這篇文章我們主要關(guān)注的是基于內(nèi)容的推薦算法，它也是非常通用的一類推薦算法，在工業(yè)界有大量的應(yīng)用案例。

本文會從什么是基于內(nèi)容的推薦算法、算法基本原理、應(yīng)用場景、基于內(nèi)容的推薦算法的優(yōu)缺點(diǎn)、算法落地需要關(guān)注的點(diǎn)等5個方面來講解。

希望讀者讀完可以掌握常用的基于內(nèi)容的推薦算法的實(shí)現(xiàn)原理，并且可以基于本文的思路快速將基于內(nèi)容的推薦算法落地到真實(shí)業(yè)務(wù)場景中。

01什么是基于內(nèi)容的推薦算法

首先我們給基于內(nèi)容的推薦算法下一個定義，讓讀者有初步的印象，后面更容易理解我們講的基于內(nèi)容的推薦算法。

所謂基于內(nèi)容的推薦算法(Content-Based Recommendations)是基于標(biāo)的物相關(guān)信息、用戶相關(guān)信息及用戶對標(biāo)的物的操作行為來構(gòu)建推薦算法模型，為用戶提供推薦服務(wù)。這里的標(biāo)的物相關(guān)信息可以是對標(biāo)的物文字描述的metadata信息、標(biāo)簽、用戶評論、人工標(biāo)注的信息等。用戶相關(guān)信息是指人口統(tǒng)計學(xué)信息(如年齡、性別、偏好、地域、收入等等)。用戶對標(biāo)的物的操作行為可以是評論、收藏、點(diǎn)贊、觀看、瀏覽、點(diǎn)擊、加購物車、購買等。基于內(nèi)容的推薦算法一般只依賴于用戶自身的行為為用戶提供推薦，不涉及到其他用戶的行為。

廣義的標(biāo)的物相關(guān)信息不限于文本信息，圖片、語音、視頻等都可以作為內(nèi)容推薦的信息來源，只不過這類信息處理成本較大，不光是算法難度大、處理的時間及存儲成本也相對更高。

基于內(nèi)容的推薦算法算是最早應(yīng)用于工程實(shí)踐的推薦算法，有大量的應(yīng)用案例，如今日頭條的推薦有很大比例是基于內(nèi)容的推薦算法。

02基于內(nèi)容的推薦算法實(shí)現(xiàn)原理

基于內(nèi)容的推薦算法的基本原理是根據(jù)用戶的歷史行為，獲得用戶的興趣偏好，為用戶推薦跟他的興趣偏好相似的標(biāo)的物，讀者可以直觀上從下圖理解基于內(nèi)容的推薦算法。

圖1：基于內(nèi)容的推薦算法示意圖

從上圖也可以看出，要做基于內(nèi)容的個性化推薦，一般需要三個步驟，它們分別是：基于用戶信息及用戶操作行為構(gòu)建用戶特征表示、基于標(biāo)的物信息構(gòu)建標(biāo)的物特征表示、基于用戶及標(biāo)的物特征表示為用戶推薦標(biāo)的物，具體參考圖2：

圖2：基于內(nèi)容的個性化推薦的三個核心步驟

本節(jié)我們先簡單介紹一下怎么基于上圖的步驟1、步驟2為用戶做推薦(即步驟3中給用戶做推薦的核心思想)，然后分別對這三個步驟加以說明，介紹每個步驟都有哪些方法和策略可供選擇。

▌1.基于用戶和標(biāo)的物特征為用戶推薦的核心思想

有了用戶特征和標(biāo)的物特征，我們怎么給用戶做推薦呢？我認(rèn)為主要的推薦思路有如下三個：

（1）基于用戶歷史行為記錄做推薦

我們需要事先計算標(biāo)的物之間的相似性，然后將用戶歷史記錄中的標(biāo)的物的相似標(biāo)的物推薦給用戶。

不管標(biāo)的物包含哪類信息，一般的思路是將標(biāo)的物特征轉(zhuǎn)化為向量化表示，有了向量化表示，我們就可以通過cosine余弦相似度計算兩個標(biāo)的物之間的相似度了。

