今天給大家分享幾種常用的推薦算法及其各自優(yōu)缺點。

個性化推薦（推薦系統(tǒng)）經(jīng)歷了多年的發(fā)展，已經(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的標(biāo)配，也是 AI 成功落地的分支之一，在電商(淘寶/京東)、資訊(今日頭條/微博)、音樂(網(wǎng)易云音樂/QQ音樂)、短視頻(抖音/快手)等熱門應(yīng)用中，推薦系統(tǒng)都是核心組件之一。

推薦算法是整個推薦系統(tǒng)中最核心、最關(guān)鍵的部分，很大程度上決定了推薦系統(tǒng)性能的優(yōu)劣。目前，主要的推薦算法包括：

• 基于內(nèi)容推薦
• 基于行為協(xié)同過濾推薦
• 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦
• 基于效用推薦
• 基于知識推薦
• 基于上下文推薦
• 基于深度學(xué)習(xí)的推薦
• 組合推薦

基于內(nèi)容的推薦

基于內(nèi)容的推薦（Content-based Recommendation）是信息過濾技術(shù)的延續(xù)與發(fā)展，它是建立在項目的內(nèi)容信息上作出推薦的，而不需要依據(jù)用戶對項目的評價意見，更多地需要用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法從關(guān)于內(nèi)容的特征描述的事例中得到用戶的興趣資料。

在基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)中，項目或?qū)ο笫峭ㄟ^相關(guān)的特征的屬性來定義，系統(tǒng)基于用戶評價對象 的特征，學(xué)習(xí)用戶的興趣，考察用戶資料與待預(yù)測項目的相匹配程度。用戶的資料模型取決于所用學(xué)習(xí)方法，常用的有決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于向量的表示方法等?；趦?nèi)容的用戶資料是需要有用戶的歷史數(shù)據(jù)，用戶資料模型可能隨著用戶的偏好改變而發(fā)生變化。

基于內(nèi)容推薦方法的優(yōu)點是：

1）不需要其它用戶的數(shù)據(jù)，沒有冷開始問題和稀疏問題。

2）能為具有特殊興趣愛好的用戶進(jìn)行推薦。

3）能推薦新的或不是很流行的項目，沒有新項目問題。

4）通過列出推薦項目的內(nèi)容特征，可以解釋為什么推薦那些項目。

5）已有比較好的技術(shù)，如關(guān)于分類學(xué)習(xí)方面的技術(shù)已相當(dāng)成熟。

缺點：

要求內(nèi)容能容易抽取成有意義的特征，要求特征內(nèi)容有良好的結(jié)構(gòu)性，并且用戶的口味必須能夠用內(nèi)容特征形式來表達(dá)，不能顯式地得到其它用戶的判斷情況。

基于行為的協(xié)同過濾

協(xié)同過濾推薦（Collaborative Filtering Recommendation）技術(shù)是推薦系統(tǒng)中應(yīng)用最早和最為成功的技術(shù)之一。它一般采用最近鄰技術(shù)，利用用戶的歷史喜好信息計算用戶之間的距離，然后利用目標(biāo)用戶的最近鄰居用戶對商品評價的加權(quán)評價值來預(yù)測目標(biāo)用戶對特定商品的喜好程度，系統(tǒng)從而根據(jù)這一喜好程度來對目標(biāo)用戶進(jìn)行推薦。

該算法分為基于用戶的協(xié)同推薦和基于項目的協(xié)同推薦?；谟脩舻膮f(xié)同過濾，將目標(biāo)用戶對項目的歷史評價與其他用戶匹配，找到相似用戶，再將相似用戶感興趣的項目推薦給目標(biāo)用戶。基于項目的協(xié)同過濾是指利用項目間的相似性，而非用戶間的相似性來計算預(yù)測值，從而實施推薦。

協(xié)同過濾最大優(yōu)點是對推薦對象沒有特殊的要求，能處理非結(jié)構(gòu)化的復(fù)雜對象，如音樂、電影。

和基于內(nèi)容的過濾方法相比，協(xié)同過濾具有如下的優(yōu)點：

1） 能夠過濾難以進(jìn)行機(jī)器自動內(nèi)容分析的信息，如藝術(shù)品，音樂等。

2） 共享其他人的經(jīng)驗，避免了內(nèi)容分析的不完全和不精確，并且能夠基于一些復(fù)雜的，難以表述的概念（如信息質(zhì)量、個人品味）進(jìn)行過濾。

