基於模型的推薦演算法

❶ 3分鍾輕鬆了解個性化推薦演算法

推薦這種體驗除了電商網站，還有新聞推薦、電台音樂推薦、搜索相關內容及廣告推薦，基於數據的個性化推薦也越來越普遍了。今天就針對場景來說說這些不同的個性化推薦演算法吧。
說個性化之前，先提一下非個性化。 非個性化的推薦也是很常見的，畢竟人嘛都有從眾心理，總想知道大家都在看什麼。非個性化推薦的方式主要就是以比較單一的維度加上半衰期去看全局排名，比如，30天內點擊排名，一周熱門排名。

但是只靠非個性化推薦有個弊端，就是馬太效應，點的人越多的，經過推薦點得人有更多。。。強者越強，弱者機會越少就越弱，可能導致兩級分化嚴重，一些比較優質素材就被埋沒了。

所以，為了解決一部分馬太效應的問題，也主要是順應數據化和自動化的模式，就需要增加個性化的推薦（可算說到正題了。。。）個性化的優點是不僅體驗好，而且也大大增加了效率，讓你更快找到你感興趣的東西。YouTube也曾做過實驗測試個性化和非個性化的效果，最終結果顯示個性化推薦的點擊率是同期熱門視頻的兩倍。

1.新聞、視頻、資訊和電台（基於內容推薦）

一般來說，如果是推薦資訊類的都會採用基於內容的推薦，甚至早期的郵件過濾也採用這種方式。

基於內容的推薦方法就是根據用戶過去的行為記錄來向用戶推薦相似額推薦品。簡單來說就是你常常瀏覽科技新聞，那就更多的給你推薦科技類的新聞。

復雜來說，根據行為設計權重，根據不同維度屬性區分推薦品都是麻煩的事，常用的判斷用戶可能會喜歡推薦品程度的餘弦向量公式長這樣，我就不解釋了（已經勾起了我關於高數不好的回憶）。。。

但是，這種演算法缺點是由於內容高度匹配，導致推薦結果的驚喜度較差，而且有冷啟動的問題，對新用戶不能提供可靠的推薦結果。並且，只有維度增加才能增加推薦的精度，但是維度一旦增加計算量也成指數型增長。如果是非實體的推薦品，定義風格也不是一件容易的事，同一個作者的文風和曲風也會發生改變。

2.電商零售類（協同過濾推薦和關聯規則推薦）

說電商推薦那不可能不講到亞馬遜，傳言亞馬遜有三成的銷售額都來自個性化的商品推薦系統。實際上，我自己也常常在這里找到喜歡的書，也願意主動的去看他到底給我推薦了什麼。

一般，電商主流推薦演算法是基於一個這樣的假設，「跟你喜好相似的人喜歡的東西你也很有可能喜歡。」即協同過濾過濾演算法。主要的任務就是找出和你品味最相近的用戶，從而根據最近他的喜好預測你也可能喜歡什麼。

這種方法可以推薦一些內容上差異較大但是又是用戶感興趣的物品，很好的支持用戶發現潛在的興趣偏好。也不需要領域知識，並且隨著時間推移性能提高。但是也存在無法向新用戶推薦的問題，系統剛剛開始時推薦質可能較量差。

電商行業也常常會使用到基於關聯規則的推薦。即以關聯規則為基礎，把已購商品作為規則頭，規則體為推薦對象。比如，你購買了羽毛球拍，那我相應的會向你推薦羽毛球周邊用品。關聯規則挖掘可以發現不同商品在銷售過程中的相關性，在零售業中已經得到了成功的應用。

3.廣告行業（基於知識推薦）

自從可以瀏覽器讀取cookies，甚至獲得年齡屬性等信息，廣告的個性化投放就也可以根據不同場景使用了。

當用戶的行為數據較少時，基於知識的推薦可以幫助我們解決這類問題。用戶必須指定需求，然後系統設法給出解決方式。假設，你的廣告需要指定某地區某年齡段的投放，系統就根據這條規則進行計算。基於知識的推薦在某種程度是可以看成是一種推理技術。這種方法不需要用戶行為數據就能推薦，所以不存在冷啟動問題。推薦結果主要依賴兩種形式，基於約束推薦和基於實例推薦。

