34、特征加权线性堆叠（FWLS）推荐系统详解

特征加权线性堆叠（FWLS）推荐系统详解

1. 特征加权线性堆叠（FWLS）概述

特征加权线性堆叠（FWLS）是一种强大的推荐系统技术，它通过将多个推荐器的输出进行融合，以提供更准确和灵活的推荐。在传统的混合推荐中，我们通常会对不同推荐器的输入进行加权，例如使用权重 (w_1) 和 (w_2) 对两个推荐器的输出进行加权组合。而在 FWLS 中，我们将这些权重转换为函数，从而使推荐系统更加灵活。

2. 元特征：将权重作为函数

假设我们希望推荐系统更加灵活，根据用户的行为动态选择不同的推荐策略。例如，当用户只对少数项目进行了评分时，我们可以使用基于内容的推荐；而当用户与许多项目进行了交互时，我们则使用协同过滤推荐。为了实现这一目标，我们可以将之前的权重替换为函数，这些函数被称为元函数或特征权重函数。

以一个简单的例子来说明，假设我们有两个推荐器：协同过滤推荐器 (r_{cf}) 和基于内容的推荐器 (r_{cb})，我们可以定义一个混合推荐函数 (b) 如下：
[
b(u, i) = r_{cf} \times f(u, i) + r_{cb} \times g(u, i)
]
其中，(f(u, i)) 和 (g(u, i)) 就是特征权重函数，它们根据用户 (u) 和项目 (i) 的信息动态调整两个推荐器的权重。

3. FWLS 算法

3.1 算法原理

我们假设有一系列推荐器 (g_1, g_2, \cdots, g_L)，每个推荐器 (g_i) 接受用户和项目作为输入，并返回一个预测评分。我们可以写出一个简单的线性函数：
[
b