3） 有推薦新信息的能力。可以發(fā)現(xiàn)內(nèi)容上完全不相似的信息，用戶對推薦信息的內(nèi)容事先是預(yù)料不到的。這也是協(xié)同過濾和基于內(nèi)容的過濾一個較大的差別，基于內(nèi)容的過濾推薦很多都是用戶本來就熟悉的內(nèi)容，而協(xié)同過濾可以發(fā)現(xiàn)用戶潛在的但自己尚未發(fā)現(xiàn)的興趣偏好。

4） 能夠有效的使用其他相似用戶的反饋信息，較少用戶的反饋量，加快個性化學(xué)習(xí)的速度。

雖然協(xié)同過濾作為一種典型的推薦技術(shù)有其相當(dāng)?shù)膽?yīng)用，但協(xié)同過濾仍有許多的問題需要解決。

缺點：

存在數(shù)據(jù)稀疏和冷啟動問題

（1）數(shù)據(jù)稀疏：不同用戶的行為交集還是非常小。如果考慮將用戶與項目之間已存在的行為關(guān)系占系統(tǒng)全部可存在的行為關(guān)系的比重來預(yù)估稀疏 性，那么據(jù)統(tǒng)計，Movielens 數(shù)據(jù)集的稀疏度是 4.5％，Netflix 是 1.2％，需要說明的是這就已經(jīng)算非常密的數(shù)據(jù)了。

（2）冷啟動問題就是指在沒有大量可參考的有用數(shù)據(jù)下，對用戶設(shè)計推薦系統(tǒng)。問題可細(xì)致劃分為三種：

１）用戶冷啟動：是指新用戶剛開始注冊使用，沒有可參考的歷史數(shù)據(jù)。

２）項目冷啟動：新上架的項目，沒有被消費的記錄。

３）系統(tǒng)冷啟動：系統(tǒng)剛開始發(fā)布運行，交易記錄中沒有任何數(shù)據(jù)信息。

為了有效解決冷啟動問題，匹茲堡大學(xué)有學(xué)者在基于協(xié)同過濾的算法上提出使用社區(qū)會員信息來改進(jìn)推薦系統(tǒng)。因為在線社區(qū)的存在就是以特定的相似興趣為基礎(chǔ)，所以通過社區(qū)會員信息可以有效提取到用戶的興趣愛好信息，方便建立用戶畫像。

基于關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦

基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦（Association Rule-based Recommendation）是以關(guān)聯(lián)規(guī)則為基礎(chǔ)，把已購商品作為規(guī)則頭，規(guī)則體為推薦對象。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)不同商品在銷售過程中的相關(guān)性，在零售業(yè)中已經(jīng)得到了成功的應(yīng)用。

核心思想是：從大量的用戶行為數(shù)據(jù)中抽取潛在有用的關(guān)聯(lián)規(guī)則，向用戶推薦其感興趣的項目。通俗地說，就是發(fā)現(xiàn)項目Ａ和項目Ｂ具有的交易關(guān)系。比如購買牛奶的同時很多人也會購買面包。

算法的第一步關(guān)聯(lián)規(guī)則的發(fā)現(xiàn)最為關(guān)鍵且最耗時，是算法的瓶頸，但可以離線進(jìn)行。其次，商品名稱的同義性問題也是關(guān)聯(lián)規(guī)則的一個難點。

優(yōu)點：

• 能發(fā)現(xiàn)新興趣點；
• 不要領(lǐng)域知識。

缺點：

• 規(guī)則抽取難、耗時；
• 產(chǎn)品名同義性問題；
• 個性化程度低。

基于效用推薦

基于效用的推薦（Utility-based Recommendation）是建立在對用戶使用項目的效用情況上計算的。其核心問題是怎么樣為每一個用戶去創(chuàng)建一個效用函數(shù)，因此，用戶資料模型很大 程度上是由系統(tǒng)所采用的效用函數(shù)決定的。

基于效用推薦的好處是它能把非產(chǎn)品的屬性，如提供商的可靠性（Vendor Reliability）和產(chǎn)品的可得性（Product Availability）等考慮到效用計算中。

