推荐系统实战：从协同过滤到矩阵分解
推荐系统实战：从协同过滤到矩阵分解
推荐系统是现代互联网应用中不可或缺的一部分，它通过分析用户行为和偏好，为用户推荐个性化的内容或商品。本文将从推荐系统的定义、应用、目标、评价方法、常用术语、经典流程、难点与挑战等多个维度，深入探讨推荐系统的核心原理和技术实现，特别是协同过滤和矩阵分解算法在推荐系统中的应用。
推荐系统介绍
什么是推荐系统？
一句话概括，推荐系统就是根据用户的兴趣和行为，向用户推荐他们可能感兴趣的视频、商品等，让用户沉浸其中。
推荐系统的应用
推荐系统的主要应用场景包括个性化推荐、优化用户体验、在海量数据中快速定位以及精准营销。例如：
- 抖音：通过推荐算法，让用户看到更多感兴趣的视频，增加用户粘性。
- 京东：在用户购买键盘后，推荐鼠标、鼠标垫等关联商品，提高销售转化率。
为什么需要推荐系统
- 解决长尾商品销售问题：80%的销售往往来自20%的热门商品，推荐系统可以帮助推广剩余80%的长尾商品。
- 通过用户行为进行个性化推荐：根据用户的浏览、购买等行为，提供个性化的商品推荐。
推荐系统发展
- 1998年：亚马逊开始使用简单的协同过滤算法。
- 2006年：Netflix在线视频竞赛推动了推荐系统的发展。
- 2015年：深度学习的崛起为推荐系统带来了新的突破。
- 今天：推荐系统已经成为各大平台的核心技术之一，相关研究和应用层出不穷。
推荐系统的目标
- Relevance：推荐的内容必须与用户兴趣相关。
- Novelty：推荐新颖的内容，避免重复。
- Serendipity：提供意外的惊喜，增加用户的探索欲望。
- Diversity：保持推荐内容的多样性，避免同质化。
怎样评价推荐系统效果
- 用户满意度：这是最重要的评价指标。
- 常规计算损失：如均方根误差（RMSE）。
- TopK推荐：评估推荐列表中相关商品的比例。
- 覆盖率：评估推荐系统对长尾商品的覆盖程度。
推荐系统里的常用词
- Item：推荐系统中的商品或内容单元。
- Embedding：将高维稀疏数据映射到低维稠密空间的向量表示。
- 召回：从大量候选商品中筛选出可能与用户兴趣相关的商品。
- 打分：对召回的商品进行评分，用于后续排序。
推荐系统经典流程
- 离线模块：运行较大的模型和算法，定期更新推荐结果。
- 近线模块：根据用户实时行为更新推荐结果。
- 在线模块：根据业务规则返回最终的推荐结果。
推荐系统的难点与挑战
- 用户标签和画像的构建：需要广泛收集和分析用户数据。
- 用户兴趣的变化：随着时间推移，用户兴趣会发生变化。
- 冷启动问题：新用户或新商品的推荐策略。
- 特征工程：如何构建有效的特征表示是一个持续的挑战。
涉及技术点分析
- Embedding方向：如何更好地表示数据，避免使用one-hot编码。
- NLP方向：基于文本数据的推荐，如LDA、词向量等技术的应用。
- 知识图谱方向：利用知识图谱增强推荐效果。
- CV方向：图像和视频数据在推荐系统中的应用。
- 特征工程与深度学习方向：如何利用深度学习处理高维稀疏数据。
为什么需要深度学习
- 简化特征工程：深度学习可以自动学习特征，减少人工特征工程的难度。
- end2end架构：简化模型训练流程。
- 处理复杂数据：深度学习在处理NLP和图像数据方面具有天然优势。
- 应对高维稀疏数据：深度学习能够更有效地处理推荐系统中的高维稀疏数据问题。
协同过滤与矩阵分解
矩阵分解中的显式与隐式特征
用户行为 | 类型 | 特征 | 作用 |
|---|---|---|---|
评分 | 显式 | 整数量化的偏好 | 精确反映用户偏好 |
点击流 | 隐式 | 一组用户的点击 | 反映用户兴趣 |
购买 | 隐式 | 布尔量化的偏好 | 明确反映用户兴趣 |
基于用户的协同过滤
基于用户的协同过滤首先计算用户之间的相似度，然后根据相似用户的喜好进行推荐。例如，如果User1喜欢商品1、2、3、4，而User3当前只喜欢商品2、3，且这两个用户相似度较高，那么可以向User3推荐商品1和4。
存在的问题包括数据稀疏性、计算复杂度、用户兴趣变化以及冷启动问题。
基于物品的协同过滤
基于物品的协同过滤首先分析商品之间的相似性，然后根据用户已购买的商品推荐相似商品。例如，如果商品1和3经常一起出现，而User3已经购买了商品2和3，那么可以向User3推荐商品1。
小例子
假设需要预测用户5对商品1的评分（r51），已知用户5对商品2和3的评分分别为2和3，商品2和3之间的相似度分别为0.41和0.59，邻居设置为2，那么可以计算：
$$
R_{51} = \frac{0.41 \times 2 + 0.59 \times 3}{0.41 + 0.59} = 2.6
$$
为什么需要矩阵分解
在大规模推荐系统中，用户-商品矩阵通常非常稀疏且维度很高。例如，一个包含1亿用户和100万商品的矩阵，直接处理非常困难。矩阵分解通过将原始矩阵分解为用户矩阵和商品矩阵，可以更高效地处理这种大规模稀疏矩阵。
矩阵分解
矩阵分解的基本思想是将用户-商品评分矩阵分解为用户矩阵和商品矩阵。假设原始矩阵为m×n（用户×商品），分解后的用户矩阵为m×k，商品矩阵为k×n，其中k是隐向量的维度。
矩阵分解实例
矩阵分解的目标是预测用户对未评分商品的喜好程度。具体实现方法包括：
- 隐向量：用户和商品的隐向量表示，通常难以直观理解，但计算机可以很好地处理。
- 目标函数：通过最小化预测评分与实际评分之间的差异来优化模型，同时加入正则化项防止过拟合。
后续的改进
为了处理用户和商品的偏置问题，可以在目标函数中加入用户偏置项和商品偏置项。例如，用户偏置项bu表示用户整体评分倾向，商品偏置项bi表示商品整体受欢迎程度。
隐式情况分析
在实际应用中，用户行为数据通常是隐式的，如观看时间、点击次数等。处理隐式反馈时，可以引入置信度概念，通过调整置信度权重来优化模型。
Embedding的作用
Embedding在推荐系统中无处不在，其核心作用是让计算机更好地理解用户和商品的特征。通过将高维稀疏数据映射到低维稠密空间，可以显著提高推荐系统的性能。