熱門推薦演算法

㈠ 常見的推薦演算法

根據用戶興趣和行為，向用戶推薦所需要的信息，幫助用戶在海量的信息中快速發現自己真正需要的東西。 所以推薦系統要解決的問題用戶沒用明確的需求以及信息存在過載 。推薦系統一般要基於以下來搭建：
1、根據業務來定義自身產品的熱門標准
2、用戶信息：比如性別、年齡、職業、收入等
3、用戶行為
4、社會化關系

1、非個性化推薦
在冷啟動方面我們精彩用非個性化推薦來解決問題。常見的有：熱門推薦，編輯推薦，最新推薦等。下面是3個場景下的排序介紹：
熱門推薦：根據業務類型確定排名核心指標，比如閱讀數，其次要考慮避免馬太效應，所以增加1個維度：時間。一般情況一個內容的熱度是隨著時間不斷下降的，所以需要設定重力因子G，它決定熱度隨著時間流逝下降的速度。熱度初始值由閱讀數決定，我們假設R為閱讀書，距離發帖時間的時間為T，重力因子為G，熱度為rank。 根據熱度隨著時間而不斷下降，且是非線性的，所以我們用指數函數來表達時間和熱度的關系：rank=R/(T)^G，下圖為熱度的基本曲線：

通過該函數，我們可以隨意調整參數來控制曲線的平坦和陡峭，如果G越大，曲線越陡峭說明熱度下降越快。如果我們要調整熱度初始值，可對R進行調整，比如R1=R^0.8，來縮短每篇文章的初始熱度值
編輯推薦：一般由編輯在後台進行設置
最新推薦：如果無其他規則，一般按內容更新時間／創建時間來倒序

2、基於用戶基本信息推薦（人口統計學）
根據系統用戶的基本信息如：領域、職位、工作年齡、性別和所在地等。根據這些信息給用戶推薦感興趣或者相關的內容。
常見的用戶基本信息有：性別，年齡，工作、收入、領域、職位、所在地，手機型號、網路條件、安裝渠道、操作系統等等。根據這些信息來關聯我們數據源，比如年齡-關聯電影表、收入-關聯商品類型表，性別-文章關聯表等等。然後設定權重，給予個性化的推薦。
步驟1：用戶建模，收集用戶基本信息，建立興趣圖譜，標簽體系樹狀結構然後配上權重
步驟2：內容建模，細分內容的元數據，將步驟1的用戶標簽和元數據連接，然後進行推薦

2、基於內容基本的推薦
根據推薦物品或者信息的元數據，發現物品或者信息的相關性， 然後基於用戶以往的喜好記錄 ，推薦給用戶相似的物品。
內容的一些基本屬性：tag、領域、主題、類型、關鍵字、來源等

3、基於協同過濾的推薦
這種演算法基於一種物以類聚人以群分的假設， 喜歡相同物品的用戶更有可能具有相同的興趣 。基於協同過濾推薦系統一般應用於有用戶評分的系統中，通過分數去刻畫用戶對於物品的喜好。根據維度可分為2種：
1、基於用戶：找到和你相似的人推薦他們看過而你沒有看過的內容
比如下面，系統判斷甲乙2個用戶是相似的，那麼會給甲推薦短視頻相關內容，會給乙推薦數據分析相關內容
甲：產品經理、運營、數據分析
乙：產品經理、運營、短視頻
丙：比特幣、創業、矽谷
步驟1:找到和目標用戶興趣相似的用戶集合
步驟2:找到集合中用戶喜歡的且目標用戶沒有被推薦過的內容

2、基於物品：以物為本建立各商品之間相似度關系矩陣，用戶看了x也會看y
比如下面，甲和乙分別不約而同看了產品經理和數據分析，說明喜歡產品經理和數據分析的用戶重合度高，說明兩個內容相似。所以給喜歡產品經理的人推薦數據分析，給喜歡數據分析的人推薦產品經理。
這么理解：喜歡產品經理的人有m人，喜歡數據分析有n人，其中m中有80%用戶與n中80%的用戶是一樣的，就意味著喜歡產品經理的用戶也會喜歡數據分析。
產品經理：甲、乙，丁
數據分析：甲、乙，戊
增長黑客：甲、丙
喜歡物品A的用戶，可能也會喜歡與物品A相似的物品B，通過歷史行為計算出2個物品的相似度（比如m人喜歡A，n人喜歡B，有k人喜歡A又喜歡B，那麼A和B的相似度可計算為k/m或者n，因為k屬於m和n），這個推薦和內容推薦演算法區別是內容推薦演算法是根據內容的屬性來關聯， 而基於物品的協同過濾則是根據用戶的行為對內容進行關聯

4、基於用戶社交關系推薦
用戶與誰交朋友或者關系好，在一定程度上朋友的需求和自身的需求是相似的。所以向用戶推薦好友喜歡的東西。本質上是好友關系鏈版的基於用戶的協調過濾

5、推薦思路的拓展
根據不同使用場景進行不同的推薦，可細分的場景包括用戶使用的：時間、地點、心情、網路環境、興趣、上下文信息以及使用場景。每個場景的推薦內容都不一樣，所以往往一個系統都是由多種推薦方式組成，比如加權混合。
加權混合：用線性公式將幾種不同的推薦按照一定權重組合起來，具體權重值需要反復測試調整。例子：加權混合=推薦1結果*a+推薦2結果*b+...+推薦n結果*n，其中abn為權重，和為1

下面分享一張來自知乎的圖，供學習，侵刪：

基於用戶信息的推薦 與 基於用戶的協同過濾：
兩者都是計算用戶的相似度， 但基於用戶信息的推薦只考慮用戶本身信息來計算相似度，而基於用戶的協同過濾是基於用戶歷史偏好來計算相似度

基於內容的信息推薦 與 基於物品的協同過濾：
兩者都是計算物品的相似度， 但是基於內容的信息推薦只考慮物品本身的屬性特徵來計算相似度，而基於物品的協同過濾是基於用戶歷史偏好來計算相似度

