常用推荐算法介绍——基于内容的推荐算法

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基本概念

基于内容的过滤算法会推荐与用户最喜欢的物品类似的物品。但是，与协同过滤算法不同，这种算法是根据内容（比如标题、年份、描述），而不是人们使用物品的方式来总结其类似程度的。例如，如果某个用户喜欢电影《魔戒》的第一部和第二部，那么推荐系统会通过标题关键字向用户推荐《魔戒》的第三部。在基于内容的过滤算法中，会假设每个物品都有足够的描述信息可作为特征向量（y）（比如标题、年代、描述），而这些特征向量会被用来创建用户偏好模型。常用的有决策树、神经网络和基于向量的表示方法等。

特点

1、基于内容的用户资料需要用户的历史数据

2、用户资料模型可能随着用户的偏好改变而发生变化

实现原理

假设有一些用户已经表达了他们对某些书籍的偏好，他们越喜欢某本书，对这本书的评分也越高（评分范围是1分到5分）。那么，可以在一个矩阵中重现他们的这种偏好，用行代表用户，用列代表书籍。

图一：用户书籍偏好

图一所有偏好的范围都是1分到5分，5分是最高的（也就是最喜欢的）。第一个用户（行1）给第一本书（列1）的评分为4分，如果某个单元格为空，代表着用户并未对这本书作出评价。

在基于内容的协同过滤算法中，要做的第一件事是根据内容，计算出书籍之间的相似度。在本例中，使用了书籍标题中的关键字（图二），这只是为了简化而已。在实际中还可以使用更多的属性。

图二：用户已经评论过的书籍标题

首先，通常要从内容中删除停止词（比如语法词、过于常见的词），然后用代表出现那些词汇的向量（或数组）对书籍进行表示（图三），这就是所谓的向量空间表示。

图三

图三中，使用标题的词汇如果在标题中有这个词，以1为标记，否则为空。

有了这个表格，就可以使用各种相似指标直接对比各本书籍。在本例中，使用余弦相似点。当使用第一本书籍时，将其与其他五本书籍对比，就能看到第一本书籍与其他书籍的相似程度（图四）。就像大多相似度指标一样，向量之间的相似度越高，彼此也就越相似。在本例中，第一本书与其他三本书都很类似，都有两个共同的词汇（推荐和系统）。标题越短，两本书的相似程度就越高，这也在情理之中，因为这样一来，不相同的词汇也就越少。鉴于完全没有共同词汇，第一本书与其他书籍中的两本完全没有类似的地方。

图四

如图四，第一本书与其他书籍间的相似性在单个维度中，通过两本书之间的余弦相似度就能绘制出来。

此外，还可以在相似矩阵中展示出所有书籍彼此间的相似程度（图五）。单元格的背景色表明了用户彼此间的相似程度，红色越深相似度越高。

图五

图五中，书籍间的相似矩阵，每个相似点都是基于书籍向量表示之间的余弦相似度。

现在知道了每本书彼此间的相似程度，可以为用户生成推荐结果。与基于物品的协同过滤方式类似，推荐系统会根据用户之前评价过的书籍，来推荐其他书籍中相似度最高的。区别在于：相似度是基于书籍内容的，准确来说是标题，而不是根据使用数据。在本例中，系统会给第一个用户推荐第六本书，之后是第四本书（图六）。同样地，只选取与用户之前评论过的书籍最相似的两本书。

图六

图六是为某个用户生成的推荐结果，选取用户之前评论过的书籍目录，找出与每本书籍最相似的两本，再对用户尚未评论过的书籍进行推荐。

优缺点分析

1、优点

（1）不需要惯用数据

（2）可以为具有特殊兴趣爱好的用户推荐罕见特性的项目

（3）可以使用用户内容特征提供推荐解释，信服度较高

（4）不需要巨大的用户群体或者评分记录，只有一个用户也可以产生推荐列表

（5）没有流行度偏见，能推荐新的或者不是很流行的项目，没有新项目问题

2、缺点

（1）项目内容必须是机器可读和有意义的

（2）容易归档用户

（3）很难有意外，存在推荐结果新颖性问题，相似度太高，惊喜度不够

（4）很难联合多个项目的特性

（5）存在过度专业化问题

（6）浅层内容分析，对项目的分析不够全面

补充

1、最近邻方法（k-Nearest Neighbor，简称kNN）

对于一个新的item，最近邻方法首先找用户U已经评判过并与此新item最相似的K个item，然后依据用户U对这K个item的喜好程度来判断其对此新item的喜好程度。这种做法和CF中的item-based kNN很相似，差别在于这里的item相似度是根据item的属性向量计算得到，而CF是根据所有用户对item的评分计算得到。

