最大边缘相关多样性算法MMR的学习和实现

MMR算法原理
Python 实现
算法思路总结

在做毕业设计的时候，导师推荐了篇经典的关于推荐多样性重排的算法的论文，所以在这里记录一下学习的历程。本文介绍了推荐系统中MMR的详细实现，和其中用到的余弦相似度计算的算法。

MMR算法原理

Maximal Marginal Relevance (MMR) 算法可以减少排序结果的冗余，同时又能保证结果的相关性。最早应用于文本摘要提取和信息检索等领域。在推荐场景下体现在，给用户推荐相关商品的同时，保证推荐结果的多样性，即排序结果存在着相关性与多样性的权衡。

Python 实现

def mmr(items, itemScore, simArr, lambda1):index = []order = np.argsort(itemScore).tolist()#(0------4)[1,3,2,4,0]index.append(order[-1])#[0]order.remove(order[-1]) cosList = []rList = []while len(index) != len(items):for i in order:#[1,3,2,4]  [3,2,4]  [3,4]now_values_tonser = simArr[i]cosList = []for j in index:#[0]  [0,1]  [0,1,2]re_tonser = simArr[j]cos = cosine_distance(re_tonser, now_values_tonser)#[0.25]cosList.append(cos)bigCos = np.max(cosList)mrr = lambda1*itemScore[i]-(1-lambda1)*bigCos#mrrList.append(mrr)biggest_mrr_index = np.argsort(mrrList).tolist()[-1]index.append(order[biggest_mrr_index])order.remove(order[biggest_mrr_index])mrrList = [] return items[index]def cosine_distance(arr1, arr2):dot_product = 0normA = 0normB = 0for a, b in zip(arr1, arr2):dot_product += a * bnormA += a**2normB += b**2if normA == 0 or normB == 0:return 0else:return round(dot_product / ((normA**0.5)*(normB**0.5)) * 100, 2)

算法思路总结

首先将query和documents生成特征向量，并计算相似度，从而给出包含k个文档的集合D。集合D中选择与query相似度最高的文档加入重新排列的集合。然后我们D中所有的文档计算MMR值，选择得分最高的，加入重新排列的集合。直到集合D被清空为止。

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