如何搭建一个推荐系统？

　　笔者重读《推荐系统实践》，总结了其中要点，也阐述了自己的一些想法，分享给大家，供大家参考学习。
　　在这个信息过载的时代，个性化推荐系统是我们日常都会接触到的，最近因为要给小伙伴分享，重新过了一下《推荐系统实践》这本书的内容，也把其中一些要点整理分享出来。
　　首先来说说，为什么要有个性化推荐系统，主要是为了以下两点：
　　解决信息过载问题；
　　挖掘长尾物品信息。
　　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。
　　推荐算法评估指标
　　准确率：准确率是针对预测结果而言的，表示给用户推荐的物品中，有多少是真正感兴趣的。
　　召回率：召回率是针对推荐的结果，它表示的是用户感兴趣的物品中，有多少个是系统推荐的。
　　覆盖率：反映了推荐算法挖掘长尾物品的能力，如果所有物品都至少推荐给了1个用户，则覆盖率为100。
　　流行度：根据推荐物品的平均流行度进行度量，如果推荐物品的流行度都比较高，则物品新颖度比较低。
　　常用推荐算法
　　协同过滤算法是基于用户行为数据设计的推荐算法，其中主要包括三类算法：基于领域的方法、隐语义模型、基于图的随机游走算法，这里主要给大家介绍一下基于领域的方法，分为UserCF和ItemCF两种。
　　基于用户的协同过滤（UserCollaborativeFiltering）
　　UserCF的基础逻辑是给用户推荐和他兴趣相似的其他用户喜欢的物品，步骤如下：
　　找到和目标用户兴趣相似的用户集合；
　　找到这个集合中的用户喜欢的，且目标用户没有听说过的物品推荐给目标用户。
　　设有两个用户u和v，N（u）表示用户u曾经有过正反馈的物品集合，可通过以下方式计算两个用户的兴趣相似度：
　　Jaccard公式：
　　计算余弦相似度：
　　得到用户的兴趣相似度后，选择与用户兴趣最相似的K个用户，将他们的兴趣物品（并排除目标用户已反馈过的物品），推荐给目标用户。
　　算法缺点
　　随着网站用户数目越来越大，计算用户兴趣相似矩阵越来越困难；
　　运算时间复杂度和空间复杂度与用户数增长近似于平方关系。
　　因此，亚马逊推出了itemCF。
　　基于物品的协同过滤（ItemCollaborativeFiltering）
　　UserCF的基础逻辑是给用户推荐和他之前喜欢的物品相似的物品，步骤如下：
　　计算物品之间的相似度；
　　根据物品的相似度和用户的历史行为给用户生成推荐列表。
　　通过计算喜欢物品i的用户中有多少也喜欢物品j，来计算两个物品的相似度：
　　得到物品的相似度后，选择与其最相似的K个物品集合，推荐给目标用户。
　　UserCF与ItemCF算法的对比
　　推荐系统的评估维度
　　评估一个推荐系统的质量，需要综合多个维度进行评估，核心维度如下：
　　用户满意度：用户后续行为反馈，调研
　　预测准确度：准确度召回率
　　覆盖率：对物品长尾的挖掘能力，注意马太效应的影响
　　多样性：用户兴趣类型分布
　　新颖性：排除用户历史反馈物品，排除热门物品
　　惊喜度：非用户历史兴趣，但是满意
　　信任度：透明度，推荐机制解释程度
　　实时性：是否可以针对用户行为实时进行反馈
　　健壮性：防攻击，反作弊
　　商业目标达成情况
　　冷启动
　　除了以上所述，搭建推荐系统，还需要考虑的一个重要问题就是“冷启动”，涉及冷启动的场景主要有以下三类：
　　1。用户冷启动
　　一个新用户，没有任何历史行为数据，怎么做推荐。
　　2。物品冷启动
　　一个新上线的物品，没有用户对它产生过行为，怎么推荐给感兴趣的用户。
　　3。系统冷启动
　　一个新开发的网站，没有用户数据，怎么做个性化推荐。
　　根据系统的场景属性，可以设计不同的冷启动方式：
　　提供非个性化推荐；
　　利用用户注册信息如年龄性别等做粗颗粒度推荐；
　　利用用户社交关系；
　　新用户要求对一系列物品进行反馈；
　　对应新物品，利用内容属性推荐给相似物品感兴趣用户；
　　专家搭建多维度标签体系。
　　设计一个健全的推荐系统，算法和策略需要综合考虑多项因素，包括服务器、计算资源成本，人力成本，可持续性和可扩展性等。
　　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。
　　希望我的梳理可以给到一些启发和参考。