（2）用戶和標(biāo)的物特征都用顯式的標(biāo)簽表示，利用該表示做推薦

標(biāo)的物用標(biāo)簽來表示，那么反過來，每個標(biāo)簽就可以關(guān)聯(lián)一組標(biāo)的物，那么根據(jù)用戶的標(biāo)簽表示，用戶的興趣標(biāo)簽就可以關(guān)聯(lián)到一組標(biāo)的物，這組通過標(biāo)簽關(guān)聯(lián)到的標(biāo)的物，就可以作為給用戶的推薦候選集。這類方法就是所謂的倒排索引法，是搜索業(yè)務(wù)通用的解決方案。

（3）用戶和標(biāo)的物嵌入到同一個向量空間，基于向量相似做推薦

當(dāng)用戶和標(biāo)的物嵌入到同一個向量空間中后，我們就可以計算用戶和標(biāo)的物之間的相似度，然后按照標(biāo)的物跟用戶的相似度，為用戶推薦相似度高的標(biāo)的物。還可以基于用戶向量表示計算用戶相似度，將相似用戶喜歡的標(biāo)的物推薦給該用戶，這時標(biāo)的物嵌入是不必要的。

講清楚了基于內(nèi)容的推薦的核心思想，那么下面我們分別講解怎么表示用戶特征、怎么表示標(biāo)的物特征以及怎么為用戶做推薦。

▌2.構(gòu)建用戶特征表示

用戶的特征表示可以基于用戶對標(biāo)的物的操作行為(如點(diǎn)擊、購買、收藏、播放等)構(gòu)建用戶對標(biāo)的物的偏好畫像，也可以基于用戶自身的人口統(tǒng)計學(xué)特征來表達(dá)。有了用戶特征表示，我們就可以基于用戶特征為用戶推薦與他特征匹配的標(biāo)的物。構(gòu)建用戶特征的方法主要有如下5種：

（1）用戶行為記錄作為顯示特征

記錄用戶過去一段時間對標(biāo)的物的偏好。拿視頻行業(yè)來說，如果用戶過去一段時間看了A、B、C三個視頻，同時可以根據(jù)每個視頻用戶觀看時長占視頻總時長的比例給用戶的行為打分，這時用戶的興趣偏好就可以記錄為，其中S1、S2、S3分別是用戶對視頻A、B、C的評分。

該方案直接將用戶歷史操作過的標(biāo)的物作為用戶的特征表示，在推薦時可以將與用戶操作過的標(biāo)的物相似的標(biāo)的物推薦給用戶。

（2）顯式的標(biāo)簽特征

如果標(biāo)的物是有標(biāo)簽來描述的，那么這些標(biāo)簽可以用來表征標(biāo)的物。用戶的興趣畫像也可以基于用戶對標(biāo)的物的行為來打上對應(yīng)的標(biāo)簽。拿視頻推薦來舉例，如果用戶過去看了科幻和恐怖兩類電影，那么恐怖、科幻就是用戶的偏好標(biāo)簽了。

每個標(biāo)的物的標(biāo)簽可以是包含權(quán)重的，而用戶對標(biāo)的物的操作行為也是有權(quán)重的，從而用戶的興趣標(biāo)簽是有權(quán)重的。

在具體推薦時，可以將用戶的興趣標(biāo)簽關(guān)聯(lián)到的標(biāo)的物(具備該標(biāo)簽的標(biāo)的物)推薦給用戶。

（3）向量式的興趣特征

可以基于標(biāo)的物的信息將標(biāo)的物嵌入到向量空間中，利用向量來表示標(biāo)的物，我們會在后面講解嵌入的算法實(shí)現(xiàn)方案。有了標(biāo)的物的向量化表示，用戶的興趣向量就可以用他操作過的標(biāo)的物的向量的平均向量來表示了。

這里表示用戶興趣向量有很多種策略，可以基于用戶對操作過的標(biāo)的物的評分以及時間加權(quán)來獲取用戶的加權(quán)偏好向量，而不是直接取平均。另外，我們也可以根據(jù)用戶操作過的標(biāo)的物之間的相似度，為用戶構(gòu)建多個興趣向量(比如對標(biāo)的物聚類，用戶在某一類上操作過的標(biāo)的物的向量均值作為用戶在這個類別上的興趣向量)，從而更好地表達(dá)用戶多方位的興趣偏好。

有了用戶的興趣向量及標(biāo)的物的興趣向量，可以基于向量相似性計算用戶對標(biāo)的物的偏好度，再基于偏好度大小來為用戶推薦標(biāo)的物。

（4）通過交互方式獲取用戶興趣標(biāo)簽

很多APP在用戶第一次注冊時讓用戶選擇自己的興趣標(biāo)簽，一旦用戶勾選了自己的興趣標(biāo)簽，那么這些興趣標(biāo)簽就是系統(tǒng)為用戶提供推薦的原材料。具體推薦策略與上面的(3)一樣。