基於用戶信息的推薦特點：
1、不需要歷史數據，對用戶基本信息建模
2、不依賴於物品，所以其他領域可無縫接入
3、因為用戶基本信息一般變化不大，所以推薦效果一般

基於內容信息的推薦特點：
1、物品屬性有限，很難獲得有效又全的數據
2、需要獲取用戶喜歡的歷史內容，再來推薦與內容相似的東西，所以有冷啟動問題

基於用戶／基於物品的協同過濾推薦特點：
1、需要獲取用戶的歷史偏好，所以有冷啟動問題
2、推薦效果依賴於大數據，數據越多，推薦效果就越好

㈡ 請問如何讓抖音上熱門

1、了解抖音推薦演算法及流量池規則

我們玩抖音肯定要知道他的推薦機制和流量池規則才好針對平台的喜好去操作，抖音裡面成功發布的每一個作品，都想要平台提供的流量池，這也是抖音最讓人佩服的地方。

每一個視頻在發出去以後大概會得到300-500的推薦量，如果在這幾百個播放量中點贊、評論、和關注的比例數據很好的話，平台還會在此給你更多的推薦就如下圖：


從上面這張圖可以很清楚的看到，我們想要上熱門需要盡量抖音平台多達八次的多級推薦才算是登上熱門視頻。

一級推薦：300-500左右的播放量

二級推薦：300-5000左右播放量

三級推薦：1.2-1.5萬左右的播放量

四級推薦：10-12萬左右的播放量

五級推薦：40-60萬左右的播放量

六級推薦：200-300萬左右的播放量

七級推薦：700-1100萬左右的播放量

八級推薦：3000萬+左右的播放量

關於如何進入抖音的多級流量池，關鍵在於我們這四大指標：點贊、評論、轉發、完播率。

而這四個指標權重最高的分別是完播率>點贊量>評論量>轉發量。

2、重點使用豎屏視頻，使用豎屏拍攝

大家可以直接去回想一下，抖音上面的人視頻是豎屏還是橫屏的多？這個有些同學肯定沒注意過，答案就是豎屏的佔比是最高的。

大部分對於抖音規則很了解的創造者都懂得運用豎屏的優勢來拍攝短視頻。

相對於橫屏，豎屏的優勢在於聚集，多用特性，大特寫可以突出人物的主體地位，放大局部細節，內容可以更加富有沉浸感、直觀性、互動性和對話框、可以有效的消除和用戶的距離感。

因為如果你的視頻以遠景、全景居多就可能沒有辦法最大程度的吸引用戶的目光，用戶就算在推薦流裡面看到你的作品，也會很快的劃過去。


3、@關鍵人物

我們在視頻剛發布的時候可以嘗試@我們的朋友或者@粉絲量很大的賬號，也許他們感興趣來看了你的視頻給你點贊評論也會給你吸引來更多的用戶。

如果你沒有適合的人去@我們可以去@抖音小助手這個也是很多人都經常@的。

你如果是與別人合拍的視頻，一定要記得@你的合拍對象，一般選擇去合拍的前提都是合拍的這個視頻以及火了，你去找這個視頻合拍就是為了蹭熱度，所以@合拍對象也會為你帶來更多的曝光量。


4、蹭熱點

這個是很多創作者常用的一個方法，那麼到底好不好用呢？這要看你怎麼去蹭熱點。

有兩個點需要注意一下：你去蹭的熱點一定要與自己本身賬號的定位相符，藉助熱點事件發表出我們自己的觀點和想法，最好是要跟大部分相同，這要可以更好的引起用戶的共鳴。


5、控制視頻時長

雖然是短視頻，但是我們的內容也不能太短，時長控制在7-15秒左右，雖然也有30秒、一分分鍾甚至更長的視頻許可權。

但是抖音本身是給予15秒的一個短視頻平台，除非是你的視頻質量特別好，否則我們的時長還是控制在7-15秒最佳。


說了這么多抖音上熱門的方式，要數最簡單又見效快的方式，就是利用抖音的「熱門話題挑戰」功能了。

在抖音上，不定期會推出各種話題挑戰，你可以根據綜合的對比來判斷話題火爆的潛力，然後選出你認為最可能會火的話題進行模仿，這樣可以提高上推薦的幾率。

㈢ 個性化推薦演算法的四大策略02

在復雜的推薦系統中，推薦演算法作為其最核心、最關鍵的部分，很大程度上決定了推薦系統性能的好壞，且重點體現在數據決策層。

在個性化推薦系統中，簡單推薦策略主要分為：基於熱門推薦推薦、基於基本信息推薦、基於內容推薦、基於關聯規則推薦。

熱門推薦，顧名思義就是使用統計的方法將最熱門的物品進行推薦，越熱門的物品被點擊的可能性越大。

基於基本信息推薦是根據用戶的基本信息如：領域、職位、工作年齡、性別和所在地等給用戶推薦感興趣或者相關的內容，比如年齡-關聯電影表、收入-關聯商品類型表，性別-文章關聯表等等。

因為基於熱門推薦與基於基本信息推薦使用比較簡單，所以這兩個推薦策略應用比較廣泛。

基於內容推薦是指（Content Based Recommandation）利用用戶和物品的相關信息，例如前述用戶和物品畫像信息及用戶對物品的行為構建的模型，例如瀏覽、點擊、打電話、收藏、評論、下單等。內容推薦演算法根據用戶行為推斷用戶偏好，並為用戶推薦相同偏好的物品。

基於內容推薦的計算過程一般分為四個步驟：

由這些共性屬性查找其他物品，並實施推薦。

基於關聯規則推薦（Association Rules）是通過數據挖掘的方法找到物品之間的相關關系，再進行標簽推薦，比如大家所熟知的「啤酒」和「尿布」，就是某超市工作人員通過對顧客的購物清單進行分析後，才發現了啤酒和尿布之間的共現關系。