4.組合推薦

由於各種推薦方法都有優缺點，所以在實際中，並不像上文講的那樣採用單一的方法進行建模和推薦（我真的只是為了解釋清楚演算法）。。。

在組合方式上，也有多種思路：加權、變換、混合、特徵組合、層疊、特徵擴充、元級別。 並且，為了解決冷啟動的問題，還會相應的增加補足策略，比如根據用戶模型的數據，結合挖掘的各種榜單進行補足，如全局熱門、分類熱門等。 還有一些開放性的問題，比如，需不需要幫助用戶有品味的提升，引導人去更好的生活。

最後，我總想，最好的推薦效果是像一個了解你的朋友一樣跟你推薦，因為他知道你喜歡什麼，最近對什麼感興趣，也總能發現一些有趣的新東西。這讓我想到有一些朋友總會興致勃勃的過來說，嘿，給你推薦個東西，你肯定喜歡，光是聽到這句話我好像就開心起來，也許這就是我喜歡這個功能的原因。

❷ 基於內容的推薦演算法給每個人建立模型么

1、為每個物品（Item）構建一個物品的屬性資料（Item Profile）
2、為每個用戶（User）構建一個用戶的喜好資料（User Profile）
3、計算用戶喜好資料與物品屬性資料的相似度，相似度高意味著用戶可能喜歡這個物品，相似度低往往意味著用戶不喜歡這個物品。
選擇一個想要推薦的用戶「U」，針對用戶U遍歷一遍物品集合，計算出每個物品與用戶U的相似度，選出相似度最高的k個物品，將他們推薦給用戶U——大功告成！
下面將詳細介紹一下Item Profiles和User Profiles。

❸ 推薦演算法中有哪些常用排序演算法

外排序、內排序、插入類排序、直接插入排序、希爾排序、選擇類排序。

推薦演算法是計算機專業中的一種演算法，通過一些數學演算法，推測出用戶可能喜歡的東西，應用推薦演算法比較好的地方主要是網路。所謂推薦演算法就是利用用戶的一些行為，通過一些數學演算法，推測出用戶可能喜歡的東西。

在基於內容的推薦系統中，項目或對象是通過相關特徵的屬性來定義的，系統基於用戶評價對象的特徵、學慣用戶的興趣，考察用戶資料與待預測項目的匹配程度。用戶的資料模型取決於所用的學習方法，常用的有決策樹、神經網路和基於向量的表示方法等。基於內容的用戶資料需要有用戶的歷史數據，用戶資料模型可能隨著用戶的偏好改變而發生變化。

基於內容的推薦與基於人口統計學的推薦有類似的地方，只不過系統評估的中心轉到了物品本身，使用物品本身的相似度而不是用戶的相似度來進行推薦。

❹ 什麼叫基於模型的推薦演算法

模型是一個或者一系列的數學表達式，用來描述所要解決的問題。演算法是解決這個模型，也就是這些表達式的具體過程，常常結合編程解決。

❺ 矩陣分解在協同過濾推薦演算法中的應用

矩陣分解在協同過濾推薦演算法中的應用
推薦系統是當下越來越熱的一個研究問題，無論在學術界還是在工業界都有很多優秀的人才參與其中。近幾年舉辦的推薦系統比賽更是一次又一次地把推薦系統的研究推向了高潮，比如幾年前的Neflix百萬大獎賽，KDD CUP 2011的音樂推薦比賽，去年的網路電影推薦競賽，還有最近的阿里巴巴大數據競賽。這些比賽對推薦系統的發展都起到了很大的推動作用，使我們有機會接觸到真實的工業界數據。我們利用這些數據可以更好地學習掌握推薦系統，這些數據網上很多，大家可以到網上下載。
推薦系統在工業領域中取得了巨大的成功，尤其是在電子商務中。很多電子商務網站利用推薦系統來提高銷售收入，推薦系統為Amazon網站每年帶來30%的銷售收入。推薦系統在不同網站上應用的方式不同，這個不是本文的重點，如果感興趣可以閱讀《推薦系統實踐》（人民郵電出版社，項亮）第一章內容。下面進入主題。
為了方便介紹，假設推薦系統中有用戶集合有6個用戶，即U={u1,u2,u3,u4,u5,u6}，項目（物品）集合有7個項目，即V={v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7}，用戶對項目的評分結合為R，用戶對項目的評分范圍是[0, 5]。R具體表示如下：