（5）用戶的人口統(tǒng)計學(xué)特征

用戶在登陸、注冊時提供的關(guān)于自身相關(guān)的信息、通過運(yùn)營活動用戶填寫的信息、通過用戶行為利用算法推斷得出的結(jié)論，如年齡、性別、地域、收入、愛好、居住地、工作地點(diǎn)等是非常重要的信息?；谶@些關(guān)于用戶維度的信息，我們可以將用戶特征用向量化表示出來，向量的維度就是可獲取的用戶特征數(shù)。

有了用戶特征向量就可以計算用戶相似度，將相似用戶喜歡的標(biāo)的物推薦給該用戶。

▌3.構(gòu)建標(biāo)的物特征表示

標(biāo)的物的特征，一般可以利用顯式的標(biāo)簽來表示，也可以利用隱式的向量(當(dāng)然one-hot編碼也是向量表示，但是不是隱式的)來刻畫，向量的每個維度就是一個隱式的特征項。前面提到某些推薦算法需要計算標(biāo)的物之間的相似度，下面我們在講標(biāo)的物的各種特征表示時，也簡單介紹一下標(biāo)的物之間的相似度計算方法。順便說一下，標(biāo)的物關(guān)聯(lián)標(biāo)的物的推薦范式也需要知道標(biāo)的物之間的相似度。下面我們從4個方面來詳細(xì)講解怎么構(gòu)建標(biāo)的物的特征表示。

（1）標(biāo)的物包含標(biāo)簽信息

最簡單的方式是將將標(biāo)簽按照某種序排列，每個標(biāo)簽看成一個維度，那么每個標(biāo)的物就可以表示成一個N維的向量了(N是標(biāo)簽的個數(shù))，如果標(biāo)的物包含某個標(biāo)簽，向量在相應(yīng)標(biāo)簽的分量上的值為1，否則為0，即所謂的one-hot編碼。有可能N非常大(如視頻行業(yè)，N可能是幾萬、甚至幾十萬上百萬)，這時向量是稀疏向量(一般標(biāo)的物只有少量的幾個或者幾十個標(biāo)簽)，我們可以采用稀疏向量的表示來優(yōu)化向量存儲和計算，提升效率。有了標(biāo)的物基于標(biāo)簽的向量化表示，很容易基于cosine余弦計算相似度了。

實(shí)際上標(biāo)簽不是這么簡單的，有很多業(yè)務(wù)標(biāo)簽是分級的，比如電商(如淘寶)，有多級的標(biāo)簽(見下面圖3)，標(biāo)簽的層級關(guān)系形成一顆樹狀結(jié)構(gòu)，這時該怎么向量化呢？最簡單的方案是只考慮葉子節(jié)點(diǎn)的標(biāo)簽(也是最低層級的標(biāo)簽)，基于葉子節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽構(gòu)建向量表示。更復(fù)雜的方法，可以基于層級結(jié)構(gòu)構(gòu)建標(biāo)簽表示及計算標(biāo)的物相似度。

圖3：標(biāo)簽的層級表示關(guān)系

標(biāo)簽可以是通過算法獲取的，比如通過NLP技術(shù)從文本信息中提取關(guān)鍵詞作為標(biāo)簽。對于圖片/視頻，它們的描述信息(標(biāo)題等)可以提取標(biāo)簽，另外可以通過目標(biāo)檢測的方法從圖片/視頻中提取相關(guān)對象構(gòu)建標(biāo)簽。

標(biāo)簽可以是用戶打的，很多產(chǎn)品在用戶與標(biāo)的物交互時可以為標(biāo)的物打標(biāo)簽，這些標(biāo)簽就是標(biāo)的物的一種刻畫。標(biāo)簽也可是人工標(biāo)注的，像Netflix在做推薦時，請了上萬個專家對視頻從上千個維度來打標(biāo)簽，讓標(biāo)簽具備非常高的質(zhì)量?；谶@么精細(xì)優(yōu)質(zhì)的標(biāo)簽做推薦，效果一定不錯。很多行業(yè)的標(biāo)的物來源于第三方提供商，他們在入駐平臺時會被要求按照某些規(guī)范填寫相關(guān)標(biāo)簽信息(比如典型的如電商)。

