【机器学习 | 数据挖掘】智能推荐算法
一、智能推荐简介
（一）什么是推荐系统
现代人在生活中经常遭遇选择困难的问题，在这个信息爆发的时代，飞速增长的信息让人眼花缭乱，不知道如何去选择适合自己的商品。人们往往会询问身边的朋友，请这些“专家”推荐几个他们认为较好的选择。虽然这些建议能帮助我们有效过滤掉一些多余的信息，但并没有考虑到个人个性化的需求，往往是基于更为偏向大众化的需求。
由于不能总是找到一位“专家”提建议，因此人们需要一个更为自动化的工具，这个工具能够分析用户以往的历史数据，以这些数据作为依托，为用户提供更为个性化定制的建议，这就是智能推荐系统。推荐系统作为连接消费者与生产者的桥梁起到了非常关键的作用，消费者通过推荐系统从大量同类商品中能更为轻松的找到自己感兴趣的商品，而生产者也能通过推荐系统从大量竞争者中脱颖而出，得到自己的目标用户的青睐。
（二）智能推荐的应用
一项技术能否广泛应用往往与需求有很强的联系。在互联网的早期，门户咨询网站已经能满足用户绝大部分的需求，这些门户网站的主要内容是编辑整理出的堆叠在网页之上的一堆链接，如国内的hao123网站。
之后的十几年，互联网进入了爆发期，面对日益增长的资讯量，门户网站已经无法满足用户的需求，此时出现了RSS订阅。RSS订阅为用户提供了个性化的体验，由于每个人订阅的信息源不一样，所以看到的咨询列表也不一样。
虽然RSS订阅让用户首次体验到了个性化的优异之处，但是由于订阅工具的使用存在难度且订阅源难以寻找，导致普及率一直不高。虽然RSS订阅已淡出了舞台，但是它为智能推荐起到了铺垫作用，用户已经尝到了个性化的甜头，由机器进行个性化推荐自然而然地得到了广泛应用。目前，智能推荐的应用领域已经涵盖电子商务、视频网站、音乐、社交网络、基于位置的服务和广告等多个领域。
1. 电子商务
电子商务已经成为智能推荐的最为普及的领域之一，在国内外的各大电子商务网站上智能推荐系统都得到了不错的成效。
国外著名的电子商务网站亚马逊被RWW（读写网）誉为“推荐系统之王”，该网站最主要的推荐系统应用为个性化商品推荐列表和相关商品推荐列表。亚马逊会根据用户的历史行为为用户做推荐，如果用户曾经对一本编程语言的书给出了高评价，那么亚马逊很可能会在推荐列表中推荐类似的学习书籍。推荐系统的应用成功地为亚马逊带来了额外的收入增长，据亚马逊的前首席科学家韦思岸（Andreas Weigend）在斯坦福的一次推荐系统的讲课过程中透露，亚马逊有20%~30%的销售业绩来自于推荐系统。
国内的电商平台也普遍运用了推荐系统，如淘宝网和京东的“猜你喜欢”和“您可能还需要”栏目也是为人们所熟知的推荐系统应用。
2. 视频网站
在视频网站中个性化推荐系统也得到了很好的应用。用户通过推荐系统的帮助在浩如星海的视频库成功找到自己感兴趣的视频作品，视频作者也成功收获了更多的关注。
国内的优酷、爱奇艺、BiliBili等视频网站都有应用推荐系统进行推荐引流，而在应用推荐系统最为出名的还有国外网站Netflix和YouTube。Netflix使用与亚马逊策略类似的基于物品的推荐系统，该系统会为用户推荐与他们喜欢过的电影类似的电影，帮助了Netflix中60%的用户成功找到自己感兴趣的电影和视频。而YouTube所做的一个个性化推荐和热门视频列表的点击率比较的实验的结果表明，个性化推荐的点击率为热门视频列表的点击率的两倍。
3. 音乐
个性化的网络电台也非常适合使用推荐系统，因为每年新的歌曲都在以极快的速度增长，用户想要寻找自己钟情的歌曲无异于大海捞针。其次，大部分用户在日常生活中都是将音乐作为背景音乐，只有很小一部分群体会听某首特定的歌，对于普通用户，只要推荐的歌曲符合用户当时的心境即可。
国内的网易云音乐的私人FM就是一个很典型的应用了推荐系统的个性化网络电台，私人FM不提供点歌功能，只提供了3个选项，即喜欢、垃圾桶和跳过，用户根据对系统推荐的歌曲的不同感受选择对应的选项，在经过一段时间后，推荐的歌曲列表将更为符合用户的口味。
4. 社交网络
近几年社交网络应用在互联网上迅速崛起，以Facebook和Twitter为代表的社交网络产品迅速风靡全球。推荐系统在社交网络上的应用主要分为两类，依据用户点赞和转发过的内容，根据标签推荐用户可能感兴趣的内容，或依据用户关注的人和内容推荐兴趣类似的好友。
5. 基于位置的服务