而衡量物品之間的關聯性時，主要看支持度、置信度和提升度這三大指標。

支持度表示 AB 共現情況占所有情況的比例，則有表達式 Support(A->B)=P(A&B)，它往往用來評估搜索詞當中該詞出現的概率。

置信度表示 AB 共現情況占 A 情況的比例，其表達式為 Confidence(A->B)=P(A&B)/P(A)。

提升度表示以 A 為前提下 B 出現的情況與 B 情況的比例，表達式為 Lift(A->B)=P(B|A)/P(B) ，它往往用來評估推薦效果。

在計算 Lift(A->B) 時，主要出現以下三種情況：

Lift(A->B)>1 時，說明搜索 A 時推薦 B 比直接推薦 B 的效果更好

Lift(A->B)=1 時，說明搜索 A 和搜素 B 屬於獨立事件，二者沒什麼關系

Lift(A->B)<1 時，說明搜索 A 和搜索 B 負相關，搜索 A 還不如不去推薦 B。

㈣ 推薦演算法簡介

寫在最前面：本文內容主要來自於書籍《推薦系統實踐》和《推薦系統與深度學習》。

推薦系統是目前互聯網世界最常見的智能產品形式。從電子商務、音樂視頻網站，到作為互聯網經濟支柱的在線廣告和新穎的在線應用推薦，到處都有推薦系統的身影。推薦演算法是推薦系統的核心，其本質是通過一定的方式將用戶和物品聯系起來，而不同的推薦系統利用了不同的方式。

推薦系統的主要功能是以個性化的方式幫助用戶從極大的搜索空間中快速找到感興趣的對象。因此，目前所用的推薦系統多為個性化推薦系統。個性化推薦的成功應用需要兩個條件：

在推薦系統的眾多演算法中，基於協同的推薦和基於內容的推薦在實踐中得到了最廣泛的應用。本文也將從這兩種演算法開始，結合時間、地點上下文環境以及社交環境，對常見的推薦演算法做一個簡單的介紹。

基於內容的演算法的本質是對物品內容進行分析，從中提取特徵，然後基於用戶對何種特徵感興趣來推薦含有用戶感興趣特徵的物品。因此，基於內容的推薦演算法有兩個最基本的要求：

下面我們以一個簡單的電影推薦來介紹基於內容的推薦演算法。

現在有兩個用戶A、B和他們看過的電影以及打分情況如下：

其中問好（?）表示用戶未看過。用戶A對《銀河護衛隊 》《變形金剛》《星際迷航》三部科幻電影都有評分，平均分為 4 .7 分 （ (5+4+5 ) / 3=4.7 ）；對《三生三世》《美人魚》《北京遇上西雅圖》三部愛情電影評分平均分為 2.3 分 （ ( 3十2+2 ) /3=2.3 ）。現在需要給A推薦電影，很明顯A更傾向於科幻電影，因此推薦系統會給A推薦獨立日。而對於用戶B，通過簡單的計算我們可以知道更喜歡愛情電影，因此給其推薦《三生三世》。當然，在實際推薦系統中，預測打分比這更加復雜些，但是其原理是一樣的。

現在，我們可以將基於內容的推薦歸納為以下四個步驟：

通過上面四步就能快速構建一個簡單的推薦系統。基於內容的推薦系統通常簡單有效，可解釋性好，沒有物品冷啟動問題。但他也有兩個明顯的缺點：

最後，順便提一下特徵提取方法：對於某些特徵較為明確的物品，一般可以直接對其打標簽，如電影類別。而對於文本類別的特徵，則主要是其主題情感等，則些可以通過tf-idf或LDA等方法得到。

基於協同的演算法在很多地方也叫基於鄰域的演算法，主要可分為兩種：基於用戶的協同演算法和基於物品的協同演算法。

啤酒和尿布的故事在數據挖掘領域十分有名，該故事講述了美國沃爾瑪超市統計發現啤酒和尿布一起被購買的次數非常多，因此將啤酒和尿布擺在了一起，最後啤酒和尿布的銷量雙雙增加了。這便是一個典型的物品協同過濾的例子。

基於物品的協同過濾指基於物品的行為相似度（如啤酒尿布被同時購買）來進行物品推薦。該演算法認為，物品A和物品B具有很大相似度是因為喜歡物品A的用戶大都也喜歡物品B。

基於物品的協同過濾演算法主要分為兩步：

基於物品的協同過濾演算法中計算物品相似度的方法有以下幾種：
（1）基於共同喜歡物品的用戶列表計算。

此外，John S. Breese再其論文中還提及了IUF（Inverse User Frequence，逆用戶活躍度）的參數，其認為活躍用戶對物品相似度的貢獻應該小於不活躍的用戶，應該增加IUF參數來修正物品相似度的公式：

上面的公式只是對活躍用戶做了一種軟性的懲罰， 但對於很多過於活躍的用戶， 比如某位買了當當網80%圖書的用戶， 為了避免相似度矩陣過於稠密， 我們在實際計算中一般直接忽略他的興趣列表， 而不將其納入到相似度計算的數據集中。

（2）基於餘弦相似度計算。

（3）熱門物品的懲罰。
從上面（1）的相似度計算公式中，我們可以發現當物品 i 被更多人購買時，分子中的 N(i) ∩ N(j) 和分母中的 N(i) 都會增長。對於熱門物品，分子 N(i) ∩ N(j) 的增長速度往往高於 N(i)，這就會使得物品 i 和很多其他的物品相似度都偏高，這就是 ItemCF 中的物品熱門問題。推薦結果過於熱門，會使得個性化感知下降。以歌曲相似度為例，大部分用戶都會收藏《小蘋果》這些熱門歌曲，從而導致《小蘋果》出現在很多的相似歌曲中。為了解決這個問題，我們對於物品 i 進行懲罰，例如下式， 當α∈(0, 0.5) 時，N(i) 越小，懲罰得越厲害，從而使熱門物品相關性分數下降（ 博主註：這部分未充分理解 ）：

此外，Kary pis在研究中發現如果將ItemCF的相似度矩陣按最大值歸一化， 可以提高推薦的准確率。 其研究表明， 如果已經得到了物品相似度矩陣w， 那麼可以用如下公式得到歸一化之後的相似度矩陣w'：