優(yōu)點：

• 無冷開始和稀疏問題；
• 對用戶偏好變化敏感；
• 能考慮非產(chǎn)品特性。

缺點：

• 用戶必須輸入效用函數(shù)；
• 推薦是靜態(tài)的，靈活性差；
• 屬性重疊問題。

基于知識推薦

基于知識的推薦技術(shù)，首先要預(yù)置用戶知識和項目知識，然后在明確用戶需求的基礎(chǔ)上進(jìn) 行推薦。項目知識依靠于項目本身，所以不同項目的系統(tǒng)，其知識庫區(qū)別也較大。基于知識的推薦最大好處就是擺脫了對評分?jǐn)?shù)據(jù)的依賴，且不存在冷啟動問題。

基于知識的推薦可以分為三類：基于KDD（KnowledgeDiscoveryinDatabase）的推薦、基于CBR（CaseBasedReasoning）的推薦和基于知識推理的推薦。

基于KDD的推薦系統(tǒng)是將數(shù)據(jù)挖據(jù)與傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)相結(jié)合，挖掘數(shù)據(jù)中隱含的有價值知識和信息，以此向用戶做出推薦；

基于CBR的推薦系統(tǒng)以確定用戶需求為前提，再過濾和選擇已有案例，并根據(jù)推薦的反饋作出修正調(diào)整。

基于知識推理的推薦系統(tǒng)需要三部分知識：用戶知識、項目知識和功能知識，采用統(tǒng)一的 知識表示方式來表示用戶概要和項目，并采用各種知識推理方法在用戶概要和項目之間作出匹配，在此基礎(chǔ)上向用戶實施推薦。

優(yōu)點：

• 能把用戶需求映射到產(chǎn)品上；
• 能考慮非產(chǎn)品屬性。
• 不依賴于用戶偏好歷史記錄，能夠即時響應(yīng)用戶的推薦需求，不受用戶偏好改變的影響，也不存在冷啟動問題。

缺點：

• 知識難獲得，專業(yè)產(chǎn)品知識庫構(gòu)建難度大；
• 推薦是靜態(tài)的。

基于上下文的推薦

大多數(shù)推薦系統(tǒng)都是研究和處理用戶和項目之間的二元關(guān)系，而忽略了時間、地點、周圍 人等上下文信息。在推薦系統(tǒng)中引入上下文信息，可以有效地提高推薦精度。

將時間上下文信息添加到推薦系統(tǒng)中，可以有效的反映出用戶變化的興趣，也可以看出項目的生命周期以及季節(jié)效應(yīng)。在加入時間信息后，推薦系統(tǒng)從靜態(tài)演變?yōu)閯討B(tài)，用戶的行為數(shù)據(jù)就變?yōu)闉橐唤M時間序列。

優(yōu)點：

提高推薦精度。

缺點：

• 數(shù)據(jù)量大，計算復(fù)雜，算法運行效率低。
• 稀疏性、冷啟動、隱私與安全方面都存在問題。

基于深度學(xué)習(xí)的推薦

基于深度學(xué)習(xí)的推薦是將深度學(xué)習(xí)技術(shù)糅雜在傳統(tǒng)的推薦算法（比如基于內(nèi)容的推薦、協(xié)同過濾推薦）之中，或使用無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法對項目進(jìn)行聚類，或使用監(jiān)督學(xué)習(xí)方法對項目進(jìn)行分類，是使用多層感知器、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等對數(shù)據(jù)加工處理提取特征。

基于深度學(xué)習(xí)主要是體現(xiàn)出它使用機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，通過組合低層特征形成更加稠密的高層語義抽象，從而自動發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示，解決了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)中需要人工設(shè)計特征的問題。深度學(xué)習(xí)技術(shù)是要依托于傳統(tǒng)推薦技術(shù)中，可以說是對傳統(tǒng)推薦技術(shù)的增強(qiáng).

該類型推薦多用于處理圖像、文本、音頻等數(shù)據(jù)。比如電子商務(wù)平臺、電影售票系統(tǒng)等，主營項目都會附帶有明顯的圖片介紹，這就可以根據(jù)用戶當(dāng)前瀏覽或是歷史購買記錄，來獲取圖片信息，深度學(xué)習(xí)提取出圖像的特征表示，再以此從項目數(shù)據(jù)庫中比對類似特征的圖像，從而推薦；像亞馬遜這樣的網(wǎng)上書店或小說平臺，主營項目以文本信息為主。經(jīng)過深度學(xué)習(xí)，也可以提取出文本的風(fēng)格、類型、特色等特征，從而匹配推薦；對于音樂播放器這類的以音頻為主系統(tǒng)，先將音頻數(shù)據(jù)變?yōu)閿?shù)字信號，再進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，用數(shù)字信息抽象表示音頻特征（舒緩、嘻哈、古典等），從而可訓(xùn)練出用戶的聽曲風(fēng)格。

