15、推荐系统中的冷启动问题及相似度计算

推荐系统中的冷启动问题及相似度计算

1. 利用类别解决冷启动问题

在解决推荐系统中的冷启动问题时，有时需要换个角度思考。当面对只有少数人购买和评价的一系列产品时，很难直接推断出推荐内容。此时，可以借助产品的元数据来寻找相似产品。

以 Redbubble 网站为例，艺术家创作的艺术作品往往符合特定用户群体的口味。为了获取更丰富的数据，可以按艺术家对所有艺术作品进行分组，将其视为一个整体。例如，萨尔瓦多·达利创作了许多艺术作品，假设他并非举世闻名，但有数千人购买他的画作。可以将购买了他某一幅画作的用户视为也可能购买艺术家 X 作品的人群，然后推荐艺术家 X 最受欢迎的作品。

这种方法可以抽象为以下步骤：
1. 找到物品的类别或抽象概念 ：例如，对于音乐可以将歌曲抽象为艺术家，对于新闻可以将其抽象为主题或作者的文章。
2. 基于类别或抽象概念计算推荐 ：根据找到的类别或抽象概念，计算推荐内容。
3. 找到类别中最受欢迎的产品 ：从计算出的推荐内容中，选择最受欢迎的产品进行推荐。

下面是这个过程的 mermaid 流程图：

graph TD;
    A[找到物品的类别或抽象概念] --> B[基于类别或抽象概念计算推荐];
    B --> C[找到类别中最受欢迎的产品];

需要注意的是，抽象或分类不能过于宽泛，否则类别之间的关联将失去价值。例如，“动作 => 喜剧”这样的关联虽然在数