一、为什么我们需要推荐系统？

几十年来，从时间维度上看，信息呈指数爆炸式的增长，数据和信息已经成为一种重要的生产资料了。

如果从表现维度上看，图片、视频等越来越多，信息的载体越来越多。

除此之外，任何一家企业公司都需要留存与转化，推荐系统越完善，用户信息采集的越多，从而可以达到更好的优化推荐效果，这会有明显的正反馈效应。

二、推荐系统的发展阶段

早期：
1990年由哥伦比亚大学教授首次提出。
1992年协同过滤被踢出。
2001年Item-based CF出现。

发展高潮期：
2006-2009年，Netflix发起的电影推荐系统竞赛。
2009年BPR算法成为隐式反馈数据推荐的经典算法。

深度学习期：
2016年谷歌发布YoutubeDNN，分为召回排序两个阶段。
2018年阿里引入注意力机制。
近年来字节、百度等公司均大规模使用深度学习。

三、推荐系统模型

推荐系统的抽象结构：

四、通用推荐系统框架

4.1 数据生产

将有用的信息进行汇总、清洗、及预处理，为后续的分析和推荐做准备。

4.2 数据存储

进行持久化存储收集到的数据。方便后续不同阶段和不同模块灵活的取用。通常会按照数据的冷热、结构化和非结构化等等特征进行分布存储。

4.3 算法召回

将海量的数据集，通过特定的算法进行初步筛选。通常会把候选集的数据规模从数十万降低至数百或者数千个。
在实际的算法过程中，会考虑多种策略，做到面面俱到。

4.4 结果排序

对召回的结果进行进一步的筛选，并且进行精确的排序。通常会将数据集规模从数百降低至几十，排序时会针对多个目标进行优化。

4.5 结果应用

根据不同的场景给用户展示最终的推荐结果，场景的不同往往会影响推荐的策略和算法。

• 总的来说，从上百万的候选集中召回一定的数据，然后进行排序，最终成为推荐结果。

4.6 新浪微博的框架开源结构图

五、推荐常用特征

5.1 用户特征

自然属性：姓名、性别、年龄、地域。
画像特征：兴趣、行为。
关系特征：人群属性、关注关系、亲密度等等。
协同特征：点击相似用户、兴趣分类相似用户、兴趣主题相似用户。

5.2 物品特征

静态特征：分类、标签、主题、价格。
动态特征：热度、分类热度、标签热度。
相关性特征：主题相似、分类匹配、主题匹配、关键词匹配等等。
上下文特征：最近N条浏览记录。
环境特征：时间、地理位置等等。

六、推荐常用算法

基于流行度：最热门的、最新、最多人点赞等等。
基于内容：相同标签、关键词、主题等等。
基于关联规则：看了A的人也看了B。
近邻推荐：协同过滤（又可以进一步分为基于用户、基于物品、基于模型的过滤）

七、结果评估指标

7.1 准确率

1、准确率：正确的预测样本数/总采样数。（但容易被正负样本比例影响）

7.2 AUC指标

2、曲线下面积AUC：不同阈值下，预测结果中真阳和假阳之比。

ROC指标：
对于输出值连续的分类器（如概率预测），在某一阈值下真阳性TP的概率/假阳性FP的概率。
阈值的概念：就是超过多少概率下，才会认为是垃圾邮件。（例如阈值0.6，只有概率大于0.6时，才认为是真阳性。）

AUC可以看成：随机从正负样本中选取一对正负样本，其中正样本的得分大于负样本的概率。（就是任意选取一对正负样本，能够正样本的得分概率大于负样本的概率。）这对于正负样本的数值比例不会受影响！就优化了准确率这个评估指标。

AUC=1时，就是完美分类器。
AUC>0.5时候，绝大多数真实分类器的区间。
AUC=0.5，就是基线分类器，就是抛硬币。
AUC<0.5，对于负样本更加准确，是可以转化为正分类器的。

7.3 其他指标

满意度：准确率、停留时长、转化率。
覆盖率：长尾物品是否能被推荐。
多样性：推荐的物品是否两两不相似，尽可能覆盖多个兴趣点。
新颖性：是否能推一些新兴的产品。
惊喜性：推荐的东西和用户历史行为记录都不相似，但是用户非常喜欢。
实时性：根据用户最新喜好实时更新推荐结果。
商业目标：是否能达成商业目标如GMV。