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作為一個(gè)喜歡思考人生的美男子，我時(shí)常感慨，現(xiàn)在這個(gè)年代，人們上網(wǎng)獲取信息的成本真的好低。智能手機(jī)，人手一臺(tái)，打開3G連上WIFI就能上網(wǎng)，百度一搜，什么都有。當(dāng)然百度上搜出來的大多數(shù)可能并不是你想要的，但這并不妨礙上面的論點(diǎn)成立。也正是因?yàn)槌杀咎?#xff0c;人們反而不愿意主動(dòng)取獲取信息，于是各種各樣的推薦系統(tǒng)有了大展身手的機(jī)會(huì)。

推薦在生活中是一個(gè)再平常不過的事情，你失業(yè)了，有人會(huì)給你推薦工作。你失戀了，有人會(huì)給你推薦姑娘。但是在我們這個(gè)時(shí)代，機(jī)器遠(yuǎn)沒有人類聰明，這些事情要是交給機(jī)器去做，你就得設(shè)計(jì)出一套機(jī)器能理解的算法出來，這就是所謂的推薦算法。大家看到算法兩個(gè)字不要慌，以為我又要搬一個(gè)大東西出來。你可以把算法看做現(xiàn)實(shí)生活中的辦事流程，它規(guī)定了你第一步干什么，第二步干什么，只要你按它說的做，就可以把事情辦好。舉個(gè)例子，你現(xiàn)在要做一個(gè)電影推薦APP，我們來看下整個(gè)過程是怎樣的。

在推薦算法中，我們第一步要有一大堆要推薦的東西。也就是說，你的電影首先要足夠多，才能滿足不同用戶的需求。算法再精準(zhǔn)，最后發(fā)現(xiàn)推導(dǎo)出來的結(jié)果，在你的數(shù)據(jù)庫中并沒有，就悲劇了。第二步是要有用戶的行為數(shù)據(jù)。這個(gè)也是越多越詳細(xì)越好。這時(shí)候你要把看了哪部電影，看完沒有，評(píng)價(jià)怎么樣悄悄的記下來，上傳到后臺(tái)服務(wù)器。經(jīng)過長期的積累，這些數(shù)據(jù)將為你以后的精準(zhǔn)推薦奠定基礎(chǔ)。

有了上面的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，我們就可以進(jìn)入正題了。推薦算法有不少，我們今天介紹一種最基本的叫做協(xié)同過濾算法。它的核心思想是"物以類聚，人以群分",具體可以分為基于用戶的協(xié)同過濾算法和基于物品的協(xié)同過濾算法。我一直覺得專業(yè)領(lǐng)域起這種高大上的名字，是用來過濾智商的，因?yàn)楹芏嗳丝吹竭@里就不打算往下看了。

先看第一種，它的核心思想是根據(jù)用戶的歷史行為，找到興趣相似的用戶，然后進(jìn)行推薦。假設(shè)從歷史數(shù)據(jù)上來看，用戶A喜歡《捉妖記》、《大圣歸來》，用戶B喜歡《梔子花開》、《小時(shí)代》，用戶C喜歡《捉妖記》。那我們就可以簡(jiǎn)單認(rèn)為AC二人口味相似，C極有可能也喜歡A所喜歡的《大圣歸來》。這是最簡(jiǎn)單的情況，實(shí)際上僅僅用喜不喜歡來評(píng)價(jià)感興趣程度是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，用戶不可能看完還填個(gè)調(diào)查表選擇yes or no，但是會(huì)通過一些其他行為比如影評(píng)、是否收藏來反應(yīng)他們的喜歡程度。計(jì)算機(jī)只能理解量化的東西，所以在算法中，這些行為會(huì)轉(zhuǎn)化成相應(yīng)的分?jǐn)?shù)，比如完整看完的，給3分，看完還給了正面評(píng)價(jià)的，給5分，看到一半就怒刪的，給負(fù)10分。這樣每個(gè)用戶都會(huì)有一個(gè)電影評(píng)分表，在計(jì)算兩個(gè)用戶相似度的時(shí)候，把這些數(shù)據(jù)綜合比對(duì)，代入下面這種專門計(jì)算相似度的公式，就能得到二人口味的相似程度?，F(xiàn)在我們要給用戶D推薦電影，分別計(jì)算AD、BD、CD的相似度，找到跟D最相似的用戶，然后把A喜歡的，都推薦給D，就行了。

第二種是用戶根據(jù)歷史行為找相似的物品，然后推薦給用戶。還是上面的假設(shè)，現(xiàn)在假設(shè)用戶E喜歡《梔子花開》和《小時(shí)代》，那我們可以推導(dǎo)出，喜歡《梔子花開》的用戶(B和E)都喜歡《小時(shí)代》，那基本可以確定兩部電影是相似的，下回來個(gè)用戶F，他喜歡《梔子花開》，那我順便就把《小時(shí)代》推薦給他，他可能比較容易接受(當(dāng)然也就只能接受這樣的了，嘿嘿)。

大家可能要問，我的APP第一天上線，沒有這些所謂的用戶行為數(shù)據(jù)怎么推薦啊。這就是推薦算法面臨的冷啟動(dòng)問題。這時(shí)候可以用基于內(nèi)容的算法了。你可以事先把所有電影歸個(gè)類，戰(zhàn)爭(zhēng)片歸到一起，喜劇片歸到一起，動(dòng)畫片歸到一起。用戶H看了一部喜劇片，你就把所有喜劇片推薦給他。顯而易見，這種算法簡(jiǎn)單粗暴，當(dāng)然命中率也最低。

推薦算法大概也就是這些東西。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的懂你的推荐算法，你懂的的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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