（2）標(biāo)的物具備結(jié)構(gòu)化的信息

有些行業(yè)標(biāo)的物是具備結(jié)構(gòu)化信息的，如視頻行業(yè)，一般會有媒資庫，媒資庫中針對每個節(jié)目會有標(biāo)題、演職員、導(dǎo)演、標(biāo)簽、評分、地域等維度數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)一般存在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中。這類數(shù)據(jù)，我們可以將一個字段(也是一個特征)作為向量的一個維度，這時向量化表示每個維度的值不一定是數(shù)值，但是形式還是向量化的形式，即所謂的向量空間模型（Vector Space Model，簡稱VSM）。這時我們可以通過如下的方式計算兩個標(biāo)的物之間的相似度。

假設(shè)兩個標(biāo)的物的向量表示分別為：

這時這兩個標(biāo)的物的相似性可以表示為：

其中代表的是向量的兩個分量之間的相似度。可以采用Jacard相似度等各種方法計算兩個分量之間的相似度。上面公式中還可以針對不同的分量采用不同的權(quán)重策略，見下面公式，其中是第t個分量(特征)的權(quán)重，具體權(quán)重的數(shù)值可以根據(jù)對業(yè)務(wù)的理解來人工設(shè)置，或者利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來訓(xùn)練學(xué)習(xí)得到。

（3）包含文本信息的標(biāo)的物的特征表示

像今日頭條和手機(jī)百度APP這類新聞資訊或者搜索類APP，標(biāo)的物就是一篇篇的文章(其中會包含圖片或者視頻)，文本信息是最重要的信息形式，構(gòu)建標(biāo)的物之間的相似性有很多種方法。下面對常用的方法做一些講解說明。

a. 利用TF-IDF將文本信息轉(zhuǎn)化為特征向量

TF-IDF通過將所有文檔(即標(biāo)的物)分詞，獲得所有不同詞的集合(假設(shè)有M個詞)，那么就可以為每個文檔構(gòu)建一個M維(每個詞就是一個維度)的向量，而該向量中某個詞所在維度的值可以通過統(tǒng)計每個詞在文檔中的重要性來衡量，這個重要性的度量就是TF-IDF。下面我們來詳細(xì)說明TF-IDF是怎么計算的。

TF即某個詞在某篇文檔中出現(xiàn)的頻次，用于衡量這個詞在文檔中的重要性，出現(xiàn)次數(shù)越多的詞重要性越大，當(dāng)然我們會提前將“的”、“地”、“啊”等停用詞去掉，這些詞對構(gòu)建向量是沒有任何實(shí)際價值的，甚至是有害的。TF具體計算公式如下，tk是第k個詞，dj是第j個文檔，下式中分子是tk在中出現(xiàn)的次數(shù)，分母是dj中詞的總個數(shù)。

IDF代表的是某個詞在所有文檔中的“區(qū)分度”，如果某個詞只在少量幾個文檔中出現(xiàn)，那么它包含的價值就是巨大的(所謂物以稀為貴)，如果某個詞在很多文檔中出現(xiàn)，那么它就不能很好地衡量(區(qū)分出)這個文檔。下面是IDF的計算公式，其中N是所有文檔的個數(shù)，是包含詞的文檔個數(shù)，這個公式剛好跟前面的描述是一致的：稀有的詞區(qū)分度大。

有了上面對TF和IDF的定義，實(shí)際的TF-IDF就是上面兩個量的乘積：

有了基于TF-IDF計算的標(biāo)的物的向量表示，我們就很容易計算兩個標(biāo)的物之間的相似度了(cosine余弦相似度)。

b. 利用LDA算法構(gòu)建文章(標(biāo)的物)的主題

LDA算法是一類文檔主題生成模型，包含詞、主題、文檔三層結(jié)構(gòu)，是一個三層的貝葉斯概率模型。對于語料庫中的每篇文檔，LDA定義了如下生成過程（generativeprocess）：

