关于推荐系统(1)之基于内容的推荐

    常用的推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐、关联规则推荐、基于效用推荐、基于知识推荐和组合推荐。下面对几种推荐算法做简单总结:

1.基于内容的推荐：

CB是最早被使用的推荐算法，它的思想非常简单：根据用户过去喜欢的物品（本文统称为 item），为用户推荐和他过去喜欢的物品相似的物品。而关键就在于这里的物品相似性的度量，这才是算法运用过程中的核心。 CB最早主要是应用在信息检索系统当中，所以很多信息检索及信息过滤里的方法都能用于CB中。

CB的过程一般包括以下三步：

• 物品表示（Item Representation）：为每个item抽取出一些特征（也就是item的content了）来表示此item；

• 特征学习（Profile Learning）：利用一个用户过去喜欢（及不喜欢）的item的特征数据，来学习出此用户的喜好特征（profile）；

• 生成推荐列表（Recommendation Generation）：通过比较上一步得到的用户profile与候选item的特征，为此用户推荐一组相关性最大的item。 

物品表示：

     真实应用中的item往往都会有一些可以描述它的属性。这些属性通常可以分为两种：结构化的（structured）属性与非结构化的（unstructured）属性。所谓结构化的属性就是这个属性的意义比较明确，其取值限定在某个范围；而非结构化的属性往往其意义不太明确，取值也没什么限制，不好直接使用。比如在交友网站上，item就是人，一个item会有结构化属性如身高、学历、籍贯等，也会有非结构化属性（如item自己写的交友宣言，博客内容等等）。对于结构化数据，我们自然可以拿来就用；但对于非结构化数据（如文章），我们往往要先把它转化为结构化数据后才能在模型里加以使用。真实场景中碰到最多的非结构化数据可能就是文章了（如个性化阅读中）。下面我们就详细介绍下如何把非结构化的一篇文章结构化。

特征学习：

      假设用户u已经对一些item给出了他的喜好判断，喜欢其中的一部分item，不喜欢其中的另一部分。那么，这一步要做的就是通过用户u过去的这些喜好判断，为他产生一个模型。有了这个模型，我们就可以根据此模型来判断用户u是否会喜欢一个新的item。所以，我们要解决的是一个典型的有监督分类问题，理论上机器学习里的分类算法都可以照搬进这里。

下面我们简单介绍下CB里常用的一些学习算法：

1。最近邻方法（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中是根据所有用户对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。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{“苹果” : 1}。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{“苹果” : 1, “Mac” : 0.8, “iPhone” : 0.7}，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：{“苹果” : 1} –> {“苹果” : 1, “Mac” : 0.8, “iPhone” : 0.7}。

在CB里，我们可以类似地使用Rocchio算法来获得用户u的profile

其中 wj表示item j的属性，Ir与 Inr 分别表示已知的用户u喜欢与不喜欢的item集合；而 β 与 γ 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，我们可以使用和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。

3. 决策树算法

当item的属性较少而且是结构化属性时，决策树一般会是个好的选择。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。而且我们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。

推荐列表的生成：

CB的优点：

• 用户之间的独立性（User Independence）：既然每个用户的profile都是依据他本身对item的喜好获得的，自然就与他人的行为无关。而CF刚好相反，CF需要利用很多其他人的数据。CB的这种用户独立性带来的一个显著好处是别人不管对item如何作弊（比如利用多个账号把某个产品的排名刷上去）都不会影响到自己。

• 好的可解释性（Transparency）：如果需要向用户解释为什么推荐了这些产品给他，你只要告诉他这些产品有某某属性，这些属性跟你的品味很匹配等等。

• 新的item可以立刻得到推荐（New Item Problem）：只要一个新item加进item库，它就马上可以被推荐，被推荐的机会和老的item是一致的。而CF对于新item就很无奈，只有当此新item被某些用户喜欢过（或打过分），它才可能被推荐给其他用户。所以，如果一个纯CF的推荐系统，新加进来的item就永远不会被推荐:(.

CB的缺点：

• item的特征抽取一般很难（Limited Content Analysis）：如果系统中的item是文档（如个性化阅读中），那么我们现在可以比较容易地使用信息检索里的方法来“比较精确地”抽取出item的特征。但很多情况下我们很难从item中抽取出准确刻画item的特征，比如电影推荐中item是电影，社会化网络推荐中item是人，这些item属性都不好抽。其实，几乎在所有实际情况中我们抽取的item特征都仅能代表item的一些方面，不可能代表item的所有方面。这样带来的一个问题就是可能从两个item抽取出来的特征完全相同，这种情况下CB就完全无法区分这两个item了。比如如果只能从电影里抽取出演员、导演，那么两部有相同演员和导演的电影对于CB来说就完全不可区分了。

• 无法挖掘出用户的潜在兴趣（Over-specialization）：既然CB的推荐只依赖于用户过去对某些item的喜好，它产生的推荐也都会和用户过去喜欢的item相似。如果一个人以前只看与推荐有关的文章，那CB只会给他推荐更多与推荐相关的文章，它不会知道用户可能还喜欢数码。

• 无法为新用户产生推荐（New User Problem）：新用户没有喜好历史，自然无法获得他的profile，所以也就无法为他产生推荐了。当然，这个问题CF也有。

CB应该算是第一代的个性化应用中最流行的推荐算法了。但由于它本身具有某些很难解决的缺点（如上面介绍的第1点），再加上在大多数情况下其精度都不是最好的，目前大部分的推荐系统都是以其他算法为主（如CF），而辅以CB以解决主算法在某些情况下的不精确性（如解决新item问题）。但CB的作用是不可否认的，只要具体应用中有可用的属性，那么基本都能在系统里看到CB的影子。组合CB和其他推荐算法的方法很多（我很久以后会写一篇博文详细介绍之），最常用的可能是用CB来过滤其他算法的候选集，把一些不太合适的候选（比如不要给小孩推荐偏成人的书籍）去掉。