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1.1 什么是推荐系统
13-03-01    奋斗的小年轻
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本书通过大量代码和图表全面系统地阐述了和推荐系统有关的理论基础,介绍了评价推荐系统优劣的各种标准(比如覆盖率、满意度)和方法(比如AB 测试),总结了当今互联网领域中各种和推荐有关的产品和服务。另外...立即去当当网订购

如果想买一包花生米,你有多少种办法?假设附近有一个24小时便利店,你可以走进店里,看看所有的货架,转一圈找到花生米,然后比较几个牌子的口碑或者价格找到自己喜欢的牌子,掏钱付款。如果家附近有一家沃尔玛,你可以走进店里,按照分类指示牌走到食品所在的楼层,接着按照指示牌找到卖干果的货架,然后在货架上仔细寻找你需要的花生米,找到后付款。如果你很懒,不想出门,可以打开当当或者淘宝,在一个叫做搜索框的东西里输入花生米3个字,然后你会看到一堆花生米,找到喜欢的牌子,付费,然后等待送货上门。上面这几个例子描述了用户在有明确需求的情况下,面对信息过载所采用的措施。在24小时便利店,因为店面很小,用户可以凭自己的经验浏览所有货架找到自己需要的东西。在沃尔玛,商品已经被放在无数的货架上,此时用户就需要借用分类信息找到自己需要的商品。而在淘宝或者当当,由于商品数目巨大,用户只能通过搜索引擎找到自己需要的商品。

但是,如果用户没有明确的需求呢?比如你今天很无聊,想下载一部电影看看。但当你打开某个下载网站,面对100年来发行的数不胜数的电影,你会手足无措,不知道该看哪一部。此时,你遇到了信息过载的问题,需要一个人或者工具来帮助你做筛选,给出一些建议供你选择。如果这时候有个喜欢看电影的朋友在身边,你可能会请他推荐几部电影。不过,总不能时时刻刻都去麻烦“专家”给你推荐,你需要的是一个自动化的工具,它可以分析你的历史兴趣,从庞大的电影库中找到几部符合你兴趣的电影供你选择。这个工具就是个性化推荐系统。

随着信息技术和互联网的发展,人们逐渐从信息匮乏的时代走入了信息过载(information overload)的时代 。在这个时代,无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了很大的挑战:对于信息消费者,从大量信息中找到自己感兴趣的信息是一件非常困难的事情;对于信息生产者,让自己生产的信息脱颖而出,受到广大用户的关注,也是一件非常困难的事情。推荐系统就是解决这一矛盾的重要工具。推荐系统的任务就是联系用户和信息,一方面帮助用户发现对自己有价值的信息,另一方面让信息能够展现在对它感兴趣的用户面前,从而实现信息消费者和信息生产者的双赢(如图1-1所示)。(本书后面将信息统称为“物品”,即可以供用户消费的东西。)


 

众所周知,为了解决信息过载的问题,已经有无数科学家和工程师提出了很多天才的解决方案,其中代表性的解决方案是分类目录和搜索引擎。而这两种解决方案分别催生了互联网领域的两家著名公司——雅虎和谷歌。著名的互联网公司雅虎凭借分类目录起家,而现在比较著名的分类目录网站还有国外的DMOZ、国内的Hao123等。这些目录将著名的网站分门别类,从而方便用户根据类别查找网站。但是随着互联网规模的不断扩大,分类目录网站也只能覆盖少量的热门网站,越来越不能满足用户的需求。因此,搜索引擎诞生了。以谷歌为代表的搜索引擎可以让用户通过搜索关键词找到自己需要的信息。但是,搜索引擎需要用户主动提供准确的关键词来寻找信息,因此不能解决用户的很多其他需求,比如当用户无法找到准确描述自己需求的关键词时,搜索引擎就无能为力了。和搜索引擎一样,推荐系统也是一种帮助用户快速发现有用信息的工具。和搜索引擎不同的是,推荐系统不需要用户提供明确的需求,而是通过分析用户的历史行为给用户的兴趣建模,从而主动给用户推荐能够满足他们兴趣和需求的信息。因此,从某种意义上说,推荐系统和搜索引擎对于用户来说是两个互补的工具。搜索引擎满足了用户有明确目的时的主动查找需求,而推荐系统能够在用户没有明确目的的时候帮助他们发现感兴趣的新内容。

从物品的角度出发,推荐系统可以更好地发掘物品的长尾(long tail)。美国《连线》杂志主编Chris Anderson在2004年发表了“The Long Tail”(长尾)一文并于2006年出版了《长尾理论》一书。该书指出,传统的80/20原则(80%的销售额来自于20%的热门品牌)在互联网的加入下会受到挑战。互联网条件下,由于货架成本极端低廉,电子商务网站往往能出售比传统零售店更多的商品。虽然这些商品绝大多数都不热门,但与传统零售业相比,这些不热门的商品数量极其庞大,因此这些长尾商品的总销售额将是一个不可小觑的数字,也许会超过热门商品(即主流商品)带来的销售额。主流商品往往代表了绝大多数用户的需求,而长尾商品往往代表了一小部分用户的个性化需求。因此,如果要通过发掘长尾提高销售额,就必须充分研究用户的兴趣,而这正是个性化推荐系统主要解决的问题。推荐系统通过发掘用户的行为,找到用户的个性化需求,从而将长尾商品准确地推荐给需要它的用户,帮助用户发现那些他们感兴趣但很难发现的商品。

要了解推荐系统是如何工作的,可以先回顾一下现实社会中用户面对很多选择时做决定的过程。仍然以看电影为例,一般来说,我们可能用如下方式决定最终看什么电影。

向朋友咨询。我们也许会打开聊天工具,找几个经常看电影的好朋友,问问他们有没有什么电影可以推荐。甚至,我们可以打开微博,发表一句“我要看电影”,然后等待热心人推荐电影。这种方式在推荐系统中称为社会化推荐(social recommendation),即让好友给自己推荐物品。

我们一般都有喜欢的演员和导演,有些人可能会打开搜索引擎,输入自己喜欢的演员名,然后看看返回结果中还有什么电影是自己没有看过的。比如我非常喜欢周星驰的电影,于是就去豆瓣搜索周星驰,发现他早年的一部电影我还没看过,于是就会看一看。这种方式是寻找和自己之前看过的电影在内容上相似的电影。推荐系统可以将上述过程自动化,通过分析用户曾经看过的电影找到用户喜欢的演员和导演,然后给用户推荐这些演员或者导演的其他电影。这种推荐方式在推荐系统中称为基于内容的推荐 (content-based filtering)。

我们还可能查看排行榜,比如著名的IMDB电影排行榜,看看别人都在看什么电影,别人都喜欢什么电影,然后找一部广受好评的电影观看。这种方式可以进一步扩展:如果能找到和自己历史兴趣相似的一群用户,看看他们最近在看什么电影,那么结果可能比宽泛的热门排行榜更能符合自己的兴趣。这种方式称为基于协同过滤(collaborative filtering)的推荐。

从上面3种方法可以看出,推荐算法的本质是通过一定的方式将用户和物品联系起来,而不同的推荐系统利用了不同的方式。图1-2展示了联系用户和物品的常用方式,比如利用好友、用户的历史兴趣记录以及用户的注册信息等。


 

通过这一节的讨论,我们可以发现推荐系统就是自动联系用户和物品的一种工具,它能够在信息过载的环境中帮助用户发现令他们感兴趣的信息,也能将信息推送给对它们感兴趣的用户。下一节将通过推荐系统的实际例子让大家加深对推荐系统的了解。

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