推荐好友算法

⑴ 快手极速版推荐朋友里怎么删也删不尽,删了又来这是什么原因

大概率推荐。
一般会把你认识的或者你可能认识的，你朋友的朋友，你附近的都会推荐给你快手总是重复的推荐同一个人的原因是快手的推荐算法导致的。
当你经常性的关注或者多次点赞，或者多次评论一个人的视频时，快手会以为你喜欢这个人的视频，便会多次推送给你。
所以你他会根据这个大数据推算出那个人，可能是你的朋友，让你去打招呼，如果你不想打招呼的话，就不要理他就好了。

⑵ 推荐算法简介

在这个时代，无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了很大的挑战:作为信息消费者，如何从大量信息中找到自己感兴趣的信息是一件非常困难的事情;作为信息生产者， 如何让自己生产的信息脱颖而出，受到广大用户的关注，也是一件非常困难的事情。推荐系统就是解决这一矛盾的重要工具。推荐系统的任务就是联系用户和信息，一方面帮助用户发现对自己有价值的信息，另一方面让信息能够展现在对它感兴趣的用户面前，从而实现信息消费者和信息 生产者的双赢。和搜索引擎不同的是，推荐系统不需要用户提供明确的需求，而是通过分析用户的历史行为给用 户的兴趣建模，从而主动给用户推荐能够满足他们兴趣和需求的信息 个性化推荐的成功需要两个条件。第一是存在 信息过载 ，因为如果用户可以很容易地从所有物品中找到喜欢的物品，就不需要个性化推荐。第二用 户大部分时候没有特别明确的需求 ，因为用户没有明确的需求，可以直接通过搜索引擎找到感兴趣的物品。

一个完整的推荐系统一般存在3个参与方：用户、物品提供者和提供推荐系统的网站。以图书推荐为例， 首先，推荐系统需要满足用户的需求，给用户推荐那些令他们感兴趣的图书。其次，推荐系统要让各出版社的书都能够被推荐给对其感兴趣的用户，而不是只推荐几个大型出版社的书。最后， 好的推荐系统设计，能够让推荐系统本身收集到高质量的用户反馈，不断完善推荐的质量，增加 用户和网站的交互，提高网站的收入。因此在评测一个推荐算法时，需要同时考虑三方的利益， 一个好的推荐系统是能够令三方共赢的系统。

推荐系统中，主要有3种评测推荐效果的实验方法，即离线实验(offline experiment)、用户调查(user study)和在线实验(online experiment)。

2.1 离线实验

离线实验的方法一般由如下几个步骤构成: (1) 通过日志系统获得用户行为数据，并按照一定格式生成一个标准的数据集; (2) 将数据集按照一定的规则分成训练集和测试集; (3) 在训练集上训练用户兴趣模型，在测试集上进行预测; (4) 通过事先定义的离线指标评测算法在测试集上的预测结果。

从上面的步骤可以看到，推荐系统的离线实验都是在数据集上完成的，也就是说它不需要一个实际的系统来供它实验，而只要有一个从实际系统日志中提取的数据集即可。这种实验方法的 好处是不需要真实用户参与，可以直接快速地计算出来，从而方便、快速地测试大量不同的算法。它的主要缺点是无法获得很多商业上关注的指标，如点击率、转化率等，而找到和商业指标非常相关的离线指标也是很困难的事情

2.2 用户调查

3.3 在线实验

在完成离线实验和必要的用户调查后，可以将推荐系统上线做 AB测试 ，将它和旧的算法进行比较。 AB测试 是一种很常用的在线评测算法的实验方法。它通过一定的规则将用户随机分成几组，并对不同组用户采取不同的算法，然后通过统计不同组用户的各种不同的评测指标比较不同算法的好坏。 AB测试的优点是可以公平获得不同算法实际在线时的性能指标，包括商业上关注的指标。 AB测试的缺点主要是周期比较长，必须进行长期的实验才能得到可靠的结果。因此一般不会用 AB测试测试所有的算法，而只是用它测试那些在离线实验和用户调查中表现很好的算法。其次， 一个大型网站的AB测试系统的设计也是一项复杂的工程。

一般来说，一个新的推荐算法最终上线，需要完成上面所说的3个实验。 1）首先，需要通过离线实验证明它在很多离线指标上优于现有的算法。 2）然后，需要通过用户调查确定它的用户满意度不低于现有的算法。 3）最后，通过在线的AB测试确定它在我们关心的指标上。

本节将介绍各种推荐系统的评测指标。这些评测指标可用于评价推荐系统各方面的性能。这 些指标有些可以定量计算，有些只能定性描述，有些可以通过离线实验计算，有些需要通过用户 调查获得，还有些只能在线评测。

