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当我们苦于听到一段熟悉的旋律而不得其名，看到一段电影片段而不知其出处，心中不免颇有遗憾。在另外一些场景，我们偶然间在某些音乐平台、视频平台的推荐页面找到了心仪的音乐、电影，内心却是极其激动的。这些背后往往离不开推荐系统的影子。
那究竟什么是推荐系统呢？
在此之前，我们先了解一下推荐系统产生的背景。
推荐系统的产生背景
互联网和信息计算的快速发展，衍生了海量的数据，我们已经进入了一个信息爆炸的时代，每时每刻都有海量信息产生，然而这些信息并不全是个人所关心的，用户从大量的信息中寻找对自己有用的信息也变得越来越困难。另一方面，信息的生产方也在绞尽脑汁的把用户感兴趣的信息送到用户面前，每个人的兴趣又不尽相同，所以可以实现千人千面的推荐系统应运而生。简单来说，推荐系统是根据用户的浏览习惯，确定用户的兴趣，通过发掘用户的行为，将合适的信息推荐给用户，满足用户的个性化需求，帮助用户找到对他胃口但是不易找到的信息或商品。
推荐系统在互联网和传统行业中都有着大量的应用。在互联网行业，几乎所有的互联网平台都应用了推荐系统，如资讯新闻/影视剧/知识社区的内容推荐、电商平台的商品推荐等；在传统行业中，有些用于企业的营销环节，如银行的金融产品推荐、保险公司的保险产品推荐等。根据QM报告，以推荐系统技术为核心的短视频行业在2019年的用户规模已超8.2亿，市场规模达2千亿，由此可见这项技术在现代社会的经济价值。
图1：随处可见的推荐系统
推荐系统的经济学本质
随着现代工业和互联网的兴起，长尾经济变得越来越流行。在男耕女织的农业时代，人们以“个性化”的模式生产“个性化”的产品；在流水线模式的工业化时代，人们以“规模化”的模式生产“标准化”的产品；而在互联网和智能制造业不断发展的今天，人们以“规模化”的模式生产“个性化”的产品，极大地丰富了商品种类。在此情况下，用户的注意力和消费力变成极为匮乏的资源。如何从海量的产品和服务中选择符合自己个性化需要的，成为用户第一关心的事，这就是推荐系统的价值所在。但每个人的喜好是极其个性化的，例如年轻人偏爱健身的内容，而父母一代偏爱做菜的内容，如果推荐内容相反，用户会非常不满。正所谓此之甘露，彼之砒霜，基于个性化需求进行推荐是推荐系统的关键目标。
图2：长尾经济 图3：此之甘露，彼之砒霜
推荐系统的基本概念
构建推荐系统本质上是要解决“5w”的问题。如下图示例，当用户在晚间休闲，上网阅读小说时，在阅读的军事小说下方，向他推荐三国志游戏，并给出推荐理由“纸上谈兵不如亲身实践”。
图4：个性化推荐解决5W问题
这是一个较好的推荐案例，很多军迷用户会下载游戏进行试玩。但反之，如果在用户白天开会投屏时，弹出提示框向用户推荐“巴厘岛旅游”，会给在场的同事留下不认真工作的印象，用户也会非常的恼火。可见，除了向谁（Who）推荐什么(What)之外，承载推荐的产品形式（Where）和推荐时机（When）也非常重要。
另外给出推荐理由（Why）会对推荐效果产生帮助吗？ 答案是肯定的，心理学家艾伦·兰格做过一个“合理化行为”的实验，发现在提供行动理由的情况下，更容易说服人们采取行动，因为人们会认为自己是“合乎逻辑”的人。
艾伦设计了排队打印的场景，一个实验者想要插队，通过不同的请求方式，观测插队成功的概率。他做了三组实验：
第一组：请求话术“打搅了，我有5页资料要复印，能否让我先来？”，有60%的成功概率。
第二组：请求话术中加入合理的理由“因为……（如赶时间）”，成功率上升到94%。
第三组：请求话术变成无厘头的理由“我能先用下复印机吗？因为我有东西要印。”，成功率仅略有下降，达到93%。
由此可见，哪怕我们提供一个不太靠谱的推荐理由，用户接受推荐的概率都会大大提高。
虽然完整的推荐系统需要考虑“5W”问题，但向谁（who）推荐什么(what)是问题的核心。所以，本章我们介绍一个解决这两个核心问题的推荐系统。使用的数据和推荐任务如下图所示，已知用户对部分内容的评分（偏好），推测他们对未评分内容的评分，并据此进行推荐。
图4：只保留两个核心问题的推荐任务
思考有哪些信息可以用于推荐
观察只保留两个核心问题的推荐任务示例，思考有哪些信息可以用于推荐？ 图中蕴含的数据可以分为三种：
每个用户的不同特征，如性别、年龄；
