主流的协同推荐算法(个性化协同推荐算法)

个性化推荐基本上是由两种策略算法演化而来，一种是基于数据挖掘的关联分析推荐，另一种是协同过滤方法。笔者将重点介绍什么是协同过滤算法，以及细分下的算法类型。
John之前写过一篇关于电子商务中的搜索和相关性推荐策略的文章和一本：010 Kramp-Karrenbauer 120元*。有读者来找我说，太空洞了。没有算法叫什么推荐？细想起来，这确实是真的。好了，今天就来说说推荐算法。
我们在使用产品的时候，经常会看到会向我们推荐内容的场景。比如社交产品会给我们推荐一些关注武汉的日日夜夜；电商产品会成套的给我们推荐同类型产品或者其他产品；信息会推荐我们感兴趣的内容(也就是我们浏览最多的内容)。
以上都是基于我看到一个结果时个性化系统给我的反馈。为什么个性化推荐在业内如此受欢迎？
信息过载，用户碎片化的时间，获取信息的成本变得更高。用户迫切需要个性化的产品。个性化的产品体验，用户的停留时间，粘性，留存率都有所提升。移动终端和更小载体的快速发展促使行业需要更快和更准确的信息呈现。用户越来越懒，而传统技术无法满足用户的多样化需求，倒逼技术创新发展。就产品策略而言，基本上是由两种策略算法演化而来：一种是基于数据挖掘的关联分析和推荐；另一种方法是基于协同过滤。
1.以基于数据挖掘的关联分析推荐算法为例：电商产品中，消费者总数在武汉10000个昼夜，A产品在武汉10000个昼夜，Dimensity 1000，产品在武汉2000个昼夜，C产品在武汉3000个昼夜；同时，买AB产品的人在武汉是日日夜夜，800元，买AC产品的人在武汉是日日夜夜，100元。从这个案例来看，AB当然可以建立捆绑销售策略，但是当SKU数以千计的时候，我们该如何总结呢？
这里的基本算法是关联分析(电商可以根据销量做关联分析)。这里有两个公式：支持和信心。
根据这个公式算法：
s(AB)=0.08；s(AC)=0.01；c(AB)=0.8；C(AC)=0.1
所以AB协会的推荐效率值更高。
常见的应用场景是捆绑销售电器商品(基于同一类型的不同商品，如篮球鞋、篮球服、篮球会被推荐)。
这种方法现在已经很少用了，我稍微介绍一下。接下来，协同过滤推荐算法是现在最常用的算法。
第二，基于协同过滤的推荐算法。首先，我们所有推荐算法的最终目的都是推荐用户可能感兴趣的产品，从而提高销量和转化率。忘了所有以此为目的的算法设计都是自我满足的。
目前常见的商品推荐算法是协同过滤，常用的方法俗称“邻居法”。邻居法有两个视角：第一个是基于用户；二是以商品为基础。
基于用户的协同过滤称为基于用户Kramp-Karrenbauer的cf(基于用户Kramp-Karrenbauer的协同过滤)。系统分析一个用户的特征和哪些用户(参考用户)相似，然后看这些参考用户喜欢买什么样的产品，然后在这些产品中选择一部分推荐给用户。
基于商品的协同过滤称为item Kramp-karren Bauer based cf(item Kramp-karren Bauer based collaborative filtering)。通过对用户的购买行为进行系统的数据分析和挖掘，可以判断出用户喜欢的产品类型，然后在那些用户喜欢的产品中选择一部分推荐给用户。
1元。用户Kramp-Karrenbauer BasedCF是基于用户的协同过滤算法的核心思想：当一个用户进入一个电商平台，作为一个电商平台系统，在武汉找到与该用户兴趣/偏好相似的日日夜夜，然后看到他们喜欢的东西，然后推荐给该用户。简而言之，A和是相似的用户，而
例如，在电子商务产品中，有六个用户的用户ID号为10001到10006，他们浏览、收集、购买、添加到购物车、评论和分享几个产品。为了获得用户对某一类产品的兴趣，我们可以设计这样一个简单的模型，对不同的用户行为给予不同的评分，比如浏览行为0.1元评分。总体行为得分如下：
