模型融合方法（待整理）

多模型融合算法可以比单一模型算法有极为明显的效果提升。但是怎样进行有效的融合，充分发挥各个算法的长处呢，这里总结一些常见的融合方法：

1.线性加权融合法

线性加权是最简单易用的融合算法，工程实现非常方便，只需要汇总单一模型的结果，然后按不同算法赋予不同的权重，将多个推荐算法的结果进行加权，即可得到结果。

简单平均->加权平均->动态参数

加权平均的参数是从训练数据中学习而得的，由于样本过少、存在噪声等原因，权重为不可靠，可能导致过拟合。因此 ，个体学习器性能相近时用简单平均，差异较大才用加权平均（比如两个学习器0.51,0.49这样的权重可能是误差造成的，0.5的预测效果可能会更好）。

另一种情况，可能不同场景下不同学习器效果不一样，可以使用动态参数的机制提升模型效果。

2.交叉融合法(blending)

交叉融合的思路是利用不同的训练集，在推荐结果中穿插不同推荐模型的结果，以确保结果的多样性。

交叉融合法的思路是 “各花入各眼”，不同算法的结果着眼点不同，能满足不同用户的需求，直接穿插在一起进行展示。这种融合方式适用于同时能够展示较多条结果的推荐场景，并且往往用于算法间区别较大，如分别基于用户长期兴趣和短期兴趣计算获得的结果。

3.瀑布融合法

瀑布型（Waterfall Model）融合方法采用了将多个模型串联的方法。每个推荐算法被视为一个过滤器，通过将不同粒度的过滤器前后衔接的方法来进行：

在瀑布型混合技术中，前一个推荐方法过滤的结果，将作为后一个推荐方法的候选集合输入，层层递进，候选结果在此过程中会被逐步遴选，最终得到一个量少质高的结果集合。这样设计通常用于存在大量候选集合的推荐场景上。

设计瀑布型混合系统中，通常会将运算速度快、区分度低的算法排在前列，逐步过渡为重量级的算法，让宝贵的运算资源集中在少量较高候选结果的运算上。在面对候选推荐对象（Item）数量庞大，而可曝光的推荐结果较少，要求精度较高、且运算时间有限的场景下，往往非常适用。

4.特征融合法

不同的原始数据质量，对推荐计算的结果有很大的影响。以用户兴趣模型为例，我们既可以从用户的实际购买行为中，挖掘出用户的 “显式” 兴趣，又可以用用户的点击行为中，挖掘用户 “隐式” 兴趣；另外从用户分类、人口统计学分析中，也可以推测用户偏好；如果有用户的社交网络，那么也可以了解周围用户对该用户兴趣的影响。

所以通过使用不同的数据来源，抽取不同的特征，输入到推荐模型中进行训练，然后将结果合并。这种思路能解决现实中经常遇到的数据缺失的问题，因为并非所有用户都有齐全的各类数据，例如有些用户就缺少交易信息，有些则没有社交关系数据等。通过特征融合的方法能确保模型不挑食，扩大适用面。

5.预测融合法

推荐算法也可以被视为一种 “预测算法”，即我们为每个用户来预测他接下来最有可能喜欢的商品。而预测融合法的思想是，我们可以对每个预测算法再进行一次预测，即不同的算法的预测结果，我们可以训练第二层的预测算法去再次进行预测，并生成最终的预测结果。

如下图所示，我们把各个推荐算法的预测结果作为特征，将用户对商品的反馈数据作为训练样本，形成了第二层预测模型的训练集合。二层预测模型可以使用常用的分类算法，如 SVM、随机森林、较大熵等，但达观实践中，融合效果较好的是 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 方法。

6.分类器 Boosting 思想

推荐问题有时也可以转化为模式分类（Pattern Classification）问题去看待，我们将候选集合是否值得推荐划分为几个不同的集合，然后通过设计分类器的方法去解决。

这样一来我们就可以用到分类算法中的 Boosting 思想，即将若干个弱分类器，组合成一个强分类器的方法。Boosting 的核心思想是每轮训练后对预测错误的样本赋以较大的权重，加入后续训练集合，也就是让学习算法在后续的训练集中对较难的判例进行强化学习，从而得到一个带权重的预测函数序列 h，预测效果好的预测函数权重较大，反之较小。

最终的预测函数 H 对分类问题采用有权重的投票方式，对回归问题采用加权平均的方法对新示例进行判别。通过模型进行融合往往效果较好，但实现代价和计算开销也比较大。