[1]對每一篇文檔，從主題分布中抽取一個主題；

[2]從上述被抽到的主題所對應(yīng)的單詞分布中抽取一個單詞；

[3]重復(fù)上述過程直至遍歷文檔中的每一個單詞。

我們通過對所有文檔進(jìn)行LDA訓(xùn)練，就可以構(gòu)建每篇文檔的主題分布，從而構(gòu)建一個基于主題的向量(每個主題就是向量的一個分量，而值就是該主題的概率值)，這樣我們就可以利用該向量來計算兩篇文檔的相似度了。主題模型可以理解為一個降維過程，將文檔的詞向量表示降維成主題的向量表示(主題的個數(shù)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于詞的個數(shù)的，所以是降維)。想詳細(xì)了解LDA的讀者可以看參考文獻(xiàn)1、2。

c. 利用doc2vec算法構(gòu)建文本相似度

doc2vec或者叫做 paragraph2vec, sentence embeddings，是一種非監(jiān)督式算法，可以獲得 句子、段落、文章的稠密向量表達(dá)，它是 word2vec 的拓展，2014年被Google的兩位大牛提出，并大量用于文本分類和情感分析中。通過doc2vec學(xué)出句子、段落、文章的向量表示，可以通過計算向量之間距離來表達(dá)句子、段落、文章之間的相似性。

這里我們簡單描述一下doc2vec的核心思想。doc2vec受word2vec啟發(fā)，由它推廣而來，我們先來簡單解釋一下word2vec的思路。

word2vec通過學(xué)習(xí)一個唯一的向量表示每個詞，每個詞向量作為矩陣W中的一列(W是所有詞的詞向量構(gòu)成的矩陣)，矩陣列可以通過詞匯表為每個詞做索引，排在索引第一位的放到矩陣W的第一列，如此類推。將學(xué)習(xí)問題轉(zhuǎn)化為通過上下文詞序列中前幾個詞來預(yù)測下一個詞。具體的模型框架如下圖：

圖4：word2vec算法框架,圖片來源于參考文獻(xiàn)5

簡單來說，給定一個待訓(xùn)練的詞序列，詞向量模型通過極大化平均對數(shù)概率

將預(yù)測任務(wù)通過softmax變換看成一個多分類問題

上式中是詞i的歸一化的對數(shù)概率，具體用下式來計算，其中U、b是參數(shù)，h是通過詞向量的拼接或者平均來構(gòu)建的

word2vec算法隨機(jī)初始化詞向量，通過隨機(jī)梯度下降法來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，最終得到每個詞的向量表示。

doc2vec類似地，每個段落/文檔表示為向量，作為矩陣D的一列，每個詞也表示為一個向量，作為矩陣W中的一列。將學(xué)習(xí)問題轉(zhuǎn)化為通過上下文詞序列中前幾個詞和段落/文檔來預(yù)測下一個詞。將段落/文檔和詞向量通過拼接或者平均來預(yù)測句子的下一個詞(下圖是通過“the”、“cat”、“sat”及段落id來預(yù)測下一個詞“on”)。在訓(xùn)練的時候我們固定上下文的長度，用滑動窗口的方法產(chǎn)生訓(xùn)練集。段落向量/句向量在上下文中共享。

圖5：doc2vec模型結(jié)構(gòu)，圖片來源于參考文獻(xiàn)5

對算法原理感興趣的讀者可以看看參考文獻(xiàn)3、4、5。工程實(shí)現(xiàn)上有很多開源框架有word2vec或者doc2vec的實(shí)現(xiàn)，比如gensim中就有很好的實(shí)現(xiàn)，作者公司就用gensim來做word2vec嵌入用于相似視頻的推薦業(yè)務(wù)中，效果非常不錯，讀者可以參考https://radimrehurek.com/gensim/models/doc2vec.html。

（4）圖片、音頻、或者視頻信息

如果標(biāo)的物包含的是圖片、音頻或者視頻信息，處理起來會更加復(fù)雜。一種方法是利用它們的文本信息(標(biāo)題、評論、描述信息、利用圖像技術(shù)提取的字幕等文本信息等等，對于音頻，可以通過語音識別轉(zhuǎn)化為文本)采用上面(3)的技術(shù)方案獲得向量化表示。對于圖像或者視頻，也可以利用openCV中的PSNR和SSIM算法來表示視頻特征，也可以計算視頻之間的相似度。另外一種可行的方法是采用圖像、音頻處理技術(shù)直接從圖像、視頻、音頻中提取特征進(jìn)行向量化表示，從而容易計算出相似度。總之，圖片、圖像、音頻都可以轉(zhuǎn)化為NLP問題或者圖像處理問題(見下面圖6)，通過圖像處理和NLP獲得對應(yīng)的特征表示，從而最終計算出相似度，這里不詳細(xì)講解。

