如今，許多公司都會開發與自己業務息息相關的推薦系統。先薦作爲第四範式研發的一款智能推薦產品，已爲內容行業的衆多媒體客戶賦能，實現客戶的營收增長。在本文中，我們將會簡要介紹現有的主要推薦算法及其工作原理。
協同過濾
協同過濾（CF）是最常用的推薦算法之一，即使推薦系統小白也可以輕鬆上手，用它來構建屬於自己的個人電影推薦系統。
當我們想向用戶推薦某些內容時，最合乎邏輯的做法是找到與這個用戶興趣相似的其他用戶，分析他們的行爲，然後向我們的用戶推薦相同的物品。或者我們可以查看用戶的歷史行爲，推薦與它們類似的物品。
以上就是CF中的兩種基本方法：基於用戶（user-based）的協同過濾和基於項目(item-based)的協同過濾。
“最相似”在算法中意味着什麼？
已知每個用戶的偏好向量（矩陣R的每一行）和每個產品的用戶評級向量（矩陣R的每一列）。
首先，只留下已知的兩個向量的值。
其次，假設要比較Bill和Jane這兩位用戶，從圖中可以看到，用戶Bill沒有看過《泰坦尼克號》,用戶Jane也沒看過《蝙蝠俠》，所以我們只能通過《星球大戰》來測量二者之間的相似性。至於相似性，一般會採用餘弦相似性或用戶/項目矢量之間的相關性來測量。
最後一步，根據用戶相似度，採用加權算術平均值填充表格中的空白單元格。
推薦中的矩陣分解
另一種方法是使用矩陣分解，這種推薦算法相對更“優雅”。一般來說，當涉及到矩陣分解時，不會過多考慮哪些項目將保留在結果矩陣的列和行中。使用這種推薦算法，我們可以看到，u是第i個用戶的興趣向量，v是第j部電影的參數向量。
因此，可以把u和v的點積近似爲x（從第i個用戶到第j個電影的等級），用已知的分數構建向量並用它們來預測未知等級。
例如，在矩陣分解後，我們得到用戶Ted的矢量（1.4, 0.9）和電影A的矢量（1.4, 0.8），之後只要計算矢量（1.4, 0.9）和（1.4, 0.8）的點積，就能得到A-Ted的等級，結果是2.68。
聚類
以前的推薦算法相當簡單，這樣的算法通常適用於小型的推薦系統。那麼想象一下，我們正在建一個大型推薦系統，在這個系統中，協同過濾和矩陣分解會花很長時間。這時候我們應該做的第一件事就是聚類。
在業務開始時，缺乏用戶之前的評分，聚類是最好的方法。
在數據足夠多的時候，最好使用聚類作爲協同過濾中縮小相關選擇的第一步。除此此外，聚類還可以改善複雜推薦系統的性能。
每個羣集分別代表一類典型的用戶，基於用戶羣集中用戶的興趣畫像，羣集中的用戶也會收到對應的推薦結果。
推薦中的的深度學習方法
在過去的10年中，神經網絡技術取得了巨大的進步。現在，神經網絡被廣泛地應用於各個領域，並逐漸取代傳統的ML方法。接下來我們就分析一下YouTube是如何使用深度學習方法的。
毫無疑問，由於用戶規模大、動態語料庫和各種不可控的外部因素，爲這樣的業務場景搭建推薦系統是一項非常具有挑戰性的任務。
據相關研究Deep Neural Networks for YouTube Recommendations，YouTube推薦系統算法由兩組神經網絡組成：一組用於候選生成，一組用於排序。以下是這項研究的主要內容：
將用戶的歷史事件作爲輸入，通過候選生成網絡顯著減少視頻量，然後從大型語料庫中創建一組最相關的視頻。
生成的候選者與用戶相關性最高，之後預測候選者的等級。該網絡的目的是通過協同過濾提供個性化推薦。
在此步驟中會有少量與用戶相似的候選者。接下來我們需要越加仔細地分析這些候選者，以便做出最好的決策——該任務由排序網絡完成。
排序網絡可以根據目標函數爲每個視頻打分，該目標函數使用的是描述視頻的數據和與用戶行爲相關的信息。打分最高的視頻會按分數排序，呈現給用戶。
經過以上這兩個步驟，我們可以實現把龐大的視頻集精準推薦給用戶的操作，同時確保少數視頻仍是個性化推薦。
文章來源：Recommendation System Algorithms
以上內容由第四範式-先薦編譯。
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