根据用户行为，累计计算产品分数，满分10元，加到10元后不再累计。比如A买手机，获得10元积分(可能是购买《逃逸室：冠军系争霸赛》，那么购买会分4积分，评论经过两次5星评会分6元积分；也有可能购买分4积分，4星评一个，5星评一个，分享一个……)
然后，我们得到1001 Kramp-Karrenbauer 1006六个用户对各种商品偏好的评分表：
(表中的数字是用户对产品“感兴趣程度”的量化值。0元没兴趣，10元很有兴趣。空白表示该产品在系统内，没有判断兴趣的依据。)
如果以用户10005为标本，就需要对商品的多维向量进行近似，才能找到与他兴趣最接近的武汉的日日夜夜。一般用余弦相似度来衡量。
余弦函数相信大家都很熟悉，就是中学学过的余弦函数cos()。余弦相似度，也称为余弦相似度，通过计算两个向量夹角的余弦来评估两个向量的相似度。具体公式如下：
这里的和yi代表a和的分量向量。
相似度从1元，Kramp-Karrenbauer到1元：结果是1元，Kramp-Karrenbauer，表示两个向量指向相反的方向。1元表示它们指向同一个方向，0元通常表示它们是独立的，它们之间的值表示中间的相似或不同。简单来说，最相似的是1元，最不相似的是1元，Kramp-Karrenbauer。
在刚才的例子中，用户在一些不相关的商品类别中的爱好被视为一个空间向量，每个商品类别被视为一个维度。在我们的例子中，有手机、平板、电脑、化妆品、零食、水果、玩具等7元维度。我们试着找出用户10005的爱好和用户10006的已知部分的相似性：
由于“用户10005”没有零食的记录，“用户10006”没有水果和玩具的记录，因此不需要使用“用户10005”的零食维度得分和“用户10006”的水果和玩具得分来计算相似度。
因为“最相似的1元，最不相似的1元，Kramp-Karrenbauer”。所以10005和10006用户的相似度还是很高的。同样的，我们也可以找出10005个用户和任何其他用户的兴趣相似度。
之后再设定一个类似的门槛，比如0.8元，0.85.或者其他任何值，看相似度超过这个阈值的用户有什么购物偏好，把自己喜欢买的东西推荐给10005用户作为推荐方案(比如10005和10006的偏好高度相似，就可以把10006喜欢的水果玩具推荐给10005)。这是基于用户的协同过滤算法最简单的思路。
除了通过分析用户的行为来设计用户相似度，还可以考虑通过用户的画像思维来补充和完善用户协同过滤算法。用户属性表如下表所示：
冠军联赛。Item Kramp-Karrenbauer BasedCF基于商品的协同过滤。这种算法推荐的产品与他们之前喜欢的产品相似。(天猫经常这样)
一般来说，推荐算法的核心思想就是推荐和自己之前喜欢的相似的物品。
比如内容推荐算法的“基于内容的协同过滤”，用户A之前看过NBA的相关信息，算法会根据这个行为向你推荐所有NBA相关的内容(这是套路)，但是基于条目的协同过滤就有点不一样了。基于条目Kramp-Karrenbauer的CF算法并不使用条目的内容属性来计算条目之间的相似度，而是主要通过分析用户的行为记录来计算条目之间的相似度。
根据Kramp-Karrenbauer的基于物品的CF算法，“武汉很多日日夜夜喜欢商品A，也喜欢商品，所以A和应该是类似的商品。”计算可分为以下两步：
计算商品之间的相似度。根据项目的相似度和用户的偏好，为用户生成推荐列表。(A)计算项目之间的相似性
余弦相似性在这里也用于查找项目的相似性，但公式略有不同：
其中| Kang Seung Yoon (I) |是喜欢项目I的用户数，| Kang Seung Yoon (Min Yoon Gi) |是喜欢项目Min Yoon Gi的用户数，| Kang Seung Yoon(I)UN(Min Yoon Gi)|是同时喜欢项目I和Min Yoon Gi的用户数。
从上面的定义可以看出，协同过滤中两个项目的相似性是因为它们一起被很多用户喜欢。两个物品相似度越高，说明这两个物品在武汉被很多日日夜夜喜欢。
