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十四、推荐系统

1. 问题规划

现在各大公司都需要抓住用户的爱好给用户推荐他们想要的信息，以获取关注度，所以接下来就引出了我们的推荐系统，我们先来看个例子关于预测电影评分的，首先先来了解一下参数含义：

• n_u代表用户的数量，n_m代表电影的数量。
• r(i,j)代表第j个用户是否对第i部电影进行了评价，如果r等于1，说明进行了评价。
• y^(i,j)代表第j个用户对于第i部电影的评分，只有当r(i,j)等于1时，y^(i,j)才有数值。

所以我们可以通过一系列的数据，去了解用户的电影喜欢类型，从而预测他们对一些没评分电影的评分。

2. 基于内容的推荐算法

现在，我们来介绍一种算法，叫做基于内容的推荐算法，下面是一个例子。

例子还是和上节课的一样，现在我们引出两个特征分别代表爱情和动作的程度，然后再加入一个截止特征，将他们组合成一个x⁽ⁱ⁾向量代表每一部电影的特征量，而每个用户都会对应一个θ，这如何得到我们后面会讲，总之如果想预测用户对于某部电影的评分的话，可以看做是一次线性问题，只需将x于θ的转置相乘做一次内积便能得到最终结果。接下来，我们来看看其中的具体步骤。

这里要注意的是m^(j)代表评价一部电影的用户数量，而我们可以通过上面的值得到代价函数，我们来整合一下。

我们可以将单个θ的代价函数再通过累加变成多个参数合成的代价函数，接下来再来做一个总结。

上面还提到了如何拟合θ参数，这里与线性回归问题十分相似，因为这个算法本质上也是线性回归。

3. 协同过滤

这节课再来讲一个关于如何构建推荐系统的算法，叫做协同过滤，它可以自动学习所需要的特征，通俗来讲就是这个算法通过观察用户的行为来得到特征，所以这里的协同有每个用户都在帮助这个算法进行学习的意思。

还是来看同一个例子，只不过这里我们不知道特征是什么，但是我们可以通过询问用户对爱情电影和动作电影的喜爱程度即θ来推断出x是什么，如下面所示。

我们可以通过给定的θ，从而最小化上面的代价函数得知x是什么。你现在可能会将这节课的内容和上节课的内容混淆，所以我们现在这里总结一下。

上节课我们是通过给定x得到θ，而这节课我们是通过给定θ得到x，其实这两者并不冲突，我们可以通过反复进行这两个算法，从θ得到x再从x得到θ这样反复进行，我们最终会得到一个非常适合的特征和θ值。

然而这样做的效率并不高，如果能够同时得到θ和x就再好不过了。

我们把上面用到的两个式子结合起来，就得到了最终的代价函数。我们上面的第一个代价函数前面其实就是对第j个用户的所有评分过的电影求和，而第二个代价函数前面其实就是对第i个电影被所有评分过它的用户求和，而将这两者结合起来就能得到最终的代价函数，可以同时得到x和θ值。所以，总结起来如下：

• 我们首先对于x和θ初始化为小的随机值。
• 然后最小化代价函数，可以利用梯度下降算法或其它高级算法，得到x和θ值。
• 最后通过得到的x和θ去预测用户对于电影的评分，即将θ得转置与x做内积。

4. 矢量化：低秩矩阵分解

我们接下来要解决的问题是，如果给定一个商品，我们能否够通过这个商品去联想到其它相关的商品，所以我们希望可以通过另一种方法来写出协同过滤算法。

还是同一个例子，只不过现在我们将所有的评分y提取出来变成一个矩阵Y来表示，然后按下面展开。

我们可以将矩阵中展开的值进行进一步提取，提取出X和θ两个向量，这样就可以通过Xθ^T来表示Y了，这里的协同过滤我们还可以称为低秩矩阵分解（low rank matrix factorization）。

所以，我们就可以利用每个电影所学习到的特征，来寻找相似的电影。

我们可以计算电影j的x和电影i的x的差值，从而判断两者的相似度。

5. 实施细节：均值规范化

接下来，我将介绍这章的最后一个细节均值规范化，它可以使算法运行的更好。

这里我们引入一个新的用户，他对所有电影都没有进行评分，所以如果我们尝试获得他的θ的话，只有正则化的一项会决定θ的值，并且最终结果会为0，这样就导致对所有的电影预测他给的评分都会为0，而均值规范化会解决这个问题。

我们还是将所有的y放入一个矩阵Y中，然后计算每一行的平均值从而得到向量μ，再将Y减去μ从而得到Y中每一行的均值都为0的情况，然后再对这个Y进行协同滤波，学习得到θ和x，再去预测结果。

这里要注意的时，我们在预测时还要加会我们刚刚减掉的μ，所以即使我最终得到的θ还是0，我们θ的转置与x的内积还是0，但是加上一个μ最终结果就不为0，而是为该电影所有评分的均值，这对于新用户一无所知的情况还是有意义的。