随着移动设备的发展，用户的位置信息已经能够很容易获取到，位置信息包含了很强的上下文关系信息。如用户在用餐时间打开服务，而用户正好身处商业区，那么此时已打开的服务很可能会为用户推荐附近的餐饮信息。
6. 广告
目前广告收入仍然是很多互联网公司收入的根基，随机投放的广告效率低很容易造成资源浪费，并且会有降低用户体验的负面影响。
而精准化的定向广告投放很适合使用个性化推荐系统实现，与一般的个性化推荐系统不同，个性化广告投放以广告为中心，寻找可能对广告感兴趣的用户。而一般的个性化推荐是以用户为中心，推荐用户感兴趣的内容。
二、智能推荐性能度量
评价一个推荐系统的方法有很多，总体可分为三个方面：
由于用户调查和在线实验的要求较高，目前大多数的推荐系统研究采用的是先通过离线实验验证当前的推荐算法在离线指标上是否优于现有算法，然后通过用户调查确定当前算法的满意度不低于现有算法。这两项都通过后，最后才进行在线测试查看测试者所关注的当前算法的指标是否优于现有算法。
（一）离线实验评价指标
离线实验主要基于数据集，不需要实际的系统做支撑，因此测试成本更为低廉，流程也更为简便。离线实验的评价步骤如下。
- 通过业务系统获取用户行为数据，生成标准数据集。
- 将数据集进行划分，划分为训练集和测试集。
- 在训练集上进行推荐模型的训练，在测试集上进行预测。
- 通过离线评价指标评价模型在测试集上的的预测结果。
离线实验的评价指标可分为准确性指标和非准确性指标两种。
1. 准确性指标
准确性指标是评价推荐系统预测的准确性的指标，是推荐系统中最重要的指标。推荐的结果类型不同，适用的准确性指标也不一样。
2. 非准确性指标
除了推荐准确性指标外，还有许多其他指标能评价一个推荐算法的性能，如多样性、新颖性、惊喜度和覆盖率等。
（3）惊喜度
惊喜度与新颖性的区别在于，新颖性指的是推荐给用户的物品是用户没有听说过的物品，而惊喜度是指推荐给用户的物品与用户历史记录中感兴趣的物品不相似，但是用户却又觉得满意。目前尚未有一个公认的惊喜度指标的定义方式，此处只给出一种定性的度量方式。
（二）用户调查评价指标
离线实验的指标和实际的商业指标存在一定的差距，一个拥有较高预测准确率的推荐系统并不一定拥有更高的用户满意度。要准确评价一个推荐算法，除了离线实验，还需要一个相对真实的环境进行测试。在无法确定算法是否会降低用户满意度的情况下，直接进行上线测试会有较高的风险，因此通常会在上线测试前进行一次用户调查测试。
用户作为推荐系统的重要参与者，用户满意度是评测推荐系统的最重要指标。用户调查获得用户满意度主要是通过调查问卷的形式。设计问卷时需要从不同的侧面询问用户对推荐结果的不同感受，而不是简单直接地询问用户对推荐结果是否满意，这样用户才能针对问题给出自己准确的回答。
（三）在线实验评价指标
在推荐系统完成离线实验和用户调查后，就可以进行上线做AB测试，与旧的现有算法进行比较。AB测试是一种常见的在线评测算法的实验方法，通过将用户随机分成几组，对不同组用户采用不同算法进行对照，通过统计不同组用户的各种评测指标比较不同算法的效果。在线实验时的评价指标常见的有实时性、健壮性、用户满意度和商业指标等。
1. 实时性
由网站中的物品往往具有很强的时效性，如新闻、微博等，因此需要在时效性尚未消失的时候就推荐给用户。
推荐系统的实时性体现为两个方面，一个为能够实时地更新推荐列表满足用户的新的行为变化，通过推荐列表的变化速率进行评测；另一个为推荐系统能够将新加入系统的物品推荐给用户，通过用户推荐列表中新加物品所占比例进行评测。
2. 健壮性
在线上运行的算法系统不可避免地会遭受被人攻击的问题，对于推荐系统而言，最常见的攻击就是作弊问题，健壮性指标衡量了一个推荐系统抗作弊的能力。
推荐系统的健壮性的评测主要通过模拟攻击进行，在给定一个数据集和算法的情况下，利用算法给数据集中的用户生成推荐列表。之后用常用攻击方法向数据集中注入噪声后再使用相同的算法生成推荐列表。对攻击前后的推荐列表的相似度进行评价，从而评价推荐算法的健壮性。
3. 用户满意度
在线系统中的用户满意度主要通过一些用户行为的统计结果得到，最常见的情况是通过点击率、用户停留时间和转化率等指标度量用户的满意度。
4. 商业指标
在实际应用中，对于线上运行的推荐系统能否帮助达成商业目标是十分重要的。最简单直接的表现是上线推荐系统后能否加速完成商业指标，如销售额、广告点击数等，不同的网站拥有不同的指标，这些指标本质为上线系统能否为网站带来更多的盈利。