(1) 用户满意度

用户作为推荐系统的重要参与者，其满意度是评测推荐系统的最重要指标。但是，用户满意度没有办法离线计算，只能通过用户调查或者在线实验获得。

在在线系统中，用户满意度主要通过一些 对用户行为的统计得到 。比如在电子商务网站中，用户如果购买了推荐的商品，就表示他们在一定程度上满意。因此，我们可以 利用购买率度量用 户的满意度 。此外，有些网站会通过设计一些用户 反馈界面收集用户满意度 。比如在视频网站中，都有对推荐结果满意或者不满意的 反馈按钮 ，通过统计两种按钮的单击情况就可以度量系统的用户满意度。更一般的情况下，我们可以用 点击率、用户停留时间和转化率等指标度量 用户的满意度。

(2) 预测准确度

预测准确度度量一个推荐系统或者推荐算法预测用户行为的能力。这个指标是最重要的推荐系统离线评测指标

在计算该指标时需要有一个离线的数据集，该数据集包含用户的历史行为记录。然后，将该数据集通过时间分成训练集和测试集。最后，通过在训练集上建立用户的行为和兴趣模型预测用户在测试集上的行为，并计算预测行为和测试集上实际行为的重合度作为预测准确度。 预测准确度指标有分为以下几种：

评分预测：

预测用户对物品评分的行为成为评分预测，在评分预测中，预测准确度一般通过均方根误差RMSE和平均绝对误差MAE计算，对于测试集中的一个用户u和物品i,令[图片上传失败...(image-62a797-1560412790460)] 是用户u对物品i的实际评分，而[图片上传失败...(image-28cfbc-1560412790460)] 是推荐算法给出的预测评分，那么RMSE定义为：

其中T为样本个数

MAE采用绝对值计算预测误差，它的定义为:

TopN推荐

网站在提供推荐服务时，一般是给用户一个个性化的推荐列表，这种推荐叫做TopN推荐。TopN推荐的预测准确率一般通过准确率(precision)/召回率(recall)度量。 令R(u)是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。那么，推荐结果的召回率定义为:

推荐结果准确率定义：

(3) 覆盖率

覆盖率（coverage）描述一个推荐系统对物品长尾的发掘能力。覆盖率有不同的定义方法，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U，推荐系统给每个用户推荐一个长度为N的物品集合R（u）。那么推荐系统的覆盖率可以通过下面的公式计算：

I为总物品数

此外，从上面的定义也可以看到，热门排行榜的推荐覆盖率是很低的，它只会 推荐那些热门的物品，这些物品在总物品中占的比例很小。一个好的推荐系统不仅需要有比较高的用户满意度，也要有较高的覆盖率。

但是上面的定义过于粗略。覆盖率为100%的系统可以有无数的物品流行度分布。为了更细致地描述推荐系统发掘长尾的能力，需要统计推荐列表中不同物品出现次数的分布。如果所有的 物品都出现在推荐列表中，且出现的次数差不多，那么推荐系统发掘长尾的能力就很好。因此， 可以通过研究物品在推荐列表中出现次数的分布描述推荐系统挖掘长尾的能力。如果这个分布比 较平，那么说明推荐系统的覆盖率较高，而如果这个分布较陡峭，说明推荐系统的覆盖率较低。 在信息论和经济学中有两个着名的指标可以用来定义覆盖率。第一个是信息熵:

其中：n代表推荐列表中物品类别个数，p(i)代表每个类别的所占的比率

第二个指标是基尼系数：

(4) 多样性

为了满足用户广泛的兴趣，推荐列表需要能够覆盖用户不同的兴趣领域，即推荐结果需要具有多样性。多样性推荐列表的好处用一句俗话表示就是（不在一棵树上吊死）。尽管用户的兴趣在较长的时间跨度中是一样的。但具体到用户访问推荐系统的某一时刻，其兴趣往往是单一的，那么如果推荐列表只能覆盖用户的一个兴趣点，而这个兴趣点不是用户这个时刻的兴趣点，推荐结果就不会让用户满意。反之如果推荐列表表较多样，覆盖用户绝大多数的兴趣点，那么久会增加用户找到感兴趣物品的概率。因此给用户的推荐列表也需要满足用户广泛的兴趣，即具有多样性。

多样性描述了推荐列表中物品两两之间的不相似性，因此，多样性和相似性是对应的。假设s(i, j) ∈Î[0,1] 定义了物品i和j之间的相似度，那么用户u的推荐列表R(u)的多样性定义如下：

