亞馬遜的CEO Jeff Bezos曾經(jīng)說過，他的夢想是“如果我有100萬個用戶，我就要為他們做100萬個亞馬遜網(wǎng)站”。智能推薦系統(tǒng)承載的就是這個夢想，即通過數(shù)據(jù)挖掘技 術(shù)，為每一個用戶實現(xiàn)個性化的推薦結(jié)果，讓每個用戶更便捷的獲取信息。為了實現(xiàn)這個夢想，過去十余年間，無數(shù)頂尖技術(shù)專家和工程師投身于推薦算法和技術(shù)的 研究與應(yīng)用中，很多優(yōu)秀的方法被提出，很多技術(shù)難題被攻克。在今天的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中，越來越多“聰明”的推薦系統(tǒng)被開發(fā)出來，并被廣大用戶信賴和使用。

智能推薦系統(tǒng)充分運用了機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、搜索引擎、自然語言處理等相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)。但推薦系統(tǒng)并不神秘，事實上，推薦在我們身邊無處不在。對廣 大軟件開發(fā)工程師們來說，能夠投身于推薦系統(tǒng)的研發(fā)，是一件既有趣又充滿挑戰(zhàn)的工作。想要成功的開發(fā)一套效果良好的推薦系統(tǒng)，有一系列值得重視的關(guān)鍵點， 文本對此進行了總結(jié)，具體列舉如下。

數(shù)據(jù)是一切推薦系統(tǒng)的基礎(chǔ)。良好的推薦效果一定是來自于豐富而準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)既包括了用戶（user）和待推薦物品（item）相關(guān)的基礎(chǔ)信 息（注：item和具體的推薦場景相關(guān)，可以是商品、影片、音樂、新聞等，如果是進行好友推薦，那么item也可以是user本身），另一方面，user 和item之間在網(wǎng)站或應(yīng)用中發(fā)生的用戶行為和關(guān)系數(shù)據(jù)也非常重要。因為這些用戶行為和關(guān)系數(shù)據(jù)能真實的反映每個用戶的偏好和習(xí)慣。采集這些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并 做好清洗和預(yù)處理，是整個推薦系統(tǒng)的基石。

用戶行為數(shù)據(jù)，又可細分為兩部分：顯式反饋數(shù)據(jù)（explicit feedbacks）和隱式反饋（implicit feedbacks）數(shù)據(jù)。顯式反饋是指能明確表達用戶好惡的行為數(shù)據(jù)，例如用戶對某商品的購買、收-藏、評分等數(shù)據(jù)。與之相反，隱式反饋數(shù)據(jù)是指無法直 接體現(xiàn)用戶偏好的行為，例如用戶在網(wǎng)站中的點擊、瀏覽、停留、跳轉(zhuǎn)、關(guān)閉等行為。通過挖掘顯式反饋數(shù)據(jù)能明確把握用戶的偏好，但在很多應(yīng)用中，顯式反饋數(shù) 據(jù)通常很稀疏，導(dǎo)致對用戶偏好的挖掘無法深入。這個問題在一些剛上線的應(yīng)用、或者偏冷門的物品或用戶身上反映尤其明顯。在這種情況下，用戶的隱式反饋數(shù)據(jù) 就顯得尤為重要。因為雖然用戶在網(wǎng)站中的點擊等行為很龐雜，但其中蘊藏了大量信息。在2006-2008年間進行的國際著名推薦競賽Netflix Prize中，冠軍隊成員Yehuda Koren發(fā)現(xiàn)將用戶租用影片的記錄，轉(zhuǎn)換為特征向量注入奇異值分解算法（SVD）用于影響用戶興趣向量，能夠很好的提高推薦準(zhǔn)確率。

基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的預(yù)處理對推薦效果的提升也非常有幫助。以2012年的ACM KDD-Cup（國際數(shù)據(jù)挖掘競賽）為例，訓(xùn)練樣本中，負樣本的數(shù)量居然達到了總樣本數(shù)量的92.82%，但是通過仔細分析這些負樣本，發(fā)現(xiàn)其中有大量樣 本存在噪音，通過一系列的Session分析和篩選方法，從中保留了11.2%的樣本進行后續(xù)推薦挖掘，不僅成功提高了推薦精度，而且大大減少了運算量。 所以充分利用各類顯式和隱式數(shù)據(jù)，并做好數(shù)據(jù)的預(yù)處理，保證輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量，是第一個關(guān)鍵點。

經(jīng)過多年的發(fā)展，很多種推薦算法被提出來。常見的推薦方法，從大類上分，有基于歷史行為（Memory-based）的方法、基于模型 （Model-based）的方法、基于內(nèi)容（Content-based）方法等。在Memory-based方法這個方向，又可進一步細分為基于物品 的協(xié)同過濾算法（item-based collaborative filtering）、基于用戶的協(xié)同過濾算法（user-based collaborative filtering）、關(guān)聯(lián)規(guī)則（association rule）等；Model-based方法常用的包括Random Walk、pLSA、SVD、SVD++等。每種方法在具體實施時，針對不同的問題又有很多不同的實現(xiàn)方案，例如在基于物品的協(xié)同過濾算法（item- based collaborative filtering）中，item之間相似度計算公式（Similarity）也可能有很多很多種變化。

在系統(tǒng)推薦的結(jié)果以外，還有一類傳統(tǒng)的方式是通過專家進行推薦。這些專家可以是一些有經(jīng)驗的編輯，也可以是社區(qū)中意見領(lǐng)袖等。這些領(lǐng)域?qū)＜彝扑]的結(jié)果，在很多實際應(yīng)用中，可以作為算法推薦結(jié)果的有益補充。

事實上，在實踐中并沒有任何一種方法在實踐中始終占據(jù)壓倒性的優(yōu)勢，它們各有千秋，分別有其各自合適的應(yīng)用場景，因此因地制宜根據(jù)不同的場景，挑選 不同的方法，并有機的結(jié)合起來，能讓推薦效果得到極大的提升。常見的融合方法包括Restricted Boltzmann Machines（RBM）， Gradient Boosted Decision Trees（GBDT），Logistic Regression（LR）等，這方面歷次推薦競賽中有很多相關(guān)文章，可以看到為了提升推薦效果，將不同算法的結(jié)果能夠取長補短，各自發(fā)揮價值，是極為 有效的。

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