协同过滤算法:在抖音狂给1000个 *** 姐点赞的事被老婆发现了!

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产品经理要不要懂技术?要的!本系列文章将从最简单的概念开始,逐步讲解推荐系统的发展历程和最新实践。以产品经理的视角,阐述推荐系统涉及的算法,技术和架构。本章是第二章,将系统性地通过图文的方式介绍协同过滤算法。

协同过滤算法:在抖音狂给1000个小姐姐点赞的事被老婆发现了!

我有个兄弟,是抖音的点赞狂魔,他的点赞次数高达6924次,而且他大多数的赞都是给那些青春靓丽的 *** 姐们,如下图。看他的抖音推荐内容,都是满目的 *** 姐唱啊跳啊不亦乐乎,他也觉得甚爽。不过,好景不长,没多久他就跟我说:“我再也不敢再点了,我老婆已经发现我给 *** 姐们点了上1000个赞,而且知道我点赞的视频,也会推荐给她”。

协同过滤:在抖音狂给1000个小姐姐点赞的事被老婆发现了!

把好友看过的视频推荐给用户,这就是协同过滤。准确地说,叫用户协同过滤(User Collaborative Filtering)。

一、协同过滤概述(Collaborative Filtering)

协同过滤(简称CF)是推荐系统最重要的思想之一。在早期,协同过滤几乎等同于推荐系统。协同过滤思想产生于1994年,被用于邮件系统上。2001年,亚马逊用协同过滤算法来推荐相似商品。

协同过滤的思想比较简单,主要有三种:

用户协同过滤(UserCF):相似的用户可能喜欢相同物品。如加了好友的两个用户,或者点击行为类似的用户被视为相似用户。如我兄弟和她的太太互加了抖音好友,他们两人各自喜欢的视频,可能会产生互相推荐。

物品协同过滤(ItemCF):相似的物品可能被同个用户喜欢。这个就是著名的世界杯期间沃尔玛尿布和啤酒的故事了。这里因为世界杯期间,奶爸要喝啤酒看球,又要带娃,啤酒和尿布同时被奶爸所需要,也就是相似商品,可以放在一起销售。

模型协同过滤:使用矩阵分解模型来学习用户和物品的协同过滤信息。一般这种协同过滤模型有:SVD,SVD++等。这种协同过滤要比前两个来得抽象些,这里先不解释,后面详述。

下面按照物品协同过滤,用户协同过滤和模型协同过滤的顺序,详细解释这几种算法。

二、物品协同过滤的计算

2003年,亚马逊发表了一篇论文,阐述了他们如何用物品协同过滤算法(Item-to-Item Collaborative Filtering),搭建他们“看了又看”功能。

如下图:

协同过滤:在抖音狂给1000个小姐姐点赞的事被老婆发现了!

这是17年前的截图,图跟纸质老照片那样变得斑驳。图中是在购物车关联页面的相关推荐。那么,这个协同过滤推荐是如何做计算出来的呢?

前面之一章说到,人工智能实践过程三个步骤:数据,学习和决策。这里也将用同样的步骤,以图书销售推荐为例,解释物品协同过滤的过程。为了简单化,假设某图书销售平台总共有6本书销售,有6个用户购买。

(1)数据

用户的评分数据,分值1-5分。每个用户对图书的评分如下图矩阵所示。

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(2)学习算法

前面说到ItemCF的定义是,相似的物品可能被同个用户喜欢。反过来讲,就是被同个用户喜欢的物品是相似商品。如上图中,图书1和图书2两本书,被用户A同时喜欢,这两本书具有相似性。而图书5和图书6,没有被同个用户同时喜欢,不具有相似性。

协同过滤:在抖音狂给1000个小姐姐点赞的事被老婆发现了!

如果用余弦相似度计算图书1和图书2的相似度,也叫做cosine距离,计算过程为:

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