歸一化的好處不僅僅在於增加推薦的准確度，它還可以提高推薦的覆蓋率和多樣性。一般來說，物品總是屬於很多不同的類，每一類中的物品聯系比較緊密。假設物品分為兩類——A和B， A類物品之間的相似度為0.5， B類物品之間的相似度為0.6， 而A類物品和B類物品之間的相似度是0.2。 在這種情況下， 如果一個用戶喜歡了5個A類物品和5個B類物品， 用ItemCF給他進行推薦， 推薦的就都是B類物品， 因為B類物品之間的相似度大。 但如果歸一化之後， A類物品之間的相似度變成了1， B類物品之間的相似度也是1， 那麼這種情況下， 用戶如果喜歡5個A類物品和5個B類物品， 那麼他的推薦列表中A類物品和B類物品的數目也應該是大致相等的。 從這個例子可以看出， 相似度的歸一化可以提高推薦的多樣性。

那麼，對於兩個不同的類，什麼樣的類其類內物品之間的相似度高，什麼樣的類其類內物品相似度低呢？一般來說，熱門的類其類內物品相似度一般比較大。如果不進行歸一化，就會推薦比較熱門的類裡面的物品，而這些物品也是比較熱門的。因此，推薦的覆蓋率就比較低。相反，如果進行相似度的歸一化，則可以提高推薦系統的覆蓋率。

最後，利用物品相似度矩陣和用戶打過分的物品記錄就可以對一個用戶進行推薦評分：

基於用戶的協同演算法與基於物品的協同演算法原理類似，只不過基於物品的協同是用戶U購買了A物品，會計算經常有哪些物品與A一起購買（也即相似度），然後推薦給用戶U這些與A相似的物品。而基於用戶的協同則是先計算用戶的相似性（通過計算這些用戶購買過的相同的物品），然後將這些相似用戶購買過的物品推薦給用戶U。

基於用戶的協同過濾演算法主要包括兩個步驟：

步驟（1）的關鍵是計算用戶的興趣相似度，主要是利用用戶的行為相似度計算用戶相似度。給定用戶 u 和 v，N(u) 表示用戶u曾經有過正反饋（譬如購買）的物品集合，N(v) 表示用戶 v 曾經有過正反饋的物品集合。那麼我們可以通過如下的 Jaccard 公式簡單的計算 u 和 v 的相似度：

或通過餘弦相似度：

得到用戶之間的相似度之後，UserCF演算法會給用戶推薦和他興趣最相似的K個用戶喜歡的物品。如下的公式度量了UserCF演算法中用戶 u 對物品 i 的感興趣程度：

首先回顧一下UserCF演算法和ItemCF演算法的推薦原理：UserCF給用戶推薦那些和他有共同興趣愛好的用戶喜歡的物品， 而ItemCF給用戶推薦那些和他之前喜歡的物品具有類似行為的物品。

（1）從推薦場景考慮
首先從場景來看，如果用戶數量遠遠超過物品數量，如購物網站淘寶，那麼可以考慮ItemCF，因為維護一個非常大的用戶關系網是不容易的。其次，物品數據一般較為穩定，因此物品相似度矩陣不必頻繁更新，維護代價較小。

UserCF的推薦結果著重於反應和用戶興趣相似的小群體的熱點，而ItemCF的推薦結果著重於維系用戶的歷史興趣。換句話說，UserCF的推薦更社會化，反應了用戶所在小型興趣群體中物品的熱門程度，而ItemCF的推薦更加個性化，反應了用戶自己的個性傳承。因此UserCF更適合新聞、微博或微內容的推薦，而且新聞內容更新頻率非常高，想要維護這樣一個非常大而且更新頻繁的表無疑是非常難的。

在新聞類網站中，用戶的興趣愛好往往比較粗粒度，很少會有用戶說只看某個話題的新聞，而且往往某個話題也不是每天都會有新聞。 個性化新聞推薦更強調新聞熱點，熱門程度和時效性是個性化新聞推薦的重點，個性化是補充，所以 UserCF 給用戶推薦和他有相同興趣愛好的人關注的新聞，這樣在保證了熱點和時效性的同時，兼顧了個性化。

（2）從系統多樣性（也稱覆蓋率，指一個推薦系統能否給用戶提供多種選擇）方面來看，ItemCF的多樣性要遠遠好於UserCF，因為UserCF更傾向於推薦熱門物品。而ItemCF具有較好的新穎性，能夠發現長尾物品。所以大多數情況下，ItemCF在精度上較小於UserCF，但其在覆蓋率和新穎性上面卻比UserCF要好很多。

在介紹本節基於矩陣分解的隱語義模型之前，讓我們先來回顧一下傳統的矩陣分解方法SVD在推薦系統的應用吧。

基於SVD矩陣分解在推薦中的應用可分為如下幾步：

SVD在計算前會先把評分矩陣 A 缺失值補全，補全之後稀疏矩陣 A 表示成稠密矩陣，然後將分解成 A' = U∑V T 。但是這種方法有兩個缺點：（1）補成稠密矩陣後需要耗費巨大的儲存空間，對這樣巨大的稠密矩陣進行儲存是不現實的；（2）SVD的計算復雜度很高，對這樣大的稠密矩陣中進行計算式不現實的。因此，隱語義模型就被發明了出來。

更詳細的SVD在推薦系統的應用可參考 奇異值分解SVD簡介及其在推薦系統中的簡單應用 。

隱語義模型（Latent Factor Model）最早在文本挖掘領域被提出，用於找到文本的隱含語義。相關的演算法有LSI，pLSA，LDA和Topic Model。本節將對隱語義模型在Top-N推薦中的應用進行詳細介紹，並通過實際的數據評測該模型。

隱語義模型的核心思想是通過隱含特徵聯系用戶興趣和物品。讓我們通過一個例子來理解一下這個模型。

現有兩個用戶，用戶A的興趣涉及偵探小說、科普圖書以及一些計算機技術書，而用戶B的興趣比較集中在數學和機器學習方面。那麼如何給A和B推薦圖書呢？

我們可以對書和物品的興趣進行分類。對於某個用戶，首先得到他的興趣分類，然後從分類中挑選他可能喜歡的物品。簡言之，這個基於興趣分類的方法大概需要解決3個問題：

對於第一個問題的簡單解決方案是找相關專業人員給物品分類。以圖書為例，每本書出版時，編輯都會給出一個分類。但是，即使有很系統的分類體系，編輯給出的分類仍然具有以下缺點：（1）編輯的意見不能代表各種用戶的意見；（2）編輯很難控制分類的細粒度；（3）編輯很難給一個物品多個分類；（4）編輯很難給一個物品多個分類；（5）編輯很難給出多個維度的分類；（6）編輯很難決定一個物品在某一個類別中的權重。

