一文搞懂工程化协同推荐算法(一)-技术圈

作者：livan

来源：数据EDTA

前言

推荐系统的重要性已经不需要过多的强调了，随处一搜索就能看到各领域的大佬告诉你推荐系统的构建方法，面试的时候不讲几个协同都不好意思说自己懂算法，各个资料都会对协同的每一个细节详细描述，但是，不知大家看完之后有没有一个感触：各个知识点都了解了，就是串不起了，而且也多少会有些疑惑，就这么简单？被全宇宙的人推崇的推荐算法就是简单的几个表的来回计算吗？那平时我们应用的机器学习的各种算法都去哪里了？

1、协同推荐算法数理表达

市面上能接触到的推荐内容主要有两类：一类是协同，多个表之间的计算推导，有一些机器学习的影子，但是明显感觉到机器学习算法是对协同的一次次补充，不是推荐的主流算法，再深究一下，很多人就开始大肆宣传深度学习的神奇之处，用深度学习进行推荐推演是多么的精准高效。一时间搞的笔者一头雾水。笔者也就这个问题咨询过一些老牌的推荐大佬，得到了各种各样的答案。深思良久，笔者将自己对推荐算法的一些理解整理出来，有不足之处欢迎大家批评指正。

1）推荐算法本质上不是一个技术问题，而是一个用技术解决问题的解决方案。
推荐的产生是由于产品越来越多，而由于精力、手机屏幕大小的限制，客户能看到的范围有限，长尾现象越来越严重，为了方便客户获取到想要的产品，各个公司开始考虑根据用户的喜好推荐客户有倾向的产品，尽量减少马太效应，推荐系统应运而生。
2）推荐算法不是一个算法，而是一套算法集合，其算法范围无所不包容。
推荐算法是由一系列算法组合而成，每个算法应用场景不一样，各个公司根据各自的客户特征和商品属性，挑选适合本公司使用的推荐逻辑，使用的算法也不完全一样。协同推荐算法是比较早被研发出来的推荐逻辑，因为其逻辑较为清晰、可解释性比较强、数据兼容性、可执行性和工程化比较好，所以一直被各个公司应用，后期推出的基于模型的推荐、基于深度学习的推荐也都能看到协同推荐的影子，可以说协同推荐是现在各个公司推荐系统的基础逻辑。

本文从推荐基础的角度，将各个协同推荐的逻辑串联在一起，希望能将协同推荐的基本结构描述清楚，如有不足之处请指正：
协同推荐的基本内容主要有三部分：

1）基于用户相似的推荐：
主要是找寻兴趣喜好相似的用户，然后根据用户购买的商品将商品推荐给相似的用户。

u, v用户是相似用户，v用户购买了商品i，则为u用户推荐i商品。用户相似度（以余弦定理计算）：

其中，用户u和用户v，令N(u)表示用户u曾经有过正面反馈的物品集合。用户对物品的感兴趣程度：

其中，S(u,K)包含和用户u兴趣相近的K个用户，N(i)是对物品i有过行为的用户集合。Wuv是用户u和用户v的相似度，rvi代表用户v对物品i的兴趣，以评分表中的评分表示。

2 ) 基于物品相似的推荐：
主要是找寻相似的商品，然后根据用户购买的商品清单将相似商品推荐给用户。

物品i和物品j是相似产品，用户u喜欢物品j，故向用户u推荐物品i。物品相似度为：

其中，N(i)是喜欢物品i的用户数。

是同时喜欢物品i和j的用户数。用户对物品的喜好程度为：

其中，N(u)是用户u喜欢的物品集合，S(j，K)是和物品j最相似的K个物品集合，Wij是物品i和j的相似度，rui是用户u对物品i的兴趣，以评分表中的评分表示。

3）基于标签的推荐：

本文没有专门描述基于内容的推荐算法，而是将其融入到基于标签的推荐算法中，主要是因为基于内容的推荐是在用户和物品之间找寻中间因子，而基于标签的推荐是在物品和用户之间找寻相关标签（如果我理解的不正确，请指正~），笔者认为这两个算法的原理相同，因此只介绍标签的推荐算法。
标签系统的主要原理是通过一定的方式标记出用户和商品的标签，进而通过标签关联用户和商品。