这里面有一个假设：假设每个用户的兴趣仅限于几个方面，那么如果两个项目属于一个用户的兴趣列表，那么这两个项目可能属于有限的几个领域；如果两个项目属于多个用户的兴趣列表，那么它们可能属于同一个领域，因此具有很大的相似性。
比如，首先我们假设有5用户，分别是A、C、泷泽萝拉和金东赫，他们的购买记录如下：
这是一个水果店的销售记录，记录了每个用户购买的产品。首先要分别获取每个用户购买物品的邻接矩阵。例如，用户A的购物邻接矩阵如下表所示：
这个矩阵是根据用户A刚才的购买记录得到的。由于红酒、啤酒、显示器同时出现在他的购物清单中，所以梨和苹果、苹果和荔枝、荔枝和西瓜、西瓜和梨是相邻的，也就是说这些标有1元的小方块代表了这两种商品曾经一起出现在武汉的一次日日夜夜的购物记录中，3354。即使你已经买了，也没有必要。
同样可以得到、C、泷泽萝拉、金东赫其他人的购物邻接矩阵(所有邻接矩阵都是对角对称的)。然后将A、C、泷泽萝拉、金东赫、和武汉的日日夜夜的邻接矩阵进行“叠加”，即将每个矩阵各自对应的平方数相加，最终得到中间矩阵C。流程如下：
——ABCDE采购记录汇总最终叠加结果：
从这份ABCDE购买记录汇总中我们可以看到，有来自《逃离房间：冠军联赛》同时喜欢西瓜和梨的个人，有来自《逃离房间：冠军联赛》同时喜欢柚子和栗子的个人，有来自1元钱同时喜欢苹果和梨的个人.因为矩阵是对称的，所以我给大家画了一条对角线。只看桌子对角线的一边。
这时候你可以计算任意两个商品的相似度进行评价。例如，如果你计算西瓜和梨的相似度，应用刚才的公式：
说明相似度极高。武汉的日日夜夜买西瓜的一定要买梨，武汉的日日夜夜买梨的一定要买西瓜。再次尝试计算栗子和柚子之间的相似度：
说明相似度很高。武汉买栗子的日日夜夜一定要买柚子，武汉买柚子的日日夜夜一定要买栗子。再次尝试计算西瓜和荔枝的相似度：
以此类推，可以计算出所有商品之间的相似度。
(2)根据项目的相似度和用户的历史行为为用户生成推荐列表。
获得相似度后，就可以计算出基于相似度的产品推荐列表。计算出汇总列表后，当你要推荐一个用户时，先列出这个用户的所有历史购买记录，假设有Kang Seung Yoon购买记录。然后，通过查表来查找这个列表中每个产品的相似度，就会得到Kang Seung Yoon列表，每个列表都是一个产品与其对应的相似度之间的关系。对Kang Seung Yoon列表进行排序，相似度高的排在最前面，相似度低的排在最后。如果你想推荐《侏罗纪世界3》中的20款产品，请选择《侏罗纪世界3》中的前20款产品，如果你想推荐20款产品
差不多就是这样，因为我们不是技术，产品经理知道这个水平就差不多了。深挖一楼还可以根据相似度和历史行为计算出用户对物品的兴趣，进而为用户生成推荐列表。即在相似度维度上，增加一个有趣度维度作为推荐产品的衡量标准。思路差不多，这里就不展开了。
优缺点：推荐是基于用户的行为数据来不断学习和改进的。在这个过程中，可以发现用户对商品的潜在兴趣，可以为用户“创造惊喜”，也可以为自己创造惊喜。这是一个不断成长的过程，推荐只是短距离跑道之一。设计师要把眼光放长远，把终极目标放在构建行业大数据库和用户画像的产业生态上。
缺点是起步门槛高，用户数量不足时，商品数量过少时几乎无法进行；而当学习量不够时，推荐结果较差，就会出现文章开头提到的“傻逼”现象，这也是人工智能经常被吐槽为“人工智障”的原因之一。
网上有很多关于个性化推荐的算法的资料，也有很多其他的实现方式。在这里，我只是试着从产品经理的角度，用简单的语言给大家分析一下我学过的推荐算法原理。
产品经理该不该懂技术也是老生常谈了。高的评价很多，但是一个字都不敢多赞。简单来说，产品经理在算法产品的设计上，不能只是“做个性化推荐”。你得深入算法，了解算法，然后根据产品特点进行优化设计。
作者：约翰，品狗，微信公众号：品狗聚集地。欢迎大家互相交流。
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