為了解決上述問題，研究員提出可以從數據出發，自動找到那些分類，然後進行個性化推薦。隱語義模型由於採用基於用戶行為統計的自動聚類，較好地解決了上面提出的5個問題。

LFM將矩陣分解成2個而不是3個：

推薦系統中用戶和物品的交互數據分為顯性反饋和隱性反饋數據。隱式模型中多了一個置信參數，具體涉及到ALS（交替最小二乘法，Alternating Least Squares）中對於隱式反饋模型的處理方式——有的文章稱為「加權的正則化矩陣分解」：

一個小細節：在隱性反饋數據集中，只有正樣本（正反饋）沒有負反饋（負樣本），因此如何給用戶生成負樣本來進行訓練是一個重要的問題。Rong Pan在其文章中對此進行了探討，對比了如下幾種方法：

用戶行為很容易用二分圖表示，因此很多圖演算法都可以應用到推薦系統中。基於圖的模型（graph-based model）是推薦系統中的重要內容。很多研究人員把基於領域的模型也稱為基於圖的模型，因為可以把基於領域的模型看作基於圖的模型的簡單形式。

在研究基於圖的模型之前，需要將用戶行為數據表示成圖的形式。本節的數據是由一系列用戶物品二元組 (u, i) 組成的，其中 u 表示用戶對物品 i 產生過行為。

令 G(V, E) 表示用戶物品二分圖，其中 V=V U UV I 由用戶頂點 V U 和物品節點 V I 組成。對於數據集中每一個二元組 (u, i) ，圖中都有一套對應的邊 e(v u , v i )，其中 v u ∈V U 是用戶對應的頂點，v i ∈V I 是物品i對應的頂點。如下圖是一個簡單的物品二分圖，其中圓形節點代表用戶，方形節點代表物品，用戶物品的直接連線代表用戶對物品產生過行為。比如下圖中的用戶A對物品a、b、d產生過行為。

度量圖中兩個頂點之間相關性的方法很多，但一般來說圖中頂點的相關性主要取決於下面3個因素：

而相關性高的一對頂點一般具有如下特徵：

舉個例子，如下圖，用戶A和物品c、e沒有邊直連，但A可通過一條長度為3的路徑到達c，而Ae之間有兩條長度為3的路徑。那麼A和e的相關性要高於頂點A和c，因而物品e在用戶A的推薦列表中應該排在物品c之前，因為Ae之間有兩條路徑。其中，（A,b,C,e）路徑經過的頂點的出度為（3，2，2，2），而 (A,d,D,e) 路徑經過了一個出度比較大的頂點D，所以 (A,d,D,e) 對頂點A與e之間相關性的貢獻要小於（A,b,C,e）。

基於上面3個主要因素，研究人員設計了很多計算圖中頂點相關性的方法，本節將介紹一種基於隨機遊走的PersonalRank演算法。

假設要給用戶u進行個性化推薦，可以從用戶u對應的節點 v u 開始在用戶物品二分圖上進行隨機遊走。遊走到任一節點時，首先按照概率α決定是繼續遊走還是停止這次遊走並從 v u 節點重新開始遊走。若決定繼續遊走，則從當前節點指向的節點中按照均勻分布隨機選擇一個節點作為遊走下次經過的節點。這樣，經過很多次隨機遊走後，每個物品被訪問到的概率會收斂到一個數。最終的推薦列表中物品的權重就是物品節點的訪問概率。

上述演算法可以表示成下面的公式：

雖然通過隨機遊走可以很好地在理論上解釋PersonalRank演算法，但是該演算法在時間復雜度上有明顯的缺點。因為在為每個用戶進行推薦時，都需要在整個用戶物品二分圖上進行迭代，知道所有頂點的PR值都收斂。這一過程的時間復雜度非常高，不僅無法在線進行實時推薦，離線計算也是非常耗時的。

有兩種方法可以解決上面PersonalRank時間復雜度高的問題：
（1）減少迭代次數，在收斂之前停止迭代。但是這樣會影響最終的精度。

（2）從矩陣論出發，重新涉及演算法。另M為用戶物品二分圖的轉移概率矩陣，即：

網路社交是當今社會非常重要甚至可以說是必不可少的社交方式，用戶在互聯網上的時間有相當大的一部分都用在了社交網路上。

當前國外最著名的社交網站是Facebook和Twitter，國內的代表則是微信/QQ和微博。這些社交網站可以分為兩類：

需要指出的是，任何一個社交網站都不是單純的社交圖譜或興趣圖譜。如QQ上有些興趣愛好群可以認識不同的陌生人，而微博中的好友也可以是現實中認識的。

社交網路定義了用戶之間的聯系，因此可以用圖定義社交網路。我們用圖 G(V,E,w) 定義一個社交網路，其中V是頂點集合，每個頂點代表一個用戶，E是邊集合，如果用戶va和vb有社交網路關系，那麼就有一條邊 e(v a , v b ) 連接這兩個用戶，而 w(v a , v b )定義了邊的權重。一般來說，有三種不同的社交網路數據：

和一般購物網站中的用戶活躍度分布和物品流行度分布類似，社交網路中用戶的入度（in degree，表示有多少人關注）和出度（out degree，表示關注多少人）的分布也是滿足長尾分布的。即大部分人關注的人都很少，被關注很多的人也很少。

給定一個社交網路和一份用戶行為數據集。其中社交網路定義了用戶之間的好友關系，而用戶行為數據集定義了不同用戶的歷史行為和興趣數據。那麼最簡單的演算法就是給用戶推薦好友喜歡的物品集合。即用戶u對物品i的興趣 p ui 可以通過如下公式計算。

用戶u和用戶v的熟悉程度描述了用戶u和用戶在現實社會中的熟悉程度。一般來說，用戶更加相信自己熟悉的好友的推薦，因此我們需要考慮用戶之間的熟悉度。下面介紹3中衡量用戶熟悉程度的方法。