物品的各种描述属性，如品牌、品类；
用户对部分物品的兴趣表达，即用户与物品的关联数据，如历史上的评分、评价、点击行为和购买行为。
结合这三种信息可以形成类似“女性A 喜欢 LV包”这样的表达。
图5：只保留两个核心问题的推荐任务
基于3的关联信息，人们设计了“协同过滤的推荐算法”。基于2的内容信息，“基于内容的推荐算法”也被设计出来。现在的推荐系统普遍同时利用这三种信息，下面我们就来看看这些方法的原理。
常用的推荐系统算法
常用的推荐系统算法实现方案有三种：
协同过滤推荐（Collaborative Filtering Recommendation）：该算法的核心是分析用户的兴趣和行为，利用共同行为习惯的群体有相似喜好的原则，推荐用户感兴趣的信息。兴趣有高有低，算法会根据用户对信息的反馈（如评分）进行排序，这种方式在学术上称为协同过滤。协同过滤算法是经典的推荐算法，经典意味着简单、好用。协同过滤算法又可以简单分为两种：
a)基于用户的协同过滤：根据用户的历史喜好分析出相似兴趣的人，然后给用户推荐其他人喜欢的物品。假如小李，小张对物品A、B都给了十分好评，那么可以认为小李、小张具有相似的兴趣爱好，如果小李给物品C十分好评，那么可以把C推荐给小张，可简单理解为“人以类聚”。
b)基于物品的协同过滤：根据用户的历史喜好分析出相似物品，然后给用户推荐同类物品。比如小李对物品A、B、C给了十分好评，小王对物品A、C给了十分好评，从这些用户的喜好中分析出喜欢A的人都喜欢C，物品A、C是相似的，如果小张给了A好评，那么可以把C也推荐给李，可简单理解为“物以群分”。
基于内容过滤推荐（Content-based Filtering Recommendation）：基于内容的过滤是信息检索领域的重要研究内容，是更为简单直接的算法，该算法的核心是衡量出两个物品的相似度。首先对物品或内容的特征作出描述，发现其相关性，然后基于用户以往的喜好记录，推荐给用户相似的物品。比如，小张对物品A感兴趣，而物品A和物品C是同类物品，可以把物品C也推荐给小张。
组合推荐（Hybrid Recommendation）：以上算法都各有优缺点，比如基于内容的过滤推荐是基于物品建模，在系统启动初期往往有较好的推荐效果，但是没有考虑用户群体的关联属性；协同过滤推荐考虑了用户群体喜好信息，可以推荐内容上不相似的新物品，发现用户潜在的兴趣偏好，但是这依赖于足够多且准确的用户历史信息。所以，实际应用中往往不只采用某一种推荐方法，而是通过一定的组合方法将多个算法混合在一起，以实现更好的推荐效果，比如加权混合、分层混合等。具体选择哪种方式和应用场景有很大关系。
图6：常见的推荐系统算法
使用飞桨探索电影推荐
本章我们就探讨基于深度学习模型实现电影推荐系统，同时利用用户特征、电影特征和用户对电影的评分数据。
在开始动手实践之前，我们先来分析一下数据集和模型设计方案。
数据集介绍
个性化推荐算法的数据大多是文本和图像。比如网易云音乐推荐中，数据是音乐的名字、歌手、音乐类型等文本数据。抖音视频推荐中，数据是视频或图像数据。也有可能同时使用图像和文本数据，比如YouTuBe的视频推荐算法中，会同时考虑用户信息和视频类别、视频内容信息。
本次实践我们采用ml-1m电影推荐数据集，它是GroupLens Research从MovieLens网站上收集并提供的电影评分数据集。包含了6000多位用户对近3900个电影的共100万条评分数据，评分均为1～5的整数，其中每个电影的评分数据至少有20条。该数据集包含三个数据文件，分别是：
users.dat，存储用户属性信息的txt格式文件。
movies.dat，存储电影属性信息的txt格式文件。
rating.txt， 存储电影评分信息的txt格式文件。
另外，为了验证电影推荐的影响因素，我们还从网上获取到了部分电影的海报图像。现实生活中，相似风格的电影在海报设计上也有一定的相似性，比如暗黑系列和喜剧系列的电影海报风格是迥异的。所以在进行推荐时，可以验证一下加入海报后，对推荐结果的影响。 电影海报图像在posters文件夹下，海报图像的名字以"mov_id" + 电影ID + ".png"的方式命名。由于这里的电影海报图像有缺失，我们整理了一个新的评分数据文件，新的文件中包含的电影均是有海报数据的，因此，本次实践使用的数据集在ml-1m基础上增加了两份数据：
