Collaborative Filtering Recommendations (協同過濾，簡稱CF) 是目前最流行的推薦方法，在研究界和工業界得到大量使用。但是，工業界真正使用的系統一般都不會隻有CF推薦算法，Content-based Recommendations (CB) 基本也會是其中的一部分。
CB應該算是最早被使用的推薦方法吧，它根據使用者過去喜歡的産品（本文統稱為 item），為使用者推薦和他過去喜歡的産品相似的産品。例如，一個推薦飯店的系統可以依據某個使用者之前喜歡很多的烤肉店而為他推薦烤肉店。 CB最早主要是應用在資訊檢索系統當中，是以很多資訊檢索及資訊過濾裡的方法都能用于CB中。
CB的過程一般包括以下三步：
1. Item Representation：為每個item抽取出一些特征（也就是item的content了）來表示此item；
2. Profile Learning：利用一個使用者過去喜歡（及不喜歡）的item的特征資料，來學習出此使用者的喜好特征（profile）；
3. Recommendation Generation：通過比較上一步得到的使用者profile與候選item的特征，為此使用者推薦一組相關性最大的item。
[3]中對于上面的三個步驟給出一張很細緻的流程圖（第一步對應着Content Analyzer，第二步對應着Profile Learner，第三步對應着Filtering Component）：
舉個例子說明前面的三個步驟。對于個性化閱讀來說，一個item就是一篇文章。根據上面的第一步，我們首先要從文章内容中抽取出代表它們的屬性。常用的方法就是利用出現在一篇文章中詞來代表這篇文章，而每個詞對應的權重往往使用資訊檢索中的tf-idf來計算。比如對于本文來說，詞“CB”、“推薦”和“喜好”的權重會比較大，而“烤肉”這個詞的權重會比較低。利用這種方法，一篇抽象的文章就可以使用具體的一個向量來表示了。第二步就是根據使用者過去喜歡什麼文章來産生刻畫此使用者喜好的 profile了，最簡單的方法可以把使用者所有喜歡的文章對應的向量的平均值作為此使用者的profile。比如某個使用者經常關注與推薦系統有關的文章，那麼他的profile中“CB”、“CF”和“推薦”對應的權重值就會較高。在獲得了一個使用者的profile後，CB就可以利用所有item與此使用者profile的相關度對他進行推薦文章了。一個常用的相關度計算方法是cosine。最終把候選item裡與此使用者最相關（cosine值最大）的N個item作為推薦傳回給此使用者。
接下來我們詳細介紹下上面的三個步驟。
一. Item Representation
真實應用中的item往往都會有一些可以描述它的屬性。這些屬性通常可以分為兩種：結構化的（structured）屬性與非結構化的（unstructured）屬性。所謂結構化的屬性就是這個屬性的意義比較明确，其取值限定在某個範圍；而非結構化的屬性往往其意義不太明确，取值也沒什麼限制，不好直接使用。比如在交友網站上，item就是人，一個item會有結構化屬性如身高、學曆、籍貫等，也會有非結構化屬性（如item自己寫的交友宣言，部落格内容等等）。對于結構化資料，我們自然可以拿來就用；但對于非結構化資料（如文章），我們往往要先把它轉化為結構化資料後才能在模型裡加以使用。真實場景中碰到最多的非結構化資料可能就是文章了（如個性化閱讀中）。下面我們就詳細介紹下如何把非結構化的一篇文章結構化。
如何代表一篇文章在資訊檢索中已經被研究了很多年了，下面介紹的表示技術其來源也是資訊檢索，其名稱為向量空間模型（Vector Space Model，簡稱VSM）。
記我們要表示的所有文章集合為
，而所有文章中出現的詞（對于中文文章，首先得對所有文章進行分詞）的集合（也稱為詞典）為
。也就是說，我們有N篇要處理的文章，而這些文章裡包含了n個不同的詞。我們最終要使用一個向量來表示一篇文章，比如第j篇文章被表示為
，其中
表示第1個詞
在文章j中的權重，值越大表示越重要；
