一个完整推荐系统的设计实现-以百度关键词搜索推荐为例
- User Profile
- 基础推荐挖掘算法
- Ranking
- 用户兴趣数据
- 用户的基础注册信息,背景信息:例如用户出生地,年龄,性别,星座,职业等。这些信息一般从用户注册信息中获取;例如高德,百度地图注册用户,淘宝注册用户等
- 用户行为反馈:包括显示的反馈(explicit)和隐藏(implicit)的反馈,显示的反馈包括用户的评分,点赞等操作,百度关键词搜索推荐工具上的点赞(正向显示反馈)和垃圾桶(负向显示反馈),淘宝上的评分;隐式反馈包括用户的浏览行为,例如在百度关键词搜索推荐上搜过那些词,淘宝上点击了那些页面,在高德上点击了那些POI等
- 用户交互偏好:例如用户喜欢使用哪些入口,喜欢哪些操作,以及从这些操作中分析出来的偏好,比如在高德地图上根据用户行为反馈分析出来的用户对美食的偏好:更喜欢火锅,粤菜,还是快餐
- 用户上下文信息:这些信息有些是分析出来的,例如在LBS中分析出来的用户的家在哪儿,公司在哪儿,经常活动的商圈,经常使用的路线等
- Content Based推荐: 按内容推荐,主要的工作是user profile, item profile的提取和维护,然后研究各种相似度度量方法(具体相似度度量参见博文:《推荐系统中的相似度度量》)
- 协同过滤:相当于应用了用户的行为进行推荐(区别于Content based算法),比较经典的算法包括传统的item-based/user-based算法(参见博文:《协同过滤中item-based与user-based选择依据》,《collaborative-filtering根据近邻推荐时需要考虑的3要素》),SVD,SVD++(具体原理及源码参见博文:《SVD因式分解实现协同过滤-及源码实现》)
- 上下文相关推荐:和传统推荐相比, 考虑更多上下文因素,LBS, 移动场景下使用比较多(具体参见博文:《context-aware-recommendation》)
- 基于图的关系挖掘推荐:主要是利用图论原理,根据item,user之间的数据,反馈关联关系,挖掘更深层次的关系进行推荐,该类方法一般效果都不错,当然资源要求也较高。具体参见博文:《级联二步图关系挖掘关键词推荐系统》,《频繁二项集合的hadoop实现》《itemrankrandom-walk-based-scoring-algorithm-for-recommener-system》
- Constrainted-based推荐:根据限制性条件进行演绎推荐
- 相关性: item与用户的相关性,这是大多数搜索和推荐任务的基石,例如在搜索中判定一个query和一个document的相关性,或是一个query 和 另一个query的相关性,或是在特征比较多的情况下, 一个user 和一个item 记录的相关性;实现方式可以很简单,例如传统的相似度度量方式(参见博文:《推荐系统中的相似度度量》),对于文本,业界使用简单的TF*IDF,或是BM25; 不过很多时候我们需要增加更多维度特征,包括推荐item本身的重要性,例如IDF,Pagerank(具体参见博文:《pagerank的经济学效用解释》),同时使用模型来提升相关性判断的准确性。使用模型的方式会更加复杂,但效果提升也非常明显。具体可参见博文:《集成树类模型及其在搜索推荐系统中的应用》,《分类模型在关键词推荐系统中的应用》,《adaboost》
- 推荐的上下文:例如推荐产品的入口,交互方式, 不同的入口,甚至同一入口的不同交互方式, 推荐的结果有可能都需要不一样; 在LBS生活服务中, 请求发生的时间, 地点也是推荐需要重点考虑的上下文因素,例如饭点对餐饮item的提权; 异地情况下对酒店等结果的加权等
- CTR预估:成熟的商业系统都会使用模型来完成CTR预估,或是转化预估
- 以及商业业务规则:例如黑白名单,或者强制调权。例如在百度关键词搜索推荐中,某些有比较高变现潜力的词, 就应该加权往前排; 比如在高德LBS服务中,有些海底捞的店点评评分较低, 但我们也应该往前排;或是在搜索引擎中,搜国家领导人的名字, 有些最相关的结果可能因为法律因素是需要屏蔽的
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