圖6：視頻/圖片問題都可以轉(zhuǎn)化為

NLP或圖像處理問題

▌4.為用戶做個性化推薦

有了上面用戶和標(biāo)的物的特征表示，剩下就是基于此為用戶做個性化推薦了，一般有5種方法和策略，下面我們來一一講解。這里的推薦就是完全個性化范式的推薦，為每個用戶生成不一樣的推薦結(jié)果。

（1）采用跟基于物品的協(xié)同過濾類似的方式推薦

該方法采用基于用戶行為記錄的顯式特征表示用戶特征，通過將用戶操作過的標(biāo)的物最相似的標(biāo)的物推薦給用戶，算法原理跟基于物品的協(xié)同過濾類似，計算公式甚至是一樣的，但是這里計算標(biāo)的物相似度是基于標(biāo)的物的自身信息來計算的，而基于物品的協(xié)同過濾是基于用戶對標(biāo)的物的行為矩陣來計算的。

用戶u對標(biāo)的物s的喜好度sim(u,s)可以采用如下公式計算，其中U是所有用戶操作過的標(biāo)的物的列表，是用戶u對標(biāo)的物的喜好度，是標(biāo)的物與s的相似度。

有了用戶對每個標(biāo)的物的相似度，基于相似度降序排列，就可以取topN推薦給用戶了。

除了采用上面的公式外，我們在推薦時也可以稍作變化，采用最近鄰方法(K-NearestNeighbor, KNN)。對于用戶操作/喜歡過的每個標(biāo)的物，通過kNN找到最相似的k個標(biāo)的物。

其中是給用戶u的推薦，是標(biāo)的物最近鄰(最相似)的k個標(biāo)的物。

（2）采用跟基于用戶協(xié)同過濾類似的方法計算推薦

如果我們獲得了用戶的人口統(tǒng)計學(xué)向量表示或者基于用戶歷史操作行為獲得了用戶的向量化表示，那么我們可以采用跟基于用戶的協(xié)同過濾方法相似的方法來為用戶提供個性化推薦，具體思路如下：

我們可以將與該用戶最相似的用戶喜歡的標(biāo)的物推薦給該用戶，算法原理跟基于用戶的協(xié)同過濾類似，計算公式甚至是一樣的。但是這里計算用戶相似度是基于用戶的人口統(tǒng)計學(xué)特征向量表示來計算的(計算用戶向量cosine余弦相似度)或者是基于用戶歷史行為嵌入獲得的特征向量來計算的，而基于用戶的協(xié)同過濾是基于用戶對標(biāo)的物的行為矩陣來計算用戶之間的相似度。

用戶u對標(biāo)的物s的喜好度sim(u,s)可以采用如下公式計算，其中U是與該用戶最相似的用戶集合，是用戶對標(biāo)的物s的喜好度，是用戶與用戶u的相似度。

有了用戶對每個標(biāo)的物的相似度，基于相似度降序排列，就可以取topN推薦給用戶了。

與前面一樣我們也可以采用最近鄰方法(K-NearestNeighbor, KNN)。通過kNN找到最相似的k個用戶，將這些用戶操作/喜歡過的每個標(biāo)的物推薦給用戶。

其中是給用戶u的推薦，是用戶相似的k個用戶。是用戶操作/喜歡過的標(biāo)的物的集合。

（3）基于標(biāo)的物聚類的推薦

有了標(biāo)的物的向量表示，我們可以用kmeans等聚類算法將標(biāo)的物聚類，有了標(biāo)的物的聚類，推薦就好辦了。從用戶歷史行為中的標(biāo)的物所在的類別挑選用戶沒有操作行為的標(biāo)的物推薦給用戶，這種推薦方式是非常直觀自然的。電視貓的個性化推薦就采用了類似的思路。具體計算公式如下，其中是給用戶u的推薦，H是用戶的歷史操作行為集合，Cluster(s)是標(biāo)的物s所在的聚類。

（4）基于向量相似的推薦

不管是前面提到的用戶的顯示的興趣特征(利用標(biāo)簽來衡量用戶興趣)或者是向量式的興趣特征(將用戶的興趣投影到向量空間)，我們都可以獲得用戶興趣的向量表示。

如果我們獲得了用戶的向量表示和標(biāo)的物的向量表示，那么我們就可以通過向量的cosine余弦相似度計算用戶與標(biāo)的物之間的相似度。一樣地，有了用戶對每個標(biāo)的物的相似度，基于相似度降序排列，就可以取topN推薦給用戶了。