而推荐系统的整体多样性可以定义为所有用户推荐列表多样性的平均值：

(5) 新颖性

新颖的推荐是指给用户推荐那些他们以前没有听说过的物品。在一个网站中 实现新颖性 的最简单办法是，把那些用户之前在网站中对其有过行为的物品从推荐列表中过滤掉。比如在一个视 频网站中，新颖的推荐不应该给用户推荐那些他们已经看过、打过分或者浏览过的视频。 评测新颖度的最简单方法是利用推荐结果的平均流行度，因为越不热门的物品越 可能让用户觉得新颖。因此，如果推荐结果中物品的平均热门程度较低，那么推荐结果就可能有比较高的新颖性。

(6) 惊喜度

惊喜度(serendipity)是最近这几年推荐系统领域最热门的话题。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。提高推荐惊喜度需要提高推荐结果的用户满意度，同时降低推荐结果和用户历史兴趣的相似度。

(7) 信任度

度量推荐系统的信任度只能通过问卷调查的方式，询问用户是否信任推荐系统的推荐结果。 提高推荐系统的信任度主要有两种方法。首先需要增加推荐系统的透明度(transparency)， 而增加推荐系统透明度的主要办法是提供推荐解释。只有让用户了解推荐系统的运行机制，让用 户认同推荐系统的运行机制，才会提高用户对推荐系统的信任度。其次是考虑用户的社交网络 信息，利用用户的好友信息给用户做推荐，并且用好友进行推荐解释。这是因为用户对他们的 好友一般都比较信任，因此如果推荐的商品是好友购买过的，那么他们对推荐结果就会相对比较信任

(8) 实时性

在很多网站中，因为物品(新闻、微博等)具有很强的时效性，所以需要在物品还具有时效 性时就将它们推荐给用户。 推荐系统的实时性包括两个方面。首先，推荐系统需要实时地更新推荐列表来满足用户新的 行为变化。实时性的第二个方面是推荐系统需要能够将新加入系统的物品推荐给用户。这主要考验了推 荐系统处理物品冷启动的能力。

(9) 健壮性

健壮性(即robust,鲁棒 性)指标衡量了一个推荐系统抗击作弊的能力。算法健壮性的评测主要利用模拟攻击。首先，给定一个数据集和一个算法，可以用这个算法 给这个数据集中的用户生成推荐列表。然后，用常用的攻击方法向数据集中注入噪声数据，然后 利用算法在注入噪声后的数据集上再次给用户生成推荐列表。最后，通过比较攻击前后推荐列表 的相似度评测算法的健壮性。如果攻击后的推荐列表相对于攻击前没有发生大的变化，就说明算 法比较健壮

(10) 商业目标

很多时候，网站评测推荐系统更加注重网站的商业目标是否达成，而商业目标和网站的盈利模式是息息相关的

(11) 总结

上一节介绍了很多评测指标，但是在评测系统中还需要考虑评测维度，比如一个推荐算法， 虽然整体性能不好，但可能在某种情况下性能比较好，而增加评测维度的目的就是知道一个算法 在什么情况下性能最好。这样可以为融合不同推荐算法取得最好的整体性能带来参考。

一般来说，评测维度分为如下3种。 1） 用户维度 ：主要包括用户的人口统计学信息、活跃度以及是不是新用户等。 2） 物品维度 ：包括物品的属性信息、流行度、平均分以及是不是新加入的物品等。 3） 时间维度 ：包括季节，是工作日还是周末，是白天还是晚上等。 如果能够在推荐系统评测报告中包含不同维度下的系统评测指标，就能帮我们全面地了解推 荐系统性能，找到一个看上去比较弱的算法的优势，发现一个看上去比较强的算法的缺点。

⑶ 抖音推荐好友根据什么

是根据通讯录的好友来推荐的。抖音做实名制的时候都需要绑定手机号，同时抖音还会访问你的手机sim卡信息、通讯录信息，推荐你可能认识的人，这是大数据时代下很容易做的一件事情。

而且现在抖音的算法还在不断的细化、调整和升级，以后对于人群画像的区分就更加细致了，大家就很轻松能够找到自己喜欢看的人。

⑷ 猜你喜欢是如何猜的——常见推荐算法介绍

自从头条系的产品今日头条和抖音火了之后，个性化推荐就进入了大众的视野，如果我们说搜索时人找信息的话，那么推荐就是信息找人。搜索是通过用户主动输入索引信息告诉机器自己想要的东西，那么推荐的这个索引是什么才能让信息找到人呢？

第一类索引是“你的历史”，即基于你以前在平台上对某物品产生的行为(点赞，转发，评论或者收藏），寻找与你产生过相似行为的用户所喜欢的其他物品或者与你喜欢的物品相似的其他物品来为你推荐。这一基于用户行为相似的算法有：协同过滤算法、基于内容的推荐算法和基于标签的推荐算法。

