【读书笔记】推荐系统实践-常见推荐算法及应用

野性酷女 2022-05-21 08:12 240阅读 0赞

《推荐系统实践》系统性地介绍了推荐系统这一领域，思路清晰，详细介绍了各个领域不同情景的推荐算法的应用，是**一本很好的推荐系统入门书**，尤其第二第三章的讲解比较细致。（Ps:书中插入的python代码有点生硬，读者可以直接忽略）

# 衡量推荐算法的指标 #

*  用户满意度
    
    满意度是评测推荐系统最重要的指标，但是无法通过离线计算获得，只能通过用户调查或者在线实验。
 *  预测准确度
    
    对于TopN推荐（这里主要讨论TopN推荐），对于准确度的衡量有两个指标。R(u)是针对测试集，根据用户在训练集上的行为给用户作出的推荐列表，而T(u)是用户在测试集上的行为列表。
    
     *  召回率：表示用户喜欢的物品列表里**被推荐系统推荐到的比例**
    
    Recall=∑u∈UR(u)⋂T(u)∑u∈U|T(u)|  R e c a l l = ∑ u ∈ U R ( u ) ⋂ T ( u ) ∑ u ∈ U | T ( u ) | 
    
     *  准确率：表示推荐系统推荐给用户的列表里**用户喜欢该推荐的比例**
    
    Precision=∑u∈UR(u)⋂T(u)∑u∈U|R(u)|  P r e c i s i o n = ∑ u ∈ U R ( u ) ⋂ T ( u ) ∑ u ∈ U | R ( u ) | 
 *  覆盖率：述一个推荐系统对物品长尾的发掘能力。覆盖率 最简单的定义为推荐系统能够推荐出来的物品占总物品集合的比例。假设系统的用户集合为U ,推荐系统给每个用户推荐一个长度为N的物品列表R(u) 。
    
    Coverage=⋃u∈UR(u)|I|  C o v e r a g e = ⋃ u ∈ U R ( u ) | I | 
 *  多样性：多样性描述了推荐列表中物品两两之间的不相似性，与推荐的相似性是相对的。
 *  新颖性：是指给用户推荐那些他们以前没有听说过的物品，给用户带来新颖感
 *  惊喜度：区别于新颖性，如果推荐结果和用户的历史兴趣不相似，但却让用户觉得满意，那么就可以说推荐结果的惊喜度很高，而推荐的新颖性仅仅取决于用户是否听说过这个推荐结果。
 *  信任度：指用户给推荐系统给出结果的信任，可以通过增加推荐系统的透明度（给出推荐理由）和考虑用户的社交网络（用户更信任他们的好友）来提升推荐系统的信任度。
 *  实时性：表现在用户行为变化后，即使更新推荐列表；同时在新的物品加入系统，物品能够被推荐到用户。
 *  健壮性：推荐系统能够抗攻击，推荐系统依赖用户行为，如果用户刻意造假用户行为，就会对推荐结果造成影响（如淘宝刷单强行将物品刷到热门，被推荐的概率大大增加）。增加健壮性的方法有：
    
     *  使用代价比较高的用户行为赋予更高的权重，代价比较的高的行为造假率低。
     *  使用数据前，进行攻击检测

# 推荐算法简介 #

当前业界用的最多的算法就是基于领域的推荐算法，包括**基于用户的协同过滤和基于内容的系统过滤**，当然还有一些其他算法，包括了基于图的推荐算法、基于内容的推荐算法、隐语义模型、利用标签推荐等等。

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### 1. 基于用户的协同过滤 ###

#### a.推荐思想 ####

当一个用户A需要个性化推荐 时，可以先找到和他有相似兴趣的其他用户（这里的兴趣相似指两人感兴趣的物品重合度高），然后把那些用户喜欢的、而用户A没有听说过的物品推荐给A。这种方法称为基于用户的协同过滤算法。

主要步骤包括：

*  找到和目标用户兴趣相似的用户集合（计算与当前用户兴趣相似度高的用户）
 *  找到这个集合中的用户喜欢的，且目标用户没有听说过的物品推荐给目标用户

#### b.算法实现 ####

给定用户u和用户v，令**N(u)表示用户u曾经有过正反馈的物品集合**，令N(v) 为用户v曾经有过正反馈的物品集合。那么u与v的相似度可以如下计算：

wuv=|N(u)⋂N(v)||N(u)||N(v)|‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾√  w u v = | N ( u ) ⋂ N ( v ) | | N ( u ) | | N ( v ) |

比如用户A对物品a，b，d产生过正反馈，用户B对物品a，c产生过正反馈

那么用户A与用户B的相似度计算为：

wAB=|a,b,d⋂a,c||a,b,d||a,c|‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾√=16‾√  w A B = | a , b , d ⋂ a , c | | a , b , d | | a , c | = 1 6