中其他向量的解釋類似。是以，為了表示第j篇文章，現在關鍵的就是如何計算
各分量的值了。例如，我們可以選取
為1，如果詞
出現在第 j 篇文章中；選取為0，如果
未出現在第j篇文章中。我們也可以選取
為詞
出現在第 j 篇文章中的次數（frequency）。但是用的最多的計算方法還是資訊檢索中常用的詞頻-逆文檔頻率（term frequency–inverse document frequency，簡稱tf-idf）。第j篇文章中與詞典裡第k個詞對應的tf-idf為：
其中
是第k個詞在文章j中出現的次數，而
是所有文章中包括第k個詞的文章數量。
最終第k個詞在文章j中的權重由下面的公式獲得：
做歸一化的好處是不同文章之間的表示向量被歸一到一個量級上，便于下面步驟的操作。
二. Profile Learning
假設使用者u已經對一些item給出了他的喜好判斷，喜歡其中的一部分item，不喜歡其中的另一部分。那麼，這一步要做的就是通過使用者u過去的這些喜好判斷，為他産生一個模型。有了這個模型，我們就可以根據此模型來判斷使用者u是否會喜歡一個新的item。是以，我們要解決的是一個典型的有監督分類問題，理論上機器學習裡的分類算法都可以照搬進這裡。
下面我們簡單介紹下CB裡常用的一些學習算法：
1. 最近鄰方法（k-Nearest Neighbor，簡稱kNN）
對于一個新的item，最近鄰方法首先找使用者u已經評判過并與此新item最相似的k個item，然後依據使用者u對這k個item的喜好程度來判斷其對此新item的喜好程度。這種做法和CF中的item-based kNN很相似，差别在于這裡的item相似度是根據item的屬性向量計算得到，而CF中是根據所有使用者對item的評分計算得到。
對于這個方法，比較關鍵的可能就是如何通過item的屬性向量計算item之間的兩兩相似度。[2]中建議對于結構化資料，相似度計算使用歐幾裡得距離；而如果使用向量空間模型（VSM）來表示item的話，則相似度計算可以使用cosine。
2. Rocchio算法
Rocchio算法是資訊檢索中處理相關回報（Relevance Feedback）的一個著名算法。比如你在搜尋引擎裡搜“蘋果”，當你最開始搜這個詞時，搜尋引擎不知道你到底是要能吃的水果，還是要不能吃的蘋果，是以它往往會盡量呈現給你各種結果。當你看到這些結果後，你會點一些你覺得相關的結果（這就是所謂的相關回報了）。然後如果你翻頁檢視第二頁的結果時，搜尋引擎可以通過你剛才給的相關回報，修改你的查詢向量取值，重新計算網頁得分，把跟你剛才點選的結果相似的結果排前面。比如你最開始搜尋“蘋果”時，對應的查詢向量是{“蘋果” : 1}。而當你點選了一些與Mac、iPhone相關的結果後，搜尋引擎會把你的查詢向量修改為{“蘋果” : 1, “Mac” : 0.8, “iPhone” : 0.7}，通過這個新的查詢向量，搜尋引擎就能比較明确地知道你要找的是不能吃的蘋果了。Rocchio算法的作用就是用來修改你的查詢向量的：{“蘋果” : 1} --> {“蘋果” : 1, “Mac” : 0.8, “iPhone” : 0.7}。
在CB裡，我們可以類似地使用Rocchio算法來獲得使用者u的profile
：
其中
表示item j的屬性，
與
分别表示已知的使用者u喜歡與不喜歡的item集合；而
與
為正負回報的權重，它們的值由系統給定。
在獲得
後，對于某個給定的item j，我們可以使用
與
的相似度來代表使用者u對j的喜好度。
Rocchio算法的一個好處是
可以根據使用者的回報實時更新，其更新代價很小。
正如在本節開頭所說，本節要解決的是一個典型的有監督分類問題。是以各種有效的分類機器學習算法都可以用到這裡，下面列舉幾個常用的分類算法：
3. 決策樹算法（Decision Tree，簡稱DT）
當item的屬性較少而且是結構化屬性時，決策樹一般會是個好的選擇。這種情況下決策樹可以産生簡單直覺、容易讓人了解的結果。而且我們可以把決策樹的決策過程展示給使用者u，告訴他為什麼這些item會被推薦。但是如果item的屬性較多，且都來源于非結構化資料（如item是文章），那麼決策樹的效果可能并不會很好。
