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什么是推荐系统以及其基本原理使用案例

推荐系统主要分为基于内容与协同过滤两类。基于内容的方法根据物品特征与用户历史评分预测喜好,解决商品冷启动但需特征工程。协同过滤通过用户或物品相似度进行推荐,无需领域知识,但存在冷启动与复杂度问题。

基于内容的推荐系统

先来看基于内容的推荐。简单来说,就是根据每部电影本身的内容特征,再结合用户已经评过分的电影,去判断用户对每部电影的喜好程度。最后,预测用户对那些还没看过的电影会打几分。

什么是推荐系统以及其基本原理使用案例

电影内容矩阵X × 用户喜好矩阵θ = 电影评分表

那么问题来了:用户喜好矩阵θ——也就是用户对不同类型电影的真实偏好——到底怎么求?

这里需要引入代价函数:

什么是推荐系统以及其基本原理使用案例

什么是推荐系统以及其基本原理使用案例

其中正则化项是为了防止过拟合。这个方案的优缺点也很明显:

  • 优点:

(1)不存在商品冷启动问题——新商品一进来,只要内容特征清晰,就能直接被推荐;
(2)可以明确告诉用户推荐的商品包含哪些属性,解释性强。

  • 缺点:

(1)需要对内容进行透彻分析,特征工程的工作量不小;
(2)很少能给用户带来惊喜,推荐结果偏保守;
(3)存在用户冷启动问题——新用户没有历史评分,系统就无从下手。

基于协同过滤的推荐系统

接下来是协同过滤。思路是反过来:已知电影评分表和用户喜好矩阵θ,反向推导出电影内容矩阵X。然后把X和θ相乘,就得到了一个完整的电影评分预测表。

什么是推荐系统以及其基本原理使用案例

换句话说,基于协同过滤的电影推荐,是利用每个用户对不同类型电影的喜好程度,以及他们已经评过分的电影,去推断每部电影到底包含什么内容特征,进而预测用户对未看过的电影的打分。

那么,电影内容矩阵X该怎么求解?同样有代价函数:

什么是推荐系统以及其基本原理使用案例

用户喜好矩阵θ的获取通常有两种方式:

(1)通过在线问卷调查让用户填写对电影的评价。但问题是,不是所有用户都会配合,就算填了,也不一定靠谱;

(2)更高效的做法是——同时求解电影内容矩阵X和用户喜好矩阵θ。注意看,前面两个代价函数的第一项其实是相同的,因此可以合并成一个公式,同时求解X和θ。这样做的好处是,只需要收集用户对电影的评分就够了。

什么是推荐系统以及其基本原理使用案例

目标就是最小化这个联合代价函数。通常随机初始化X和θ,然后通过梯度下降法或其他优化算法迭代求解。

(1)基于item的协同过滤

先算商品之间的相似度,然后根据相似度向用户推荐。比如用户买了硬盘,系统很可能推荐U盘——因为硬盘和U盘在功能上相似。这种方式只需要用户对商品的评分,第一步是计算商品之间的相似度。

如何度量商品之间的相似度?

什么是推荐系统以及其基本原理使用案例

有了相似度,就可以预测用户对商品的评分:

什么是推荐系统以及其基本原理使用案例

:商品i与其他商品的相似度;
:用户u对其他商品的评分;
分母:与商品i相似的商品的相似度总和。

这个公式的含义是:根据用户u对其他与商品i相似的商品的评分,来推断用户对商品i的评分。算出所有预测评分后,排序,挑出得分最高的商品推荐给用户。

(2)基于用户的协同过滤

基本思想:假设要对用户A做推荐,先找到与A相似的其他用户,看看他们买过什么,然后把那些商品推荐给A。这时需要度量用户之间的相似度,与基于item的协同过滤类似:

什么是推荐系统以及其基本原理使用案例

什么是推荐系统以及其基本原理使用案例:用户u对商品i的评分;
什么是推荐系统以及其基本原理使用案例:用户u对这些商品评分的平均值。

有了用户之间的相似度,就可以预测用户对商品的评分:

什么是推荐系统以及其基本原理使用案例

公式表示:根据与用户u相似的其他用户对商品i的评分,来推断用户u对商品i的评分。同样,算出所有预测评分后排序,挑出得分最高的几个商品推荐给用户。

  • 基于协同过滤推荐系统的优点:

(1)能够根据各个用户的历史信息推断出商品的质量;
(2)不需要对商品有任何专业领域的知识,通用性强。

  • 缺点:

(1)冷启动问题——新用户或新商品加入时,缺乏历史数据;
(2)gray sheep(灰色绵羊)——口味独特的用户很难找到相似群体;
(3)协同过滤的复杂度会随着商品数量和用户数量的增加而显著增加;
(4)同义词的影响——比如“电影”和“影片”被视为不同商品,但含义相同;
(5)shilling attack(托攻击)——对竞争对手的商品刻意打低分,对自己的商品打高分,恶意操纵推荐结果。

日常生活中,我们每个人其实都直接或间接接触过推荐系统,也享受过它带来的便利。关于推荐系统的基础原理就聊到这里。

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