假设用户数为n，利用一个n\*n用户矩阵C保存用户两两之间相似度。但是这样两两计算用户相似度，用户数量多了之后，复杂度显然不可取。所以通常的**计算方法是利用倒排表（物品到用户的倒排表）**。对于每个物品都保存对该物品产生过行为的用户列表，设用户u和用户v同时属于倒排表中a物品对应的用户列表，那么矩阵对应的\[u, v\]位置加一。可以扫描倒排表中每个物品对应的用户列表，最终就可以得到所有用户之间相似度矩阵C。

**注意得到了相似矩阵对于每个位置还需要除以|N(u)||N(v)|‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾√  | N ( u ) | | N ( v ) | ，才能得到相似度。**

看下图，就会更清晰。

![Screenshot1530591651.png][]

**完成了用户之间相似度的计算，下面要根据相似度找到推荐的物品列表。**

如下的公式度量了UserCF算法中用户u对物品i的感兴趣程度。这里S(u, K)包含和用户u兴趣最接近的K个用户，N(i)是对物品i有过行为的用户集合，wuv 是用户u和用户v的兴趣相似度，rvi代表用户v对物品i的兴趣（这里可以设为1）:

pu,i=∑v∈S(u,K)⋂N(i)wuvrvi  p u , i = ∑ v ∈ S ( u , K ) ⋂ N ( i ) w u v r v i

最后依据pu,i  p u , i ,找到最感兴趣的n的物品推荐给用户。

#### c.算法改进 ####

在计算用户相似度的时候，简单的使用了余弦相似度公式，但这个公式过于粗糙。以电商为例子，如果两人都够了热门商品，并不能说明他们的相似度，因为很多人都会购买热门物品，所以改进的相似计算如下，惩罚了热门物品对相似度的影响。

wuv=∑i∈N(u)⋂N(v)1log1\+|N(i)||N(u)||N(v)|‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾√  w u v = ∑ i ∈ N ( u ) ⋂ N ( v ) 1 l o g 1 + | N ( i ) | | N ( u ) | | N ( v ) |

### 2. 基于物品的协同过滤 ###

#### a.算法思想 ####

基于物品的协同过滤(itemCF)算法是目前业界应用最多的算法，算法思想是给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品，并且可以利用用户的历史行为给推荐结果提供推荐解释，明确给出推荐当前物品是因为你之前喜欢了xxx物品。

**需要注意的是：在协同过滤中两个物品产生相似度是因为它们共同被很多用户喜欢，区别于仅仅基于物品本身相似度的推荐算法，也就是说每个用户都可以通过他们的历史兴趣列表给物品“贡献”相似度** ，

主要步骤包括：

*  计算物品之间的相似度
 *  根据物品的相似度和用户的历史行为给用户生成推荐列表

#### b.算法实现 ####

给定物品i和物品j，令**N(i)喜欢物品i的用户数量**，令N(j) 为喜欢物品j的用户数量。那么i与j的相似度可以如下计算：

wij=|N(i)⋂N(j)||N(i)||N(j)|‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾√  w i j = | N ( i ) ⋂ N ( j ) | | N ( i ) | | N ( j ) |

假设物品数为m，利用一个m\*m物品矩阵C保存两两物品之间相似度。思路同UserCF，常的**计算方法是利用倒排表（用户到物品的倒排表）**。对于每个用户都保存一个他喜欢的物品列表，然后对于每个用户，将他物品列表中的物品两两在共现矩阵C中加1。然后除以|N(i)||N(j)|‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾√  | N ( i ) | | N ( j ) | 得到相似度。

看下图，就会更清晰。

![Screenshot1530595578.png][]

**完成了物品之间相似度的计算，下面要根据相似度找到推荐的物品列表。**

ItemCF通过如下公式计算用户u对一个物品j的兴趣 。这里N(u)是用户喜欢的物品的集合，S(j,K)是和物品j最相似的K个物品的集合，wji是物品j和i 的相似度，rui是用户u对物品i的兴趣。

