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推荐系统

2020-03-31 14:44:56   0  举报

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推荐系统

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大纲/内容

什么是推荐系统

推荐系统通过发掘用户的行为，找到用户的个性化需求，从而将长尾物品准确推荐给需要它的用户，帮助用户找到他们感兴趣但很难发现的物品。高质量的推荐系统会使用户对系统产生依赖，因此，推荐系统不仅能为用户提供个性化服务，还能与用户建立长期稳定的关系，提高用户忠诚度，防止用户流失。

推荐系统如何评测

验证方法

离线实验

离线实验的方法的步骤如下： a）通过日志系统获得用户行为数据，并按照一定格式生成一个标准的数据集； b）将数据集按照一定的规则分成训练集和测试集； c）在训练集上训练用户兴趣模型，在测试集上进行预测； d）通过事先定义的离线指标，评测算法在测试集上的预测结果。从以上步骤看出，离线实验的都是在数据集上完成的。意味着，它不需要一个实际的系统作为支撑，只需要有一个从日志中提取的数据集即可

离线实验的优点是：不需要有对实际系统的控制权；不需要用户参与实践；速度快，可以测试大量算法；

缺点是：数据集的稀疏性限制了适用范围，例如一个数据集中没有包含某用户的历史行为，则无法评价对该用户的推荐结果；评价结果的客观性，无法得到用户主观性的评价；难以找到离线评价指标和在线真实反馈(如点击率、转化率、点击深度、购买客单价、购买商品类别等)之间的关联关系；

用户调查

用户调查需要一些真实的用户，让他们在需要测试的推荐系统上完成一些任务。在他们完成任务时，需要观察和记录用户的行为，并让他们回答一些问题。最后，我们通过分析他们的行为和答案，了解测试系统的性能。

用户调查的优点是：可以获得用户主观感受的指标，出错后容易弥补

缺点是：招募测试用户代价较大；无法组织大规模的测试用户，统计意义不足；

在线实验

在完成离线实验和用户调查之后，可以将系统上线做AB测试，将它和旧算法进行比较。在线实验最常用的评测算法是【A/B测试】，它通过一定的规则将用户随机分成几组，对不同组的用户采用不同的算法，然后通过统计不同组的评测指标，比较不同算法的好坏。它的核心思想是: a) 多个方案并行测试; b) 每个方案只有一个变量不同; c) 以某种规则优胜劣汰。其中第2点暗示了A/B 测试的应用范围：A/B测试必须是单变量。对于推荐系统的评价中，唯一变量就是--推荐算法。

AB测试的优点是：可以公平获得不同算法实际在线时的性能指标，包括商业上关注的指标；

缺点是：周期较长，必须进行长期的实验才能得到可靠的结果；大型网站做AB测试，可能会因为不同团队同时进行各种测试对结果造成干扰，所以切分流量是AB测试中的关键。不同的层以及控制这些层的团队，需要从一个统一的地方获得自己AB测试的流量，而不同层之间的流量应该是正交的。

评判指标

用户满意度

用户满意度是评测推荐系统的重要指标，无法离线计算，只能通过用户调查或者在线实验获得。调查问卷，需要考虑到用户各方面的感受，用户才能针对问题给出准确的回答。在线系统中，用户满意度通过统计用户行为得到。比如用户如果购买了推荐的商品，就表示他们在一定程度上满意，可以用购买率度量用户满意度。一般情况，我们可以用用户点击率、停留时间、转化率等指标度量用户的满意度。

预测准确度

评分预测

TopN推荐

覆盖率

多样性

新颖性

惊喜度

信任度

实时性

健壮性

商业目标

评测维度

用户维度

时间维度

物品维度

推荐系统通用模型

用户模型

(1)用户属性：人口统计学信息； (2)用户手动输入的信息：包括用户在搜索引擎中输入的关键词，用户反馈的信息，对推荐对象的喜好程度等； (3)用户的浏览行为和浏览内容：包括浏览次数、频率、停留时间等，浏览页面时的操作(收藏、保存、复制等)等。服务器端保存的日志也能较好地记录用户的浏览行为和内容。 (4)推荐对象的属性特征：不同的推荐对象，用户建模的输入数据也不同。网页等推荐对象通常考虑对象的内容和用户之间的相似性，而产品等推荐对象通常考虑用户对产品的评价。为提高推荐质量，推荐对象的相关的属性也要考虑进去，比如除网页内容以外，还要考虑网页的发布人、时间等。产品类的对象还要考虑产品的品牌、价格、出售时间等。

用户模型的建模方法主要有遗传算法、基于机器学习的方法，例如 TF-IDF、自动聚类、贝叶斯分类器、决策树归纳和神经网络方法等。

推荐对象模型

(1)提取推荐对象的什么特征，如何提取，提取的特征用于什么目的。 (2)对象的特征描述和用户文件描述之间有关联。 (3)提取到的每个对象特征对推荐结果会有什么影响。 (4)对象的特征描述文件能否自动更新。

推荐算法模型

基于内容的推荐

协同过滤推荐

基于关联规则的推荐

基于知识的推荐

混合推荐

推荐算法详述

基于内容推荐

推荐对象的特征提取