摘要：本文介紹了推薦算法的發(fā)展歷程，從最早基于標(biāo)簽的推薦到協(xié)同過濾和矩陣分解方法的應(yīng)用，再到后來深度學(xué)習(xí)技術(shù)的引入和發(fā)展。重點(diǎn)介紹了協(xié)同過濾和矩陣分解兩種方法，以及它們在解決推薦系統(tǒng)中的挑戰(zhàn)方面的應(yīng)用。最后，強(qiáng)調(diào)推薦算法在內(nèi)容產(chǎn)業(yè)中的重要性，是提高質(zhì)量和服務(wù)效率的關(guān)鍵之一。

關(guān)鍵詞：推薦算法、協(xié)同過濾、矩陣分解、深度學(xué)習(xí)、內(nèi)容產(chǎn)業(yè)

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一、引言

? ? 復(fù)雜的信息流充斥在無邊無際的人類世界之中。面對刷不完的視頻和商品，我們該如何選擇？面對顧客的行為和偏好，我們該如何實現(xiàn)個性化？面對數(shù)不盡的廣告和郵件，我們又該如何推送給需要的人呢？推薦算法由此誕生，其本質(zhì)依舊是一個分類、預(yù)測、決策的模型，通過分類了解用戶特征從而實現(xiàn)按需投放，通過已有數(shù)據(jù)預(yù)測未知數(shù)據(jù)值從而更好評估用戶行為的可能性，通過大數(shù)據(jù)擬合從而得到一個更敏銳、更精準(zhǔn)的決策系統(tǒng)。

? ? 如果說推薦算法的源頭，我覺得它源于人與人之間的交往，內(nèi)有管鮑之交，鮑叔牙力薦管仲，終成一國之相；外有學(xué)術(shù)之圈，諾貝爾互相提名，因此最早的推薦都只發(fā)生在熟人之間。進(jìn)入城市化的社會，我們每天面對大量的陌生面孔，彼此不認(rèn)識更談不上了解，精準(zhǔn)評估一個用戶的偏好喜愛是非常困難的，于是心理學(xué)的即時觀察和對用戶的經(jīng)驗分析逐漸發(fā)展，當(dāng)然這一切都只發(fā)生在線下face to face，僅僅是一個人的定性評估。不過隨著線上用戶行為的增多，我們面對面的機(jī)會逐漸減少，該如何緊緊抓住用戶興趣，如何去量化用戶行為的可能性呢？于是真正意義上的推薦算法出現(xiàn)了。

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二、綜述

? ? ?如果讓大家去想該如何推薦？大概率都會想到，喜歡看什么就推什么，這就是直覺的、最基本的推薦思維——基于標(biāo)簽的推薦。喜歡什么內(nèi)容推薦什么內(nèi)容,簡單地完成了價值傳遞的任務(wù)，但是推送的某一內(nèi)容有可能是重復(fù)的，反而降低興趣；有可能喜歡的內(nèi)容庫存特別多，一股腦推給用戶，對于平臺是輕松很多，對于用戶卻是大海撈針，這一切都源于基于標(biāo)簽的推薦缺少信息精準(zhǔn)過濾的過程。1992年，施樂公司提出了協(xié)同過濾(Collaborative Filtering, CF)的方法，對于信息有著雙層過濾+收益反饋的機(jī)制——用戶興趣大過濾、基于用戶(user)的協(xié)同小過濾、效果反饋迭代直至收斂，其中基于用戶的協(xié)同過濾，基本思想基于用戶之間的相似性，來推送彼此的內(nèi)容。2003年Amazon提出基于物品(item)的協(xié)同過濾，基于物品之間的相似性，來推送評分高的內(nèi)容，改善了大數(shù)據(jù)相似度計算難的問題。2009年，Netflix推薦算法大賽的第三年，三個團(tuán)隊終于完成了要求的目標(biāo)，獲得100萬美元獎金，在這次比賽中，矩陣分解(Matrix factorization)算法脫穎而出，借鑒數(shù)學(xué)已有的知識解決用戶特征的問題，大致方法經(jīng)歷SVD——Funk-SVD——Bias-SVD——SVD++——TimeSVD++——TSVD這幾步，本質(zhì)是預(yù)測模型，最終目的是分解成幾個小矩陣，通過幾個小矩陣的乘積來補(bǔ)全大矩陣沒有評分的位置，對于機(jī)器學(xué)習(xí)來說，問題轉(zhuǎn)化成如何獲得幾個最優(yōu)的小矩陣，保證有評分的誤差最小，迭代的方法是從算法的復(fù)雜度、解決稀疏度的方向入手?？傊畬τ贜etflix這是一次非常成功的實踐，對于之后的《紙牌屋》的出現(xiàn)具有一定的基礎(chǔ)性貢獻(xiàn)。

? ? 總結(jié)一下，協(xié)同過濾法總共兩種，一種是基于鄰域的協(xié)同過濾，另一種是矩陣分解。這兩種方法都不需要用戶、物品的任何背景材料，屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)，但是在數(shù)據(jù)稀疏性、冷啟動問題、超大用戶、內(nèi)容多樣性、參數(shù)指標(biāo)獲取方面都有發(fā)展完善的空間。

? ? 之后，2010年大阪大學(xué)提出了分解機(jī)(Factorization Machine, FM)的概念，進(jìn)一步建立矩陣分解的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，之后的NFM（加入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）、AFM（加入注意力機(jī)制）、AutoInt。2014年Facebook提出了GBDT(Gradient Based Decision Tree)+LR(Logistic Regression)方法，引入決策樹和邏輯斯蒂回歸，全面擁抱機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，之后的Wide&Deep、Deep&Cross發(fā)展成XDeepFM，XDeepFM是抖音推薦算法的基石。

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三、結(jié)論

? ? 經(jīng)過幾天的調(diào)研、讀論文、實踐，我對于推薦算法框架有了初步的認(rèn)知，了解大數(shù)據(jù)服務(wù)我們，又殺熟我們的工作機(jī)制，感嘆Netflix公司的前瞻性貢獻(xiàn)，相信高手在民間?；ヂ?lián)網(wǎng)公司的發(fā)展不能光依靠砸錢來實現(xiàn)已有產(chǎn)業(yè)的壟斷，而應(yīng)該去研究如何提高內(nèi)容產(chǎn)業(yè)的質(zhì)量和服務(wù)效率，而推薦算法是其中之一。

? ? 如果認(rèn)真走入一個領(lǐng)域，你就會發(fā)現(xiàn)它一定是最樸素的道理加上變幻的規(guī)則約束，進(jìn)而呈現(xiàn)出精彩紛呈的世界，從哲學(xué)來看，大道至簡，卻也非常道。

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四、參考文獻(xiàn)

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[5]https://zhuanlan.zhihu.com/p/496849498

[6]https://www.zhihu.com/tardis/zm/art/624036684?source_id=1005

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