推薦系統常用方法

① 推薦系統主要演算法

基於人口統計學的推薦演算法是推薦系統中最基礎的方法。這種演算法通過用戶的年齡、性別、興趣等基本信息，發現用戶間的相似度，從而為用戶推薦相似用戶喜歡的物品。系統首先建立用戶的屬性模型，計算用戶間的相似度。例如，如果系統發現用戶A和C相似，它就會將A喜歡的物品推薦給C。

基於內容的推薦演算法主要採用自然語言處理、人工智慧、概率統計和機器學習等技術。通過分析物品的特徵，系統學慣用戶的興趣，並根據用戶資料與待推薦物品的匹配程度進行推薦。例如，新聞組過濾系統News Weeder就是基於內容過濾的典型應用。基於內容過濾的優點是簡單、有效，但其缺點是特徵提取能力有限，僅能推薦與用戶已有興趣相似的資源。

協同過濾是一種快速流行的信息過濾技術。與基於內容的推薦不同，協同過濾分析用戶興趣，在用戶群中找到與指定用戶相似的用戶，根據這些相似用戶對某一信息的評價，預測指定用戶對此信息的喜好程度。協同過濾的優點在於能夠過濾難以進行機器自動分析的信息，如藝術品、音樂，並且能夠基於復雜、難以表達的概念進行過濾，具有推薦新穎性。然而，協同過濾也存在一些缺點，如用戶對商品評價稀疏導致的相似性不準確、系統性能隨著用戶和商品增多而下降、未評價商品無法被推薦等問題。

現代電子商務推薦系統往往採用混合推薦演算法，結合多種方法的優點。實際應用中，根據不同的場景選擇合適的演算法可以提高系統的效率。在面對不同的推薦需求時，可以綜合考慮人口統計學、內容和協同過濾演算法的適用性，以實現更准確、個性化的推薦。

個性化推薦是根據用戶的興趣特點和購買行為，向用戶推薦用戶感興趣的信息和商品。隨著電子商務規模的不斷擴大，商品個數和種類快速增長，顧客需要花費大量的時間才能找到自己想買的商品。這種瀏覽大量無關的信息和產品過程無疑會使淹沒在信息過載問題中的消費者不斷流失。為了解決這些問題，個性化推薦系統應運而生。個性化推薦系統是建立在海量數據挖掘基礎上的一種高級商務智能平台，以幫助電子商務網站為其顧客購物提供完全個性化的決策支持和信息服務。

② 推薦系統的主要推薦方法

基於內容的推薦（Content-based Recommendation）是信息過濾技術的延續與發展，它是建立在項目的內容信息上作出推薦的，而不需要依據用戶對項目的評價意見，更多地需要用機 器學習的方法從關於內容的特徵描述的事例中得到用戶的興趣資料。在基於內容的推薦系統中，項目或對象是通過相關的特徵的屬性來定義，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相匹配程度。用戶的資料模型取決於所用學習方法，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是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。
基於內容推薦方法的優點是：1）不需要其它用戶的數據，沒有冷開始問題和稀疏問題。2）能為具有特殊興趣愛好的用戶進行推薦。3）能推薦新的或不是很流行的項目，沒有新項目問題。4）通過列出推薦項目的內容特徵，可以解釋為什麼推薦那些項目。5）已有比較好的技術，如關於分類學習方面的技術已相當成熟。
缺點是要求內容能容易抽取成有意義的特徵，要求特徵內容有良好的結構性，並且用戶的口味必須能夠用內容特徵形式來表達，不能顯式地得到其它用戶的判斷情況。 協同過濾推薦 （Collaborative Filtering Recommendation）技術是推薦系統中應用最早和最為成功的技術之一。它一般採用最近鄰技術，利用用戶的歷史喜好信息計算用戶之間的距離，然後 利用目標用戶的最近鄰居用戶對商品評價的加權評價值來預測目標用戶對特定商品的喜好程度，系統從而根據這一喜好程度來對目標用戶進行推薦。協同過濾最大優 點是對推薦對象沒有特殊的要求，能處理非結構化的復雜對象，如音樂、電影。
協同過濾是基於這樣的假設：為一用戶找到他真正感興趣的內容的好方法是首先找到與此用戶有相似興趣的其他用戶，然後將他們感興趣的內容推薦給此用 戶。其基本思想非常易於理解，在日常生活中，我們往往會利用好朋友的推薦來進行一些選擇。協同過濾正是把這一思想運用到電子商務推薦系統中來，基於其他用 戶對某一內容的評價來向目標用戶進行推薦。
基於協同過濾的推薦系統可以說是從用戶的角度來進行相應推薦的，而且是自動的即用戶獲得的推薦是系統從購買模式或瀏覽行為等隱式獲得的，不需要用戶努力地找到適合自己興趣的推薦信息，如填寫一些調查表格等。
和基於內容的過濾方法相比，協同過濾具有如下的優點：1） 能夠過濾難以進行機器自動內容分析的信息，如藝術品，音樂等。2） 共享其他人的經驗，避免了內容分析的不完全和不精確，並且能夠基於一些復雜的，難以表述的概念（如信息質量、個人品味）進行過濾。3） 有推薦新信息的能力。可以發現內容上完全不相似的信息，用戶對推薦信息的內容事先是預料不到的。這也是協同過濾和基於內容的過濾一個較大的差別，基於內容的過濾推薦很多都是用戶本來就熟悉的內容，而協同過濾可以發現用戶潛在的但自己尚未發現的興趣偏好。4） 能夠有效的使用其他相似用戶的反饋信息，較少用戶的反饋量，加快個性化學習的速度。
雖然協同過濾作為一種典型的推薦技術有其相當的應用，但協同過濾仍有許多的問題需要解決。最典型的問題有稀疏問題（Sparsity）和可擴展問題（Scalability）。 基於關聯規則的推薦 （Association Rule-based Recommendation）是以關聯規則為基礎，把已購商品作為規則頭，規則體為推薦對象。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。管理規則就是在一個交易資料庫中統計購買了商品集X的交易中有多大比例的交易同時購買了商品集Y，其直觀的意義就是用戶在購 買某些商品的時候有多大傾向去購買另外一些商品。比如購買牛奶的同時很多人會同時購買麵包。
演算法的第一步關聯規則的發現最為關鍵且最耗時，是演算法的瓶頸，但可以離線進行。其次，商品名稱的同義性問題也是關聯規則的一個難點。 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。