完整解决方案:AI产品运营常见的几种推荐算法

　　完整解决方案:AI产品运营常见的几种推荐算法

　　本文将简要介绍流行度算法、协同过滤、基于内容的推荐和混合方法等几种推荐算法...

　　鉴于首页君对算法了解不多，只是简单的原理说明，不涉及实际操作。

　　一、热算法

　　说到流行度算法，可能有些人比较陌生。换个词应该就知道了，也就是排行榜。

　　根据我们的理解，排行榜就是一个列表。根据一定的规则，给出从 1 到 N 的排名。我们优先选择列表中排名较高的事物。

　　流行度算法也是基于类似的原理。它根据一定的规则计算一个人气分数，然后取TopN；此外，可能还有一些人工干预的组件，比如细化、编辑推荐等。

　　热量算法的计算公式可以简单参考以下基本公式：

　　热度得分 = 初始热度得分 + 用户行为交互得分 - 时间衰减得分

　　初始人气得分可以分为两部分，一是基本得分，二是加权或减权。

　　基础分数是指自己计算的分数。以一篇文章文章为例，它包括作者信息和文章信息；相关要素包括作者级别、认证和历史出版物。状态、历史文章数据表现、文章长度、图片数量、关键词等。

　　基于以上相关要素，可以计算出一个基本分数，再结合一些加权或减重处理，就可以计算出一个初始热度分数。

　　权重项可能包括干货权重、新人贡献权重、运营干预权重等。权重项可能包括XX太受欢迎，包括XX关键词、疑似抄袭等。

　　在计算出一个初始的人气分数后，取 TopN 并推荐给用户。

　　用户行为交互点是指这个东西被推荐给用户之后的一些反馈。常见的反馈主要分为正反馈和负反馈两种。

　　正面反馈是常见的点击、转发、评论、采集和点赞。根据用户的行为，重新计算内容。每种行为的权重不同，具体权重需要结合业务属性来确定。

　　负反馈是用户明显不喜欢推荐的行为，比如减少类似推荐。基于获得的负反馈信息，减少了一些点。

　　时间衰减是指分数会随着时间的推移而衰减，以避免旧内容的热度分数一直很高，而无法暴露新内容。一般采用牛顿冷却定律，即非线性衰减。

　　

　　热量算法大致如上所述。它比较容易实现，适合冷启动。缺点是人数上千，没有办法做个性化分发，新内容也很难透露。

　　二、协同过滤

　　协同过滤主要通过计算人与物的相似度进行推荐，主要包括人与物、物与物、人与物的相似度。

　　常见的协同过滤算法主要有基于人的协同过滤、基于物品的协同过滤和基于模型的协同过滤。

　　1. 基于人的协同过滤

　　顾名思义，就是通过计算人与人之间的相似度来推荐物品。

　　比如小A喜欢A、B，小B喜欢C、D、E；而且小A和小B有一定的相似度，所以小A推荐小B最喜欢的物品C，参考下图。

　　基于人的协同过滤

　　这里有两个关键问题：

　　具体实施步骤为：

　　基于人的协同过滤的优势在于，它可以帮助用户发现一些比较新鲜、可能感兴趣的东西。或者对新用户的推荐可能不是很好。

　　2. 基于项目的协同过滤

　　顾名思义，就是根据物品之间的相似度来推荐的。比如小A喜欢Item A和Item B，Item A和Item C有一定的相似性，所以他可以推荐Item C给小A，请参考下面的*敏*感*词*：

　　基于项目的协同过滤

　　这里有两个关键问题：

　　

　　具体实现方法是：

　　需要注意的是，这里的相似度并不是物品之间的直接相似度，而是它们一起出现在多少个用户的兴趣列表中。

　　例如，在喜欢物品 A 的用户中，有多少用户喜欢物品 B，两者的重复次数越高，物品 A 和物品 B 的相似度就越高。

　　基于人物的协同过滤更多地反映了物品在小圈子中的受欢迎程度，而基于物品的协同过滤考虑了用户的历史行为，相对更加个性化；但是当item的数量很大的时候，也会面临item之间的相似度计算很复杂的问题。

　　3. 基于模型的协同过滤

　　顾名思义，它是基于一个模型来推荐的，这里使用的技术更多的是与机器学习领域相关的，比如关联规则挖掘、聚类、SVD、RBM、图模型等。（我不反正不懂）。

　　根据个人理解，根据用户对物品的兴趣程度训练一个黑盒模型，根据输入输出进行不断优化迭代。

　　用0-1进行评价，1表示用户肯定会感兴趣，0表示用户肯定不感兴趣；该模型是计算用户的兴趣度，然后优先向用户推荐兴趣度较高的东西，最后结合模型根据用户反馈不断优化。

　　总体流程是：

　　三、基于内容的推荐

　　基于内容的推荐是基于内容的推荐，主要基于内容之间的相似性。

　　比如我看了一部A导演的B电影，C出演了，我很喜欢这部电影。

　　理论上，我可以推荐A导演的其他作品，或者C主演的其他电影，以及B电影的系列电影或者其他类似题材的电影。

　　该算法的优点是易于冷启动，可以更好地向用户解释。缺点是难以组合不同的特征，难以给用户带来惊喜感，而且如果用户的属性挖掘不准确，就会比较推荐效果。区别。

　　四、混合方法

　　顾名思义，它是组合使用的。常见的策略主要包括加权、切换、分区和分层。

　　加权是指用一个线性公式将几种不同的推荐算法组合起来，赋予不同的权重，比如算法A 20%，算法B 50%，算法C 30%，然后计算出最终的推荐结果。

　　切换是指在不同的情况下使用不同的推荐算法，比如冷启动时使用流行的算法，等用户行为和数据可用后再切换到其他算法。

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