（1）對於用戶u和用戶v，可以使用共同好友比例來計算他們的相似度：

上式中 out(u) 可以理解為用戶u關注的用戶合集，因此 out(u) ∩ out(v) 定義了用戶u、v共同關注的用戶集合。

（2）使用被關注的用戶數量來計算用戶之間的相似度，只要將公式中的 out(u) 修改為 in(u)：

in(u) 是指關注用戶u的集合。在無向社交網路中，in(u)和out(u)是相同的，而在微博這種有向社交網路中，這兩個集合的含義就不痛了。一般來說，本方法適合用來計算微博大V之間的相似度，因為大v往往被關注的人數比較多；而方法（1）適用於計算普通用戶之間的相似度，因為普通用戶往往關注行為比較豐富。

（3）除此之外，還可以定義第三種有向的相似度：這個相似度的含義是用戶u關注的用戶中，有多大比例也關注了用戶v：

這個相似度有一個缺點，就是在該相似度下所有人都和大v有很大的相似度，這是因為公式中的分母並沒有考慮 in(v) 的大小，所以可以把 in(v) 加入到上面公式的分母，來降低大v與其他用戶的相似度：

上面介紹了3種計算用戶之間相似度（或稱熟悉度）的計算方法。除了熟悉程度，還需要考慮用戶之間的興趣相似度。我們和父母很熟悉，但很多時候我們和父母的興趣確不相似，因此也不會喜歡他們喜歡的物品。因此，在度量用戶相似度時，還需要考慮興趣相似度，而興趣相似度可以通過和UserCF類似的方法度量，即如果兩個用戶喜歡的物品集合重合度很高，兩個用戶的興趣相似度很高。

最後，我們可以通過加權的形式將兩種權重合並起來，便得到了各個好有用戶的權重了。

有了權重，我們便可以針對用戶u挑選k個最相似的用戶，把他們購買過的物品中，u未購買過的物品推薦給用戶u即可。打分公式如下：

其中 w' 是合並後的權重，score是用戶v對物品的打分。

node2vec的整體思路分為兩個步驟：第一個步驟是隨機遊走（random walk），即通過一定規則隨機抽取一些點的序列；第二個步驟是將點的序列輸入至word2vec模型從而得到每個點的embedding向量。

隨機遊走在前面基於圖的模型中已經介紹過，其主要分為兩步：（1）選擇起始節點；（2）選擇下一節點。起始節點選擇有兩種方法：按一定規則抽取一定量的節點或者以圖中所有節點作為起始節點。一般來說會選擇後一種方法以保證所有節點都會被選取到。

在選擇下一節點方法上，最簡單的是按邊的權重來選擇，但在實際應用中需要通過廣度優先還是深度優先的方法來控制遊走范圍。一般來說，深度優先發現能力更強，廣度優先更能使社區內（較相似）的節點出現在一個路徑里。

斯坦福大學Jure Leskovec教授給出了一種可以控制廣度優先或者深度優先的方法。

以上圖為例，假設第一步是從t隨機遊走到v，這時候我們要確定下一步的鄰接節點。本例中，作者定義了p和q兩個參數變數來調節遊走，首先計算其鄰居節點與上一節點t的距離d，根據下面的公式得到α：

一般從每個節點開始遊走5~10次，步長則根據點的數量N遊走根號N步。如此便可通過random walk生成點的序列樣本。

得到序列之後，便可以通過word2vec的方式訓練得到各個用戶的特徵向量，通過餘弦相似度便可以計算各個用戶的相似度了。有了相似度，便可以使用基於用戶的推薦演算法了。

推薦系統需要根據用戶的歷史行為和興趣預測用戶未來的行為和興趣，因此大量的用戶行為數據就成為推薦系統的重要組成部分和先決條件。如何在沒有大量用戶數據的情況下設計個性化推薦系統並且讓用戶對推薦結果滿意從而願意使用推薦系統，就是冷啟動問題。

冷啟動問題主要分為三類：

針對用戶冷啟動，下面給出一些簡要的方案：
（1）有效利用賬戶信息。利用用戶注冊時提供的年齡、性別等數據做粗粒度的個性化；
（2）利用用戶的社交網路賬號登錄（需要用戶授權），導入用戶在社交網站上的好友信息，然後給用戶推薦其好友喜歡的物品；
（3）要求用戶在登錄時對一些物品進行反饋，手機用戶對這些物品的興趣信息，然後給用推薦那些和這些物品相似的物品；
（4）提供非個性化推薦。非個性化推薦的最簡單例子就是熱門排行榜，我們可以給用戶推薦熱門排行榜，然後等到用戶數據收集到一定的時候，在切換為個性化推薦。

對於物品冷啟動，可以利用新加入物品的內容信息，將它們推薦給喜歡過和他們相似的物品的用戶。

對於系統冷啟動，可以引入專家知識，通過一定高效的方式快速建立起物品的相關度表。

在上面介紹了一些推薦系統的基礎演算法知識，這些演算法大都是比較經典且現在還在使用的。但是需要注意的是，在實踐中，任何一種推薦演算法都不是單獨使用的，而是將多種推薦演算法結合起來，也就是混合推薦系統，但是在這里並不準備介紹，感興趣的可以查閱《推薦系統》或《推薦系統與深度學習》等書籍。此外，在推薦中非常重要的點擊率模型以及基於矩陣的一些排序演算法在這里並沒有提及，感興趣的也可自行學習。

雖然現在用的很多演算法都是基於深度學習的，但是這些經典演算法能夠讓我們對推薦系統的發展有一個比較好的理解，同時，更重要的一點——「推陳出新」，只有掌握了這些經典的演算法，才能提出或理解現在的一些更好地演算法。

