个性化推荐系统设计（2.1）推荐算法介绍

协同过滤算法

• 协同过滤(Collaborative filtering, CF)算法是目前个性化推荐系统比较流行的算法之一。
  协同算法分为两个基本算法：基于用户的协同过滤（UserCF）和基于项目的协同过滤（ItemCF）。

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基于属性的推荐算法

• 基于用户标签的推荐
  统计用户最常用的标签，对于每个标签，统计被打过这个标签次数最多的物品，然后将具有这些标签的最热门的物品推荐给这个用户。这个方法非常适合新用户或者数据很少的冷启动，目前许多的app都会在新用户最初进入时让用户添加喜好标签方便为用户推送内容。
• 基于商品内容的推荐算法
  利用商品的内容属性计算商品之间的相似度，是物推物的算法。这种算法不依赖用户行为，只要获取到item的内容信息就可以计算语义级别上的相似性，不存在iterm冷启动问题。缺点就是不是所有iterm都可以非常容易的抽取成有意义的特征，而且中文一词多义和一义多词的复杂性也是需要攻克的一个难题。

基于矩阵分解的推荐算法

• 原理：根据已有的评分矩阵（非常稀疏），分解为低维的用户特征矩阵（评分者对各个因子的喜好程度）以及商品特征矩阵（商品包含各个因子的程度），最后再反过来分析数据（用户特征矩阵与商品特征矩阵相乘得到新的评分矩阵）得出预测结果；这是一个非常优雅的推荐算法，因为当涉及到矩阵分解时，我们通常不会太多地去思考哪些项目将停留在所得到矩阵的列和行中。但是使用这个推荐引擎，我们清楚地看到，u是第i个用户的兴趣向量，v是第j个电影的参数向量。

  
  
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• 所以我们可以用u和v的点积来估算x(第i个用户对第j个电影的评分)。我们用已知的分数构建这些向量，并使用它们来预测未知的得分。
  例如，在矩阵分解之后，Ted的向量是(1.4; .8)，电影A的向量是(1.4; .9)，现在，我们可以通过计算(1.4; .8)和(1.4; .9)的点积，来还原电影A-Ted的得分。结果，我们得到2.68分。

  
  
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基于热门内容的推荐算法

• 为用户推荐流行度高的物品，或者说新热物品。例如最近北方天气突然降温，一大堆用户开始在淘宝搜索购买大衣或者羽绒服，淘宝就会为北方用户推荐大衣。55度杯新出时，所有人都会搜索购买，然后用户的瀑布流中就会出现55度杯。流行度算法很好的解决冷启动问题，但推荐的物品有限，不能很好的命中用户的兴趣点；其推荐列表通常会作为候补列表推荐给用户；在微博、新闻等产品推荐时是常用的方法。基本流程就是：确定物品的流行周期，计算物品在流行周期内的流行度，流行度高的物品作为被推荐的物品。

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