4. 線性分類算法（Linear Classifer，簡稱LC）
對于我們這裡的二類問題，線性分類器（LC）嘗試在高維空間找一個平面，使得這個平面盡量分開兩類點。也就是說，一類點盡可能在平面的某一邊，而另一類點盡可能在平面的另一邊。
仍以學習使用者u的分類模型為例。
表示item j的屬性向量，那麼LC嘗試在
空間中找平面
，使得此平面盡量分開使用者u喜歡與不喜歡的item。其中的
就是我們要學習的參數了。最常用的學習
的方法就是梯度下降法了，其更新過程如下：
其中的上角标t表示第t次疊代，
表示使用者u對item j的打分（例如喜歡則值為1，不喜歡則值為-1）。
為學習率，它控制每步疊代變化多大，由系統給定。
和Rocchio算法一樣，上面更新公式的好處就是它可以以很小的代價進行實時更新，實時調整使用者u對應的
。
說到這裡，很多童鞋可能會想起一些著名的線性分類器：Logistic Regression和Linear SVM等等，它們當然能勝任我們這裡的分類任務。[2]中提到Linear SVM用在文本分類上能獲得相當不錯的效果:)。
如果item屬性
的每個分量都是0/1取值的話（如item為文章，
的第k個分量為1表示詞典中第k個詞在item j中，為0表示第k個詞不在item j中），那麼還有一種很有意思的啟發式更新
的算法：Winnow算法。[4]中就是使用Winnow算法來獲得user profile的。
5. 樸素貝葉斯算法（Naive Bayes，簡稱NB）
NB算法就像它的簡稱一樣，牛逼！NB經常被用來做文本分類，它假設在給定一篇文章的類别後，其中各個詞出現的機率互相獨立。它的假設雖然很不靠譜，但是它的結果往往驚人地好。再加上NB的代碼實作比較簡單，是以它往往是很多分類問題裡最先被嘗試的算法。我們現在的profile learning問題中包括兩個類别：使用者u喜歡的item，以及他不喜歡的item。在給定一個item的類别後，其各個屬性的取值機率互相獨立。我們可以利用使用者u的曆史喜好資料訓練NB，之後再用訓練好的NB對給定的item做分類。NB的介紹很多，這裡就不再啰嗦了，有不清楚的童鞋可以參考NB Wiki，或者[1-3]。
三. Recommendation Generation
如果上一步Profile Learning中使用的是分類模型（如DT、LC和NB），那麼我們隻要把模型預測的使用者最可能感興趣的n個item作為推薦傳回給使用者即可。而如果Profile Learning中使用的直接學習使用者屬性的方法（如Rocchio算法），那麼我們隻要把與使用者屬性最相關的n個item作為推薦傳回給使用者即可。其中的使用者屬性與item屬性的相關性可以使用如cosine等相似度度量獲得。
四.興趣遷移——衰減機制
我們大家會不會想到，我們的興趣點可能是會随時間改變的呢？比如這段時間蘋果出了一款新産品，我關注一下，但一個月後，我可能就完全不在意這件事了，但是可能蘋果相關的關鍵詞還一直在我的關鍵詞表裡，那會不會導緻我依然收到相似的我已經不關心的新聞的推薦呢？也就是如何處理這種興趣遷移問題呢？
為了解決這個問題，我們可以引入一個衰減機制，即讓使用者的關鍵詞表中的每個關鍵詞喜好程度都按一定周期保持衰減。考慮到不同詞的TFIDF值可能差異已經在不同的數量級，我們考慮用指數衰減的形式來相對進行公平的衰減。即引入一個系數，，我們每隔一段時間，對所有使用者的所有關鍵詞喜好程度進行*的衰減，那麼就完成了模拟使用者興趣遷移的過程。
當然，一直衰減下去，也會使得一些本來就已經完全不感興趣的關鍵詞可能衰減到了0.0000001了，還在衰減，還死皮賴臉地待在詞表裡占位置，那麼自然而然，我們可以設定一個門檻值L，規定對每個使用者的每次衰減更新完成後，将詞表裡喜好值小于L的關鍵詞直接清除
CB的優點：