基于向量的相似的推薦，需要計算用戶向量與每個標(biāo)的物向量的相似性。如果標(biāo)的物數(shù)量較多，整個計算過程還是相當(dāng)耗時的。同樣地，計算標(biāo)的物最相似的K個標(biāo)的物，也會涉及到與每個其他的標(biāo)的物計算相似度，也是非常耗時的。整個計算過程的時間復(fù)雜度是，其中N是標(biāo)的物的總個數(shù)。

上述復(fù)雜的計算過程可以利用Spark等分布式計算平臺來加速計算。對于T+1級(每天更新一次推薦結(jié)果)的推薦服務(wù)，利用Spark事先計算好，將推薦結(jié)果存儲起來供前端業(yè)務(wù)調(diào)用是可以的。

另外一種可行的策略是利用高效的向量檢索庫，在極短時間(一般幾毫秒或者幾十毫秒)內(nèi)為用戶索引出topN最相似的標(biāo)的物。目前FaceBook開源的FAISS庫(https://github.com/facebookresearch/faiss)就是一個高效的向量搜索與聚類庫，可以在毫秒級響應(yīng)查詢及聚類需求，因此可以用于個性化的實(shí)時推薦。目前國內(nèi)有很多公司將該庫用到了推薦業(yè)務(wù)上。

FAISS庫適合稠密向量的檢索和聚類，所以對于利用LDA、Doc2vector算法構(gòu)建向量表示的方案是實(shí)用的，因?yàn)檫@些方法構(gòu)建的是稠密向量。而對于TF-IDF及基于標(biāo)簽構(gòu)建的向量化表示，就不適用了，這兩類方法構(gòu)建的都是稀疏的高維向量。

（5）基于標(biāo)簽的反向倒排索引做推薦

該方法在《推薦系統(tǒng)產(chǎn)品與算法概述》這篇文章中也簡單做了介紹，這里再簡單說一下，并且給出具體的計算公式?；跇?biāo)的物的標(biāo)簽和用戶的歷史興趣，我們可以構(gòu)建出用戶基于標(biāo)簽興趣的畫像及標(biāo)簽與標(biāo)的物的倒排索引查詢表(熟悉搜索的同學(xué)應(yīng)該不難理解)?；谠摲聪蛩饕砑坝脩舻呐d趣畫像，我們就可以為用戶做個性化推薦了。該類算法其實(shí)就是基于標(biāo)簽的召回算法。

具體推薦過程是這樣的(見下面圖7)：從用戶畫像中獲取用戶的興趣標(biāo)簽，基于用戶的興趣標(biāo)簽從倒排索引表中獲取該標(biāo)簽對應(yīng)的標(biāo)的物，這樣就可以從用戶關(guān)聯(lián)到標(biāo)的物了。其中用戶的每個興趣標(biāo)簽及標(biāo)簽關(guān)聯(lián)到的標(biāo)的物都是有權(quán)重的。

圖7：基于倒排索引的電影推薦

假設(shè)用戶的興趣標(biāo)簽及對應(yīng)的標(biāo)簽權(quán)重如下，其中是標(biāo)簽，是用戶對標(biāo)簽的偏好權(quán)重。

假設(shè)標(biāo)簽關(guān)聯(lián)的標(biāo)的物分別為

......

其中、分別是標(biāo)的物及對應(yīng)的權(quán)重，那么

上式中U是用戶對標(biāo)的物的偏好集合，我們這里將標(biāo)的物看成向量空間的基，所以有上面的公式。不同的標(biāo)簽可以關(guān)聯(lián)到相同的標(biāo)的物(因?yàn)椴煌臉?biāo)的物可以有相同的標(biāo)簽)，上式中最后一個等號右邊需要合并同類項，將相同基前面的系數(shù)相加。合并同類項后，標(biāo)的物(基)前面的數(shù)值就是用戶對該標(biāo)的物的偏好程度了，我們對這些偏好程度降序排列，就可以為用戶做topN推薦了。

到此我們介紹完了基于內(nèi)容的推薦算法的核心原理，那么這些算法是怎么應(yīng)用到真實(shí)的產(chǎn)品中的呢？有哪些可行的推薦產(chǎn)品形態(tài)？這就是下節(jié)的主要內(nèi)容。