posters/ , 包含电影海报图像。
new_rating.txt"， 存储包含海报图像的新评分数据文件。
用户数据、电影数据和评分数据包含的特征样例如下表所示。
用户特征UserIDGenderAgeOccupation
样例1F【M/F】110
电影特征MovieIDTitleGenresPosterID
样例1Toy StoryAnimation| Children's|Comedy1
评分特征UserIDMovieIDRating
样例111935【0~5】
其中部分数据并不具有真实的含义，而是编号。年龄编号和部分职业编号的含义如下表所示。
年龄编号职业编号
1: "Under 18"
18: "18-24"
25: "25-34"
35: "35-44"
45: "45-49"
50: "50-55"
56: "56+"
0: "other" or not specified
1: "academic/educator"
2: "artist"
3: "clerical/admin"
4: "college/grad student"
5: "customer service"
6: "doctor/health care"
7: "executive/managerial"
每个海报对应着一张180*270尺寸的图片。
图7：1号海报的图片
从样例的特征数据中，我们可以分析出特征一共有四类：
ID类特征：UserID、MovieID、Gender、Age、Occupation，内容为ID值，前两个ID映射到具体用户和电影，后三个ID会映射到具体分档。
列表类特征：Genres，每个电影会有多个类别标签，内容是对应着几个ID值的列表。
图像类特征：Poster，内容是一张180*270的图片。
文本类特征：Title，内容是一段英文文本。
因为特征数据有四种不同类型，所以构建模型网络的输入层预计也会有四种子结构。
如何实现推荐
如何从上述数据中实现推荐系统呢？首先思考下，推荐系统究竟需要什么？
如果能将用户A的原始特征转变成一种代表用户A喜好的特征向量，将电影1的原始特征转变成一种代表电影1特性的特征向量。那么，我们计算两个向量的相似度，就可以代表用户A对电影1的喜欢程度。据此，推荐系统可以如此构建：
假如给用户A推荐，计算电影库中“每一个电影的特征向量”与“用户A的特征向量”的余弦相似度，根据相似度排序电影库，取 Top k的电影推荐给A。
图8：推荐系统设计
这样设计的核心是两个特征向量的有效性，会决定推荐的效果。
如何获得有效特征
那么，怎么获取两种有效代表用户和电影的特征向量？
首先，我们要明确什么是“有效”？对于用户评分较高的电影，电影的特征向量和用户的特征向量应该高度相似，反之则相异。
我们已经获得到大量评分样本，以此可以构建一个训练模型如下图所示。根据用户对电影的评分样本，学习出用户特征向量和电影特征向量的计算方案（红色箭头）。
图9：训练模型
第一层结构：特征变换，原始特征集合变换为两个特征向量。
第二层结构：计算向量相似度。为确保结果与电影评分可比较，两个特征向量的相似度从【0~1】缩放5倍到【0~5】。
第三层结构：计算Loss，计算缩放后的相似度【0~5】与用户对电影的真实评分【0~5】的“平方误差”。
以在训练样本上的Loss最小化为目标，即可学习出模型的网络参数，这些网络参数本质上就是从原始特征集合到特征向量的计算方法，如红色箭头所示。根据训练好的网络，我们可以计算任意用户和电影向量的相似度，进一步完成推荐。
从原始特征到特征向量之间是怎样设计的？
基于上面的分析，推荐模型的网络结构初步设想如下。
图10：推荐模型的网络结构设想
将每个原始特征转变成Embedding表示，再合并成一个用户特征向量和一个电影特征向量。计算两个特征向量的相似度后，与训练样本（已知的用户对电影的评分）做损失计算。
但不同类型的原始特征应该如何变换？网络设计的细节是怎样的？我们将在后续几节结合代码实现逐一探讨，包括四个小节：
数据处理。将MovieLens的数据处理成神经网络理解的形式。
模型设计。设计神经网络模型，将离散的文字数据映射为向量。
配置训练参数并完成训练，提取并保存训练后的数据特征。
利用保存的特征构建相似度矩阵完成推荐。