基于深度學(xué)習(xí)推薦的最優(yōu)勢點就是可針對多種類型的輸入數(shù)據(jù)，都可以提取特征，并訓(xùn)練模型，可以實現(xiàn)多元化的推薦，但是要想得到更好的推薦效果，就需要更長的時間來訓(xùn)練模型。

基于深度學(xué)習(xí)的推薦系統(tǒng)中的常用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如下:

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多用于處理圖像數(shù)據(jù)，所以經(jīng)常是通過處理分析用戶項目的歷史圖片信息來推薦類似風(fēng)格和顏色布局圖片的其他項目。

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多用于處理序列數(shù)據(jù)，比如語音識別，要想語義翻譯準(zhǔn)確，就要根據(jù)上文環(huán)境，所以循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理這類問題時就具有一定的優(yōu)勢。

優(yōu)點：

可跨平臺進(jìn)行信息融合，推薦效果較好。

缺點：

學(xué)習(xí)過程耗時，可解釋性差。

組合推薦

由于各種推薦方法都有優(yōu)缺點，所以在實際中，組合推薦（Hybrid Recommendation）經(jīng)常被采用。研究和應(yīng)用最多的是內(nèi)容推薦和協(xié)同過濾推薦的組合。最簡單的做法就是分別用基于內(nèi)容的方法和協(xié)同過濾推薦方法去產(chǎn)生一個推薦預(yù)測結(jié)果，然后用某方法組合其結(jié)果。盡管從理論上有很多種推薦組合方法，但在某一具體問題中并不見得都有效，組合推薦一個最重要原則就是通 過組合后要能避免或彌補各自推薦技術(shù)的弱點。

在組合方式上，有研究人員提出了七種組合思路：

1）加權(quán)（Weight）：加權(quán)多種推薦技術(shù)結(jié)果。

2）變換（Switch）：根據(jù)問題背景和實際情況或要求決定變換采用不同的推薦技術(shù)。

3）混合（Mixed）：同時采用多種推薦技術(shù)給出多種推薦結(jié)果為用戶提供參考。

4）特征組合（Feature combination）：組合來自不同推薦數(shù)據(jù)源的特征被另一種推薦算法所采用。

5）層疊（Cascade）：先用一種推薦技術(shù)產(chǎn)生一種粗糙的推薦結(jié)果，第二種推薦技術(shù)在此推薦結(jié)果的基礎(chǔ)上進(jìn)一步作出更精確的推薦。

6）特征擴(kuò)充（Feature augmentation）：一種技術(shù)產(chǎn)生附加的特征信息嵌入到另一種推薦技術(shù)的特征輸入中。

7）元級別（Meta-level）：用一種推薦方法產(chǎn)生的模型作為另一種推薦方法的輸入。

推薦算法之用戶推薦（UserCF）和物品推薦（ItemCF）對比

一、定義

UserCF：推薦那些和他有共同興趣愛好的用戶喜歡的物品；

ItemCF：推薦那些和他之前喜歡的物品類似的物品；

根據(jù)用戶推薦重點是反應(yīng)和用戶興趣相似的小群體的熱點，根據(jù)物品推薦著重與用戶過去的歷史興趣，即：

UserCF是某個群體內(nèi)的物品熱門程度；

ItemCF是反應(yīng)本人的興趣愛好，更加個性化。

二、新聞類網(wǎng)站采用 UserCF 的原因：

用戶大都喜歡熱門新聞，特別細(xì)粒度的個性化可忽略不計；

個性化新聞推薦更強(qiáng)調(diào)熱點，熱門程度和實效性是推薦的重點，個性化重要性則可降低；

ItemCF需要維護(hù)一張物品相關(guān)度的表，當(dāng)物品量更新速度太快時，此表的維護(hù)在技術(shù)上有難度。新聞類網(wǎng)站對于新用戶可直接推薦熱門新聞即可。

對于電商、音樂、圖書等網(wǎng)站而言，ItemCF的優(yōu)勢更大：

用戶的興趣比較固定和持久；

不需要太過考慮流行度，只需要幫用戶發(fā)現(xiàn)他研究領(lǐng)域相關(guān)物品即可

技術(shù)角度考量：

UserCF需要維護(hù)一個用戶相似度矩陣；

ItemCF需要維護(hù)一個物品相似度矩陣。

三、優(yōu)缺點對比：