推薦系統的目標就是預測出符號「？」對應位置的分值。推薦系統基於這樣一個假設：用戶對項目的打分越高，表明用戶越喜歡。因此，預測出用戶對未評分項目的評分後，根據分值大小排序，把分值高的項目推薦給用戶。怎麼預測這些評分呢，方法大體上可以分為基於內容的推薦、協同過濾推薦和混合推薦三類，協同過濾演算法進一步劃分又可分為基於基於內存的推薦（memory-based）和基於模型的推薦（model-based），本文介紹的矩陣分解演算法屬於基於模型的推薦。
矩陣分解演算法的數學理論基礎是矩陣的行列變換。在《線性代數》中，我們知道矩陣A進行行變換相當於A左乘一個矩陣，矩陣A進行列變換等價於矩陣A右乘一個矩陣，因此矩陣A可以表示為A=PEQ=PQ（E是標准陣）。
矩陣分解目標就是把用戶-項目評分矩陣R分解成用戶因子矩陣和項目因子矩陣乘的形式，即R=UV，這里R是n×m， n =6， m =7，U是n×k，V是k×m。直觀地表示如下：

高維的用戶-項目評分矩陣分解成為兩個低維的用戶因子矩陣和項目因子矩陣，因此矩陣分解和PCA不同，不是為了降維。用戶i對項目j的評分r_ij =innerproct(u_i, v_j)，更一般的情況是r_ij =f(U_i, V_j)，這里為了介紹方便就是用u_i和v_j內積的形式。下面介紹評估低維矩陣乘積擬合評分矩陣的方法。
首先假設，用戶對項目的真實評分和預測評分之間的差服從高斯分布，基於這一假設，可推導出目標函數如下：

最後得到矩陣分解的目標函數如下：

從最終得到得目標函數可以直觀地理解，預測的分值就是盡量逼近真實的已知評分值。有了目標函數之後，下面就開始談優化方法了，通常的優化方法分為兩種：交叉最小二乘法（alternative least squares）和隨機梯度下降法（stochastic gradient descent）。
首先介紹交叉最小二乘法，之所以交叉最小二乘法能夠應用到這個目標函數主要是因為L對U和V都是凸函數。首先分別對用戶因子向量和項目因子向量求偏導，令偏導等於0求駐點，具體解法如下：

上面就是用戶因子向量和項目因子向量的更新公式，迭代更新公式即可找到可接受的局部最優解。迭代終止的條件下面會講到。
接下來講解隨機梯度下降法，這個方法應用的最多。大致思想是讓變數沿著目標函數負梯度的方向移動，直到移動到極小值點。直觀的表示如下：

其實負梯度的負方向，當函數是凸函數時是函數值減小的方向走；當函數是凹函數時是往函數值增大的方向移動。而矩陣分解的目標函數L是凸函數，因此，通過梯度下降法我們能夠得到目標函數L的極小值（理想情況是最小值）。
言歸正傳，通過上面的講解，我們可以獲取梯度下降演算法的因子矩陣更新公式，具體如下：

（3）和（4）中的γ指的是步長，也即是學習速率，它是一個超參數，需要調參確定。對於梯度見（1）和（2）。
下面說下迭代終止的條件。迭代終止的條件有很多種，就目前我了解的主要有
1） 設置一個閾值，當L函數值小於閾值時就停止迭代，不常用
2） 設置一個閾值，當前後兩次函數值變化絕對值小於閾值時，停止迭代
3） 設置固定迭代次數
另外還有一個問題，當用戶-項目評分矩陣R非常稀疏時，就會出現過擬合（overfitting）的問題，過擬合問題的解決方法就是正則化（regularization）。正則化其實就是在目標函數中加上用戶因子向量和項目因子向量的二范數，當然也可以加上一范數。至於加上一范數還是二范數要看具體情況，一范數會使很多因子為0，從而減小模型大小，而二范數則不會它只能使因子接近於0，而不能使其為0，關於這個的介紹可參考論文Regression Shrinkage and Selection via the Lasso。引入正則化項後目標函數變為：