基于用户的协同过滤算法是寻找与A用户有相似行为的所有B用户所喜欢的而A用户还不知道的物品推荐给A用户 。该算法包括两个步骤：

-根据用户所喜欢的物品计算用户间相似度，找到与目标用户相似的用户集合；

-找到该用户集合所喜欢的而目标用户所不知道的物品。

那么，找出一批物品以后哪个先推荐哪个后推荐？用户间相似程度大的先推荐，用户对物品的感兴趣程度大要先推荐。即假设A用户与B用户的相似程度为0.9，与C用户的相似程度为0.7，用户B喜欢物品a和物品b的程度分别为1和2，用户C喜欢物品a和物品b的程度分别为0.1和0.5，那么先推荐物品b。多个用户多个物品，只要拟定了用户间的相似度和用户对物品的感兴趣程度，即可对物品进行打分并且进行综合排序。

基于物品的协同过滤算法是根据用户行为而不是物品本身的相似度来判断物品的相似度 ，即如果物品A和物品B被很多的用户同时喜欢，那么我们就认为物品A和物品B是相似的。该算法也是包括两个步骤：

-根据用户行为计算物品间的相似度；

-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。

与UserCF相似的是，同样会遇到推荐的先后顺序问题，那么ItemCF所遵循的原则是：物品间相似程度大的先推荐，用户对物品的感兴趣程度大要先推荐。假设用户对物品a和物品b感兴趣的程度分别为1和0.5，物品a与物品c和物品d的相似度分别为0.5和0.1，物品b与物品c和物品d的相似度分别为0.3和0.4，那么先推荐物品d。用户喜欢多个物品，并且多个物品与其他物品都有相似的情况下，只要拟定了用物品间的相似度和用户对物品的感兴趣程度，即可对物品进行打分并且进行综合排序。

协同过滤算法的核心都是通过用户行为来计算相似度，User-CF是通过用户行为来计算用户间的相似度，Item-CF是通过用户行为来计算物品间的相似度。

推荐算法很重要的一个原理是为用户推荐与用户喜欢的物品相似的用户又不知道的物品。物品的协同过滤算法是通过用户行为来衡量物品间的相似（喜欢物品A的用户中，同时喜欢物品B的用户比例越高，物品A与物品B的相似程度越高），而基于内容的推荐算法衡量则是通过物品本身的内容相似度来衡量物品间的相似。

假如，你看了东野圭吾的《解忧杂货店》，那么下次系统会给你推荐东野圭吾的《白夜行》。假设你看了小李子的《泰坦尼克号》，系统再给你推荐小李子的《荒野猎人》。

该算法与前两种不同的是，将用户和物品之间使用“标签”进行联系，让用户对喜欢的物品做记号（标签），将同样具有这些记号（标签）的其他物品认为很大程度是相似的并推荐给用户。其基本步骤如下：

统计用户最常用的标签

对于每个标签，统计最常被打过这个标签次数最多的物品

将具有这些标签最热门的物品推荐给该用户

目前，国内APP中，豆瓣就是使用基于标签的推荐算法做个性化的推荐。

第二类索引是“你的朋友”，基于你的社交好友来进行推荐，即基于社交网络的推荐。例如，微信看一看中的功能“朋友在看”就是最简单的基于社交网络的推荐，只要用户点击公众号文章的“在看”，就会出现在其好友的“朋友在看”的列表中。

复杂一点的算法会考虑用户之间的熟悉程度和兴趣的相似度来进行推荐。目前，在信息流推荐领域，基于社交网络进行推荐的最流行的算法是Facebook的EdgeRank算法,即为用户推荐其好友最近产生过重要行为（评论点赞转发收藏）的信息。

第三类索引是“你所处的环境”，基于你所处的时间、地点等上下文信息进行推荐。例如，我们看到很APP中的“最近最热门”，就是基于时间上下文的非个性化推荐；以及，美团和饿了么这些基于位置提供服务的APP中，“附近商家”这一功能就是基于用户位置进行推荐。高德地图在为用户推荐驾驶路线时，会考虑不同路线的拥堵程度、红绿灯数量等计算路线用和路程距离再进行综合排序推荐。

很多时候，基于时间上下文的推荐会协同过滤这类个性化推荐算法结合使用。例如，在使用协同过滤推荐策略的时候，会将时间作为其中一个因素考虑进入推荐策略中，最近的信息先推荐。

以上就是常见的推荐算法。作为产品人，我们不需要知道如何实现，但是我们必须知道这些推荐算法的原理，知道在什么场景下如何去做推荐才能提升推荐的效率，这才是产品经理的价值所在。

参考资料：《推荐算法实战》项亮