pu,i=∑i∈S(j,K)⋂N(u)wjirui  p u , i = ∑ i ∈ S ( j , K ) ⋂ N ( u ) w j i r u i

最后依据pu,i  p u , i ,找到最感兴趣的n个物品推荐给用户。

### 3. UserCF和ItemCF的比较 ###

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>指标</th> 
   <th>UserCF</th> 
   <th>ItemCF</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>性能</td> 
   <td>适用于用户较少的场合，如果用户很多，计算用户 相似度矩阵代价很大</td> 
   <td>适用于物品数明显小于用户数的场合，如果物品很多计算物品相似度矩阵代价很大</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>领域</td> 
   <td>时效性较强，用户个性化兴趣不太明显的领域</td> 
   <td>长尾物品丰富，用户个性化需求强烈的领域</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>实时性</td> 
   <td>用户有新行为，不一定造成推荐结果的立即变化</td> 
   <td>用户有新行为，一定会导致推荐结果的实时变化</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>冷启动</td> 
   <td>在新用户对很少的物品产生行为后，不能立即对他进行个性化推荐，因为用户相似度表是每隔一段时间离线计算的。 新物品上线后一段时间，一旦有用户对物品产生行 为，就可以将新物品推荐给和对它产生行为的用户 兴趣相似的其他用户</td> 
   <td>新用户只要对一个物品产生行为，就可以给他推荐和该物品相关的其他物品 。 没有办法在不离线更新物品相似度表的情况下将新物品推荐给用户</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>推荐理由</td> 
   <td>很难提供令用户信服的推荐解释</td> 
   <td>利用用户的历史行为给用户做推荐解释，可以令 用户比较信服</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

### 4. 基于图的推荐算法 ###

多用于社交关系推荐。将用户行为数据表示成图的形式。数据是由一系列二元组组成的，其中每个二元组(u, i)表示用户u对物品i产生过行为。很容易用一个二分图表示。

将用户行为表示为二分图模型后，下面的任务就是在二分图上给用户进行个性化推荐。如果将个性化推荐算法放到二分图模型上，**那么给用户u推荐物品的任务就可以转化为度量用户顶点 vu和与vu没有边直接相连的物品节点在图上的相关性，相关性越高的物品在推荐列表中的权重就越高。**

具体算法可以使用**随机游走的PersonalRank算法**。

> 假设要给用户u进行个性化推荐，可以从用户u对应的节点开始在用户物品二分图上进行随机游走。游走到任何一个节点时，首先按照概率α决定是继续游走，还是停止这次游走并从初识节点开始重新游走。如果决定继续游走，那么就从当前节点指向的节点中按照均匀分布随机选择一 个节点作为游走下次经过的节点。这样，经过很多次随机游走后，每个物品节点被访问到的概率 会收敛到一个数。最终的推荐列表中物品的权重就是物品节点的访问概率

### 5. 基于内容的推荐算法 ###

该推荐方法简单的利用物品之间的相似度进行推荐，给用户推荐与自己喜欢过物品相似的物品，而**这里的相似度仅简单由物品本身计算而来**（具体计算方法可根据不同物品的特性来定），无须用户参与。因为改方案常用于推荐系统冷启动。

**这里以电影推荐为例：**

电影的内容信息一般包括标题、导演、演员、编剧、剧情、风格、国家、年代等，对于一些文本形式的介绍（包括电影基本信息和评论等等），需要引入一些理解自然语言的技术抽取关键词。

下图展示了从文本生成关键词向量的主要步骤。对于中文，首先要对文本进行分词，检测出关键信息导演、地名、演员等，这些实体和一些其他重要的词将组成关键词集合，最后对关键词进行排名，计算每个关键词的权重，从而生成关键词向量。

对于电影m，他的内容表示为一个关键词向量如下，其中ei 就是关键词，wi 是关键词对应的权重，可以利用TF-IDF计算。

di=(e1,w1),(e2,w2)...  d i = ( e 1 , w 1 ) , ( e 2 , w 2 ) . . .

在给定物品内容的关键词向量后，物品的内容相似度可以通过向量之间的余弦相似度计算:

wij=di∗dj|di||dj|‾‾‾‾‾‾‾√  w i j = d i ∗ d j | d i | | d j |

参考UserCF和ItemCF，同样可以利用**关键词-物品倒排表**来加速计算，对于每个关键字保存相对应物品的列表，将列表中的物品两两在相似度矩阵C中相应位置加1。

# 推荐系统冷启动方案 #

*  提供非个性化的推荐：非个性化推荐的最简单例子就是热门排行榜，我们可以给用户推荐热门排行榜，然后等到用户数据收集到一定的时候，再切换为个性化推荐
 *  利用用户注册时提供的年龄、性别等数据做粗粒度的个性化
 *  利用用户的社交网络账号登录(需要用户授权)，导入用户在社交网站上的好友信息，然 后给户推荐其好友喜欢的物品。
 *  要求用户在登录时对一些物品进行反馈，收集用户对这些物品的兴趣信息，然后给用户推荐那些和这些物品相似的物品。
 *  对于新加入的物品，可以利用内容信息，将它们推荐给喜欢过和它们相似的物品的用户
 *  在系统冷启动时，可以引入专家的知识，通过一定的高效方式迅速建立起物品的相关度表。 比如音乐推荐系统，借助专家对音乐进行标注，比如包括心情、类别、时间、态度、流派等等

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[Screenshot1530591651.png]: /images/20220521/e528a3aeac874b06bd5043d5a3554848.png
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