1. 使用者之間的獨立性（User Independence）：既然每個使用者的profile都是依據他本身對item的喜好獲得的，自然就與他人的行為無關。而CF剛好相反，CF需要利用很多其他人的資料。CB的這種使用者獨立性帶來的一個顯著好處是别人不管對item如何作弊（比如利用多個賬号把某個産品的排名刷上去）都不會影響到自己。
2. 好的可解釋性（Transparency）：如果需要向使用者解釋為什麼推薦了這些産品給他，你隻要告訴他這些産品有某某屬性，這些屬性跟你的品味很比對等等。
3. 新的item可以立刻得到推薦（New Item Problem）：隻要一個新item加進item庫，它就馬上可以被推薦，被推薦的機會和老的item是一緻的。而CF對于新item就很無奈，隻有當此新item被某些使用者喜歡過（或打過分），它才可能被推薦給其他使用者。是以，如果一個純CF的推薦系統，新加進來的item就永遠不會被推薦:( 。
CB的缺點：
1. item的特征抽取一般很難（Limited Content Analysis）：如果系統中的item是文檔（如個性化閱讀中），那麼我們現在可以比較容易地使用資訊檢索裡的方法來“比較精确地”抽取出item的特征。但很多情況下我們很難從item中抽取出準确刻畫item的特征，比如電影推薦中item是電影，社會化網絡推薦中item是人，這些item屬性都不好抽。其實，幾乎在所有實際情況中我們抽取的item特征都僅能代表item的一些方面，不可能代表item的所有方面。這樣帶來的一個問題就是可能從兩個item抽取出來的特征完全相同，這種情況下CB就完全無法區分這兩個item了。比如如果隻能從電影裡抽取出演員、導演，那麼兩部有相同演員和導演的電影對于CB來說就完全不可區分了。
2. 無法挖掘出使用者的潛在興趣（Over-specialization）：既然CB的推薦隻依賴于使用者過去對某些item的喜好，它産生的推薦也都會和使用者過去喜歡的item相似。如果一個人以前隻看與推薦有關的文章，那CB隻會給他推薦更多與推薦相關的文章，它不會知道使用者可能還喜歡數位。
3. 無法為新使用者産生推薦（New User Problem）：新使用者沒有喜好曆史，自然無法獲得他的profile，是以也就無法為他産生推薦了。當然，這個問題CF也有。
CB應該算是第一代的個性化應用中最流行的推薦算法了。但由于它本身具有某些很難解決的缺點（如上面介紹的第1點），再加上在大多數情況下其精度都不是最好的，目前大部分的推薦系統都是以其他算法為主（如CF），而輔以CB以解決主算法在某些情況下的不精确性（如解決新item問題）。但CB的作用是不可否認的，隻要具體應用中有可用的屬性，那麼基本都能在系統裡看到CB的影子。組合CB和其他推薦算法的方法很多（我很久以後會寫一篇博文詳細介紹之），最常用的可能是用CB來過濾其他算法的候選集，把一些不太合适的候選（比如不要給小孩推薦偏成人的書籍）去掉。
[References]
[1] Gediminas Adomavicius and Alexander Tuzhilin, Towards the Next Generation of Recommender Systems: A Survey of the State-of-the-Art and Possible Extensions
[2] Michael J. Pazzani and Daniel Billsus, Content-Based Recommendation Systems, 2007
[3] Pasquale Lops, Marco de Gemmis and Giovanni Semeraro, Chapter 3 in Recommender Systems Handbook, 2011
[4] Michael J. Pazzani, A Framework for Collaborative, Content-Based and Demographic Filtering, 1999
轉自：https://blog.csdn.net/nicajonh/article/details/79657317