㈤ 抖音短視頻如何用演算法快速上熱門

沒有播放量?沒有曝光?沒有點贊?個人號被判是營銷號，企業號是僵屍號，那麼我們應該怎麼做呢？

一、抖音引流6大核心
1：視頻需要7秒以上。
2：盡量作品以豎屏為先，橫屏盡量少發。
3：上傳視頻時，建議選擇一個類別並添加匹配的標簽。
4：不能硬植入廣告。
5：視頻不得出現水印和圖像質量模糊等問題。
6：一定不能有不良的操作，比如說出現武器、出現一些不該出現的鏡頭和畫面。
二、抖音基本的運營思路
1.定位
定位的重要性是眾所周知的。
說白了定位是找到你擅長的分類，並繼續加深內容以吸引目標用戶的關注。
大多數人不定位是因為他們沒有自己的特色。即使今天的運氣好，蹭熱點上了熱門，明天就不知道發什麼了，很難吸引用戶。因此只有給賬號定位，才是可持續發展的道路。
2.拍攝思路與形式
設備跟上，製作精良
原創性和質量必須要高。抖音與快手、火山相比，它要求視頻的整體風格應該是酷炫和年輕化。它還需要一定程度的圖像質量和拍攝技巧。總而言之質量要求相對較高。
保證每一幀的質量，提高完成率
你必須快速進入主題並充分利用每一幀畫面。否則觀眾會隨時離開。完播率上不去，演算法會認為您的視頻質量較差，不被推薦出去。
3.真人出鏡
我們與抖音官方是有對接，我可以負責任地告訴你抖音更願意支露臉的賬號，這與抖音的社會屬性是分不開的。
所以起初我們的視頻沒有真人出境，但現在他們大大增加了真人出境的頻率。
4.顏值過關
對於手快的用戶來說他們對顏值是非常寬容的，你可以看到很多普通人表現出他們不那麼漂亮的一面。但如果你想在抖音里火起來的話，至少你不能丑或邋遢。
因此我們會找顏值比較高的來做視頻的主角進行拍攝。
5.跟上熱門挑戰
最近抖音新上線了一個比較熱門的挑戰。現在參與的人不多。如果你判斷這個話題存在火的潛力，這個時候快速跟進去做一些模仿的內容，就很可能上推薦。
抖音的內容有三個入口，第一個是推薦，第二個是關注，第三個是挑戰。
這與微博熱搜的原理相同。你可能無法自己創造熱點，但你可以趕上熱點的旅程。
三.編輯
通過編輯您可以使內容以更好的形式展現。這個屬於專業人士的業務，簡單談3點要注意的：
1.背景音樂
選音樂主要有2個標准，第一是和視頻內容完美配合，這是最好的；如果這點做不到，那就選擇用戶認知度比較高的音樂，例如像《說散就散》《海草舞》之類的，用戶還是很買單的。
2.特效
抖音提供快放，慢放，反向播放和節選段落循環放等功能。具體的玩法各不相同，所以你可以嘗試一下。
3.標題、封面
這和公眾號原則一樣，對內容的播放量、完播率、分享量和點擊都有很大的影響。
另外在視頻播放過程中，標題實際上就成了一個備注，如果設置得當也可以起到很大的作用。
比如和內容配合起來玩梗，或者引導用戶留言評論等。
四.發布、維護
1.發布時間
這個邏輯很簡單——什麼時候用戶多，就什麼時候發布。
在正常情況下互聯網產品將在中午有一個高峰期，而下班後大約19：00~23：00是另一個高峰期。您可以選擇發送這些時間段，但有許多用戶在凌晨都有在用的。
2.善用評論
我們每天都有很多用戶評論，我們需要有專門的人來維護用戶的評論，即回應用戶的問題並與用戶互動。
如果這個環節做得好，活躍度和忠誠度將會大大提高。
其實每個人都可以將其視為一個運營位置。因為抖音現在現在是沒有開放多少運營位置給賬號的，我們只能夠在頭像、簽名介紹自己的產品。
這時我們可以去評論里引導用戶，通過作者的回復，引導轉換成你的粘性用戶，比如引導到微信等。
如果企業想要在抖音的用戶中曝光的話，也是可以考慮做抖音的，畢竟它是一個有著 2 億多用戶的巨大流量池。

㈥ 猜你喜歡是如何猜的——常見推薦演算法介紹

自從頭條系的產品今日頭條和抖音火了之後，個性化推薦就進入了大眾的視野，如果我們說搜索時人找信息的話，那麼推薦就是信息找人。搜索是通過用戶主動輸入索引信息告訴機器自己想要的東西，那麼推薦的這個索引是什麼才能讓信息找到人呢？

第一類索引是「你的歷史」，即基於你以前在平台上對某物品產生的行為(點贊，轉發，評論或者收藏），尋找與你產生過相似行為的用戶所喜歡的其他物品或者與你喜歡的物品相似的其他物品來為你推薦。這一基於用戶行為相似的演算法有：協同過濾演算法、基於內容的推薦演算法和基於標簽的推薦演算法。

基於用戶的協同過濾演算法是尋找與A用戶有相似行為的所有B用戶所喜歡的而A用戶還不知道的物品推薦給A用戶 。該演算法包括兩個步驟：

-根據用戶所喜歡的物品計算用戶間相似度，找到與目標用戶相似的用戶集合；

-找到該用戶集合所喜歡的而目標用戶所不知道的物品。

那麼，找出一批物品以後哪個先推薦哪個後推薦？用戶間相似程度大的先推薦，用戶對物品的感興趣程度大要先推薦。即假設A用戶與B用戶的相似程度為0.9，與C用戶的相似程度為0.7，用戶B喜歡物品a和物品b的程度分別為1和2，用戶C喜歡物品a和物品b的程度分別為0.1和0.5，那麼先推薦物品b。多個用戶多個物品，只要擬定了用戶間的相似度和用戶對物品的感興趣程度，即可對物品進行打分並且進行綜合排序。

基於物品的協同過濾演算法是根據用戶行為而不是物品本身的相似度來判斷物品的相似度 ，即如果物品A和物品B被很多的用戶同時喜歡，那麼我們就認為物品A和物品B是相似的。該演算法也是包括兩個步驟：

-根據用戶行為計算物品間的相似度；

-根據物品的相似度和用戶的歷史行為給用戶生成推薦列表。

與UserCF相似的是，同樣會遇到推薦的先後順序問題，那麼ItemCF所遵循的原則是：物品間相似程度大的先推薦，用戶對物品的感興趣程度大要先推薦。假設用戶對物品a和物品b感興趣的程度分別為1和0.5，物品a與物品c和物品d的相似度分別為0.5和0.1，物品b與物品c和物品d的相似度分別為0.3和0.4，那麼先推薦物品d。用戶喜歡多個物品，並且多個物品與其他物品都有相似的情況下，只要擬定了用物品間的相似度和用戶對物品的感興趣程度，即可對物品進行打分並且進行綜合排序。

