《推荐系统实战》读书笔记——在隐式反馈系统中如何给商品打分

之前看过的一本《pratical recommender systems》的读书笔记，这本书讲了很多网上看不到的，很实际的工程方面的考虑，规则为主，算法为辅。现在网上铺天盖地都是高大上的排序模型，这些都是大公司打出知名度的东西，实际中有几个用到的？推荐成立之初就是规则，现在的算法工程师大多都太飘了，满口的算法模型，各种模型架构的优化，忘记了最初对业务规则的理解，脚踏实地，一直是老板对我说过的最多的话。个人理解，不喜勿喷。

回顾正题，这一章主要讲了如何衡量用户对商品的喜好程度，类似item-cf,ALS,MF这类算法，大多都是要构建这种数据集的，这篇文章讲得很好，作为第一篇整理出来。

推荐系统中最常见的数据就是user-item-rating的打分数据。这里的rating可以是像豆瓣那样的显示反馈（用户手打的分数），也可以是隐式反馈，即根据用户历史行为定义的分数（淘宝的点击收藏加购行为），后者更为常见。

书中的例子定义了三种行为事件event，点击details，点击more details，购买。并且为每种行为定义一个权重，即反映用户对商品的感兴趣程度。

如果将用户购买当做最终的目标，那么隐式反馈的打分函数可以定义如下：

当然，并不是所有的权重都是正的。如果一个行为在有转化的session中发生的次数多于没有转化的session， 那么就可以给一个正的权重。 点击“不喜欢”的按钮，这类权重就是负的，而且权重可以很大。

考虑几个case：

1. 是否要设置上限？当一个行为发生超过一定的次数，那他还应该加上同样的权重么？比如，看了五次和看了十次的喜好程度会差一倍么？当然不会。所以要对每个行为加上一个cut-off，公式中的#event变为min(#eventn,relevant_maxn)
2. 当用户看了很多次但还没有转化（导致购买），假如浏览一次的权重是1分，购买是10分，那么看了10次但是没买，那么能说明这个商品和发生购买的商品喜好程度一样么？文中没有详细说明解决办法，在个人实践中，是将商品是否转化打上标签，最后把发生转化的商品总分乘上一个较小的权重，整体提高分数。
3. 过去的行为和最近的行为对当前的兴趣点反映的程度一样么？很容易理解，要引入时间衰减机制。这也是实际中用的最多的技巧。书中使用一个简单的分数对每个event做时间衰减，这个式子对每一天的衰减水平都是一样的。实际中，大多是用指数衰减来做的，越远的行为衰减的越快，即对原始的分乘上一个指数系数：

exp(-α * days)

其中α是冷却因子，越大y的值变化就越明显；days则是想要衰减的天数。

4、大多数人都会买香蕉，很少人会买榴莲，那么一个人买了榴莲和一个人买了香蕉，哪个更能表现这个人对这个item的喜好？很显然，小众的需求包含更多的信息，这和信息论不谋而合。文中推荐的做法是，可以在计算的商品得分基础上加一个filter，提高那些比较特别的item得分。可以通过类似“term frequency–inverse document frequency（TF-IDF）”方法来找到哪些item是比较special的。如果相同的用户喜欢某些小众的item，那么这个item更能体现用户的个人品味。

TF-IDF很好理解，这是一种统计方法，主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来做文章的标签，区分不同文章。相似的，定义IUF（inverse user frequency）：

其中n是所有买过item i的用户数，N是所有的用户数。为什么用log函数呢？因为log函数能够放大变量较小的区域，变量值越大，增长的越缓慢。

放书中的两张图，上图是log函数图像，下图是IUF的图像：

自然的，很少人买了这个item，那么对商品得分的加权会很高，反之很少。

最终的隐式反馈打分的形式为：

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本书这一章到这里就结尾了，但还有很多实际的case以及可以优化的地方没有讲到。很显然，这里没有对人做个性化的处理，如果我这个人非常偏执，一个东西最少就要浏览5次，这5次相当于别人的2次，那我对商品的打分就明显高于其他人，这时就要考虑做人的归一化。欢迎补充不同的case，以及实际当中的trick。

当然了，最能提高算法性能的并不是说你把所有的case都考虑到，而是一定要做好数据的清洗和训练数据的定义，这才是提高算法性能的王道，本人是深有体会，写了一个超复杂的打分策略，结果没有把原始数据清理好，人家一个简单的策略就把我完爆…