（5）中λ_1和λ_2是指正則項的權重，這兩個值可以取一樣，具體取值也需要根據數據集調參得到。優化方法和前面一樣，只是梯度公式需要更新一下。
矩陣分解演算法目前在推薦系統中應用非常廣泛，對於使用RMSE作為評價指標的系統尤為明顯，因為矩陣分解的目標就是使RMSE取值最小。但矩陣分解有其弱點，就是解釋性差，不能很好為推薦結果做出解釋。
後面會繼續介紹矩陣分解演算法的擴展性問題，就是如何加入隱反饋信息，加入時間信息等。

❻ 推薦演算法的基於效用推薦

基於效用的推薦（Utility-based Recommendation）是建立在對用戶使用項目的效用情況上計算的，其核心問題是怎麼樣為每一個用戶去創建一個效用函數，因此，用戶資料模型很大程度上是由系統所採用的效用函數決定的。基於效用推薦的好處是它能把非產品的屬性，如提供商的可靠性（Vendor Reliability）和產品的可得性（Proct Availability）等考慮到效用計算中。

❼ 推薦演算法的組合推薦

由於各種推薦方法都有優缺點，所以在實際中，組合推薦（Hybrid
Recommendation）經常被採用。研究和應用最多的是內容推薦和協同過濾推薦的組合。最簡單的做法就是分別用基於內容的方法和協同過濾推薦方法去產生一個推薦預測結果，然後用某方法組合其結果。盡管從理論上有很多種推薦組合方法，但在某一具體問題中並不見得都有效，組合推薦一個最重要原則就是通過組合後要能避免或彌補各自推薦技術的弱點。
在組合方式上，有研究人員提出了七種組合思路：1）加權（Weight）：加權多種推薦技術結果。2）變換（Switch）：根據問題背景和實際情況或要求決定變換採用不同的推薦技術。3）混合（Mixed）：同時採用多種推薦技術給出多種推薦結果為用戶提供參考。4）特徵組合（Feature
combination）：組合來自不同推薦數據源的特徵被另一種推薦演算法所採用。5）層疊（Cascade）：先用一種推薦技術產生一種粗糙的推薦結果，第二種推薦技術在此推薦結果的基礎上進一步作出更精確的推薦。6）特徵擴充（Feature
augmentation）：一種技術產生附加的特徵信息嵌入到另一種推薦技術的特徵輸入中。7）元級別（Meta-level）：用一種推薦方法產生的模型作為另一種推薦方法的輸入。

❽ 簡要智能閱讀中智能推薦的技術原理

智能推薦演算法總的來說分為兩種：基於內容的推薦演算法和協同過濾推薦演算法。

基於內容的推薦演算法：

根據內容的相似度（靜態的東西）進行推薦，內容不好提取的可以採取貼標簽的形式來區分計算內容的相似程度。然後根據用戶的喜好設置，關注等進行相似內容推薦。

協同過濾推薦演算法：

根據動態信息來進行推薦，即推薦的過程是自動的，推薦結果的產生是系統從用戶的購買行為或瀏覽記錄等隱式信息拿到的，無需用戶通過填表格等方式來明確自己的喜好。因為這些數據都是要讀到內存中進行運算的，所以又叫基於內存的協同過濾（Memory-based Collaborative Filtering）,另一種協同過濾演算法則是基於模型的協同過濾(Model-based Collaborative Filtering)；m個物品，m個用戶的數據，只有部分用戶和部分數據之間是有評分數據的，其它部分評分是空白，此時我們要用已有的部分稀疏數據來預測那些空白的物品和數據之間的評分關系，找到最高評分的物品推薦給用戶。對於這個問題，用機器學習的思想來建模解決，主流的方法可以分為：用關聯演算法，聚類演算法，分類演算法，回歸演算法，矩陣分解，神經網路,圖模型以及隱語義模型來解決。

（https://www.cnblogs.com/chenliyang/p/6548306.html）

而基於內存的協同過濾又有兩種：

• 基於user的協同過濾(用戶相似度):通過相似用戶的喜好來推薦

• 基於item的協同過濾(內容相似度):通過用戶對項目的不同評分推薦可能讓用戶打高評分的項目，是項目之間的相似度。

任何一種單一推薦演算法都有缺點，我們在實際項目中，可以採用混合推薦演算法，融合以上方法，通過串聯並聯等融合，構造出自己的一套推薦體系。

❾ 運用分類演算法或推薦演算法從海量簡歷中挖掘出有效的候選對象

摘要 .推薦系統的主要演算法[1]