協同過濾演算法的核心都是通過用戶行為來計算相似度，User-CF是通過用戶行為來計算用戶間的相似度，Item-CF是通過用戶行為來計算物品間的相似度。

推薦演算法很重要的一個原理是為用戶推薦與用戶喜歡的物品相似的用戶又不知道的物品。物品的協同過濾演算法是通過用戶行為來衡量物品間的相似（喜歡物品A的用戶中，同時喜歡物品B的用戶比例越高，物品A與物品B的相似程度越高），而基於內容的推薦演算法衡量則是通過物品本身的內容相似度來衡量物品間的相似。

假如，你看了東野圭吾的《解憂雜貨店》，那麼下次系統會給你推薦東野圭吾的《白夜行》。假設你看了小李子的《泰坦尼克號》，系統再給你推薦小李子的《荒野獵人》。

該演算法與前兩種不同的是，將用戶和物品之間使用「標簽」進行聯系，讓用戶對喜歡的物品做記號（標簽），將同樣具有這些記號（標簽）的其他物品認為很大程度是相似的並推薦給用戶。其基本步驟如下：

統計用戶最常用的標簽

對於每個標簽，統計最常被打過這個標簽次數最多的物品

將具有這些標簽最熱門的物品推薦給該用戶

目前，國內APP中，豆瓣就是使用基於標簽的推薦演算法做個性化的推薦。

第二類索引是「你的朋友」，基於你的社交好友來進行推薦，即基於社交網路的推薦。例如，微信看一看中的功能「朋友在看」就是最簡單的基於社交網路的推薦，只要用戶點擊公眾號文章的「在看」，就會出現在其好友的「朋友在看」的列表中。

復雜一點的演算法會考慮用戶之間的熟悉程度和興趣的相似度來進行推薦。目前，在信息流推薦領域，基於社交網路進行推薦的最流行的演算法是Facebook的EdgeRank演算法,即為用戶推薦其好友最近產生過重要行為（評論點贊轉發收藏）的信息。

第三類索引是「你所處的環境」，基於你所處的時間、地點等上下文信息進行推薦。例如，我們看到很APP中的「最近最熱門」，就是基於時間上下文的非個性化推薦；以及，美團和餓了么這些基於位置提供服務的APP中，「附近商家」這一功能就是基於用戶位置進行推薦。高德地圖在為用戶推薦駕駛路線時，會考慮不同路線的擁堵程度、紅綠燈數量等計算路線用和路程距離再進行綜合排序推薦。

很多時候，基於時間上下文的推薦會協同過濾這類個性化推薦演算法結合使用。例如，在使用協同過濾推薦策略的時候，會將時間作為其中一個因素考慮進入推薦策略中，最近的信息先推薦。

以上就是常見的推薦演算法。作為產品人，我們不需要知道如何實現，但是我們必須知道這些推薦演算法的原理，知道在什麼場景下如何去做推薦才能提升推薦的效率，這才是產品經理的價值所在。

參考資料：《推薦演算法實戰》項亮

㈦ 基於Hacker News的內容熱度推薦演算法

近期公司產品需要做一個內容推薦的功能，但限於人員和能力有限，經過調研，確定了一個簡單相對我們可以實現的方案。
一篇文章的產生，隨著用戶瀏覽、點贊、分享、收藏、評論，熱度逐漸攀升，進入榜單到推薦頁面，但隨著時間的推移，這篇文章也不能永久的霸佔榜單，讓後面新產生的文章沒有機會到推薦頁，因此也就有了時間衰減的因素，從而可以讓榜單能夠動態的變化，除了上面基本的原理以外，還需要人為干預因素，通過加權或者降權的方式來影響排名。

與最後的推薦指數呈正相關（注意不是成正比），影響其的因素有：

與最後的推薦指數呈正相關（注意不是成正比），用戶行為數據是決定一篇文章是否熱門的重要因素，通過對這些數據評級來進行調整行為分：

比如： 瀏覽+1分，點贊+3分，評論+8分，收藏+10分，分享+15分。

與最後的推薦指數呈負相關（注意不是成反比）

大部分內容屬於一次性消費品，用戶看過也就過了，若推薦榜單總是那麼幾條， 可能很快就覺得乏味 ，從而轉向別的產品。所以我們自然希望內容能不斷更新，而若只看初始熱度+互動熱度，那麼後來者必定很難超越前者。

所以還必須考慮一個因素就是時間衰減，通常這個也不是線性衰減，往往是一個指數函數：即過了一定時間後，持續衰減，熱度直到無限趨於0

運營或編輯人為干預來調整權重也很重要，畢竟演算法是死的，人是活的，雖然大部分都遵循這樣一個規律，但也不排除偶然或者極端情況，比如惡意刷榜，這時候就需要人為的干預

圖形曲線：

參數解釋：

H _init ： 初始熱度值，可以以用戶活躍度來衡量，比如以積分的形式，積分積累的途徑有：

在其他條件一定的情況下，初始熱度越高，其最終熱度也就越高

H _interact ：互動熱度值，根據用戶行為數據來衡量，參考點有以下幾項：

在其他條件一定的情況下，互動熱度越高，其最終熱度也就越高

H _time ：時間衰減因子， 加2是為了防止最新發表的會導致分母過小 ，這個值可調，在前期平台人數較少時調整大一些，在後期人數增長起來後，可以調整的小一些，比如，因為用戶對平台資源有一個消化時間。並不是一發出來就有數據的。

G ：重力因子，它決定了熱度隨時間下降的速度，前期平台人員較少時，相對應得發的資源也會比較少，這時可以把G調小一點，減緩時間推移對熱度下降的影響，後期平台人員增多時，相對應的資源也會增加，這時可以把G調大一點，加速時間推移對熱度下降的影響。比如：1.2-1.8

H _weight : 加減權重，初始值可以為0，在某些偶然或者極端情況下需要人為干預的時候，可以動態調整其值，使其能夠及時的控制其熱度。

㈧ 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。