會(huì)使用戶覺(jué)得乏味八拱，降低用戶滿意度。
所以需要對(duì)熱門內(nèi)容進(jìn)行降權(quán)處理涯塔，或?qū)溟T內(nèi)容進(jìn)行加權(quán)處理肌稻。

時(shí)間對(duì)用戶興趣的影響

時(shí)間對(duì)用戶興趣的變化主要體現(xiàn)在兩點(diǎn)：

1. 用戶興趣本身會(huì)變化。
   用戶上高中時(shí)和上大學(xué)時(shí)的興趣就不一樣匕荸，事實(shí)上可能幾個(gè)月之后用戶的興趣就會(huì)發(fā)生比較大的變化爹谭，所以要對(duì)用戶的近期行為加權(quán)，或?qū)σ欢螘r(shí)間之前的用戶行為降權(quán)榛搔。
2. 時(shí)間本身對(duì)用戶興趣有影響诺凡。
   夏季和冬季用戶興趣就不一樣东揣，春節(jié)時(shí)和平常用戶興趣就不一樣。例如腹泌，用戶在夏天時(shí)買了件短袖嘶卧，在冬天時(shí)給用戶推薦短袖就可能會(huì)使用戶感到反感以及對(duì)推薦結(jié)果的不信任。
   所以在記錄用戶的歷史行為數(shù)據(jù)時(shí)應(yīng)該加上用戶產(chǎn)生這個(gè)行為的時(shí)間凉袱，并在對(duì)季節(jié)性內(nèi)容做推薦時(shí)過(guò)濾掉不符合相應(yīng)時(shí)間的用戶行為芥吟。

總結(jié)

這篇文章向大家介紹了推薦系統(tǒng)和常用的推薦策略以及會(huì)面臨的一些問(wèn)題，需要說(shuō)明的是這些推薦策略都有其適用場(chǎng)景专甩，需要根據(jù)不同場(chǎng)景采用不同的推薦策略运沦，例如新聞資訊和歌曲就不同，新聞資訊更注重時(shí)效性配深，昨天的新聞到了今天就不再是新聞携添，而歌曲的時(shí)效性就很弱，經(jīng)典歌曲過(guò)了幾年依然是經(jīng)典篓叶；沒(méi)有人會(huì)重復(fù)看同一篇新聞很多遍烈掠，而很多用戶都會(huì)針對(duì)自己喜歡的音樂(lè)單曲循環(huán)一下午。所以針對(duì)內(nèi)容的深刻理解是設(shè)計(jì)精準(zhǔn)的推薦系統(tǒng)的基礎(chǔ)缸托。
由于筆者還是一個(gè)產(chǎn)品新手左敌，對(duì)推薦系統(tǒng)的了解也還尚淺，寫的不好的地方還望大家多提建議哈~