对于这个方法，比较关键的可能就是如何通过item的属性向量计算item之间的两两相似度。上文中建议对于结构化数据，相似度计算使用欧几里得距离；而如果使用向量空间模型（VSM）来表示item的话，则相似度计算可以使用cosine。

2、Rocchio算法

Rocchio算法是信息检索中处理相关反馈（Relevance Feedback）的一个著名算法。比如你在搜索引擎里搜“苹果”，当你最开始搜这个词时，搜索引擎不知道你到底是要能吃的水果，还是要不能吃的苹果，所以它往往会尽量呈现给你各种结果。当你看到这些结果后，你会点一些你觉得相关的结果（这就是所谓的相关反馈了）。然后如果你翻页查看第二页的结果时，搜索引擎可以通过你刚才给的相关反馈，修改你的查询向量取值，重新计算网页得分，把跟你刚才点击的结果相似的结果排前面。

比如你最开始搜索“苹果”时，对应的查询向量是。而当你点击了一些与Mac、iPhone相关的结果后，搜索引擎会把你的查询向量修改为，通过这个新的查询向量，搜索引擎就能比较明确地知道你要找的是不能吃的苹果了。Rocchio算法的作用就是用来修改你的查询向量的：。

在CB里，可以类似地使用Rocchio算法来获得用户U的profile：

其中表示item j的属性，与分别表示已知的用户U喜欢与不喜欢的item集合；而与为正负反馈的权重，它们的值由系统给定。

在获得后，对于某个给定的item j，可以使用与的相似度来代表用户U对j的喜好度。

Rocchio算法的一个好处是可以根据用户的反馈实时更新，其更新代价很小。

正如在本节开头所说，本节要解决的是一个典型的有监督分类问题，所以各种有效的分类机器学习算法都可以用到这里。

3、决策树算法（Decision Tree，简称DT）

当item的属性较少而且是结构化属性时，决策树会是个好的选择。这种情况下决策树可以产生简单直观、容易让人理解的结果。而且可以把决策树的决策过程展示给用户U，告诉他为什么这些item会被推荐。但是如果item的属性较多，且都来源于非结构化数据（如item是文章），那么决策树的效果可能并不会很好。

4、 线性分类算法（Linear Classifer，简称LC）

对于这里的二类问题，线性分类器（LC）尝试在高维空间找一个平面，使得这个平面尽量分开两类点。也就是说，一类点尽可能在平面的某一边，而另一类点尽可能在平面的另一边。

仍以学习用户U的分类模型为例。表示item j的属性向量，那么LC尝试在空间中找平面，使得此平面尽量分开用户U喜欢与不喜欢的item，其中的就是要学习的参数了。最常用的学习的方法就是梯度下降法，其更新过程如下：

其中的上角标t表示第t次迭代，表示用户U对item j的打分（例如喜欢则值为1，不喜欢则值为-1）。为学习率，它控制每步迭代变化多大，由系统给定。

和Rocchio算法一样，上面更新公式的好处就是它可以以很小的代价进行实时更新，实时调整用户U对应的。

说到这里，很多同学可能会想起一些著名的线性分类器：Logistic Regression和Linear SVM等等，它们当然能胜任这里的分类任务。

如果item属性的每个分量都是0/1取值的话（如item为文章，的第K个分量为1表示词典中第K个词在item j中，为0表示第k个词不在item j中），那么还有一种很有意思的启发式更新的算法：Winnow算法。

5、朴素贝叶斯算法（Naive Bayes，简称NB）

NB经常被用来做文本分类，它假设在给定一篇文章的类别后，其中各个词出现的概率相互独立。它的假设虽然很不靠谱，但是它的结果往往惊人地好。再加上NB的代码实现比较简单，所以它往往是很多分类问题里最先被尝试的算法。现在的profile learning问题中包括两个类别：用户U喜欢的item，以及他不喜欢的item。在给定一个item的类别后，其各个属性的取值概率互相独立。可以利用用户U的历史喜好数据训练NB，之后再用训练好的NB对给定的item做分类。NB的介绍很多，这里就不再啰嗦了，有不清楚的同学可以参考NB Wiki。

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