推荐系统——利用上下文信息

推荐系统需要结合用户所处的上下文，包括用户访问系统的时间、地点、心情等，对于提高推荐系统的推荐效果是非常重要的。
即研究如何给用户生成TopN推荐表，并包含用户在某一时刻地点最可能喜欢的物品：

时间上下文信息：

①用户兴趣是变化的：不同年龄是不一样的
②物品是有生命周期的
③季节效应：反映了时间本身对用户兴趣的影响

系统时间特性的分析：
在给定时间信息后，推荐系统从一个静态系统变成一个时变的系统，而用户的数据也变成了时间序列。包含时间信息的用户行为数据集通过一系列三元组构成（u,i,t）代表了用户u在时刻t对物品i产生过行为，可以通过统计如下信息研究：
①数据集每天独立用户数的增长情况
②系统的物品变化情况
③用户访问情况，相隔T天的重合度

物品的生命周期和时效性指标：
①物品平均在线天数：
如果一个物品在某天被至少一个用户产生过行为，就定义在这一天在线
②相隔T天系统物品流行度向量的平均相似度
取系统中相邻T天中的两天，分别计算这两天的物品流行度，从而得到这两个流行度向量，然后计算着两个向量的余弦相似度，如果相似度大说明系统的物品在相隔T天的时间内没有发生大的变化，说明时效性不强，平均在线时间较长。

注意推荐系统的时效性，不能过多的离线实验，既要考虑时效性，也要考虑历史记录

推荐系统的时间多样性：
①生成推荐结果时加入一定的随机性
②记录用户每天看到的推荐结果，然后在每天给用户进行推荐时，对他前几天看过很多的推荐结果进行适当的降权
③每天给用户使用不同的推荐算法

时间上下文推荐算法：
**①最近最热门：**n(T) = ∑[(u,i,t)∈Train,t

地点上下文信息：

①兴趣本地化：
不同地区的人有不同的兴趣
②活动本地化：
一个用户往往在附近的地区活动，研究发现45%的用户在活动范围半径不超过16公里的地区活动，而75%的用户活动半径不超过80公里，所以不能给用户推荐太远的地方

LARS-U算法考虑用户位置金字塔模型，计算用户对物品兴趣P(u,i)后要减去位置权重TravelPenalty(u,i)，算法要优于普通的ItemCF