03基于內(nèi)容的推薦算法應(yīng)用場景

基于內(nèi)容的推薦是最古老的一類推薦算法，在整個推薦系統(tǒng)發(fā)展史上具有舉足輕重的地位。雖然它的效果可能沒有協(xié)同過濾及新一代推薦算法好，但是它們還是非常有應(yīng)用價值的，甚至是必不可少的?；趦?nèi)容的推薦算法主要用在如下幾類場景。

▌1.完全個性化推薦

就是基于內(nèi)容特征來為每個用戶生成不同的推薦結(jié)果，我們常說的推薦系統(tǒng)就是指這類推薦形態(tài)。上面一節(jié)第四部分已經(jīng)完整地講解了怎么為用戶做個性化推薦，這里不再贅述。

▌2.標(biāo)的物關(guān)聯(lián)標(biāo)的物推薦

標(biāo)的物關(guān)聯(lián)標(biāo)的物的推薦也是工業(yè)界最常用的推薦形態(tài)，大量用于真實(shí)產(chǎn)品中。

上一節(jié)第三部分講了很多怎么構(gòu)建標(biāo)的物之間相似度的方法，其實(shí)這些方法可以直接用來做標(biāo)的物關(guān)聯(lián)標(biāo)的物的推薦，只要我們將與某個標(biāo)的物最相似的topN的標(biāo)的物作為關(guān)聯(lián)推薦即可。

▌3.配合其他推薦算法

由于基于內(nèi)容的推薦算法在精準(zhǔn)度上不如協(xié)同過濾等算法，但是可以更好的適應(yīng)冷啟動，所以在實(shí)際業(yè)務(wù)中基于內(nèi)容的推薦算法會配合其他算法一起服務(wù)于用戶，最常用的方法是采用級聯(lián)的方式，先給用戶協(xié)同過濾的推薦結(jié)果，如果該用戶行為少沒有協(xié)同過濾推薦結(jié)果，就為該用戶推薦基于內(nèi)容的推薦算法產(chǎn)生的推薦結(jié)果。

▌4.主題推薦

如果我們有標(biāo)的物的標(biāo)簽信息，并且基于標(biāo)簽系統(tǒng)構(gòu)建了一套推薦算法，那么我們就可以將用戶喜歡的標(biāo)簽采用主題的方式推薦給用戶，每個主題就是用戶的一個興趣標(biāo)簽。通過一些列主題的羅列展示，讓用戶從中篩選自己感興趣的內(nèi)容(見下面圖8)。Netflix的首頁大量采用基于主題的推薦模式。主題推薦的好處是可以將用戶所有的興趣點(diǎn)按照興趣偏好大小先后展示出來，可解釋性強(qiáng)，并且讓用戶有更多維度的自由選擇空間。

當(dāng)然，在真實(shí)產(chǎn)品中可以采用比下面圖8這種簡單標(biāo)簽直接展示更好的方式。具體來說，我們可以為每個標(biāo)簽通過人工編輯生成一句更有表達(dá)空間的話(如武俠標(biāo)簽，可以采用“江湖風(fēng)云再起，各大門派齊聚論劍”這樣更有深度的表述)，具體前端展示時映射到人工填充的話而不是直接展示原來的標(biāo)簽。

圖8：電視貓主題推薦(紅色圈圈中就是基于標(biāo)簽的用戶興趣)

▌5.給用戶推薦標(biāo)簽

另外一種可行的推薦策略是不直接給用戶推薦標(biāo)的物，而是給用戶推薦標(biāo)簽，用戶通過關(guān)注推薦的標(biāo)簽，自動獲取具備該標(biāo)簽的標(biāo)的物。除了可以通過推薦的標(biāo)簽關(guān)聯(lián)到標(biāo)的物獲得直接推薦標(biāo)的物類似的效果外，間接地通過用戶對推薦的標(biāo)簽的選擇、關(guān)注進(jìn)一步獲得了用戶的興趣偏好，這是一種可行的推薦產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)方案。

04基于內(nèi)容的推薦算法的優(yōu)勢與缺點(diǎn)

基于內(nèi)容的推薦算法算是一類比較直觀易懂的算法，目前在工業(yè)級推薦系統(tǒng)中有大量的使用場景，在本節(jié)我們對基于內(nèi)容的推薦算法的優(yōu)缺點(diǎn)加以說明，方便讀者在實(shí)踐中選擇取舍，構(gòu)建適合業(yè)務(wù)場景的內(nèi)容推薦系統(tǒng)。

▌1.優(yōu)點(diǎn)

基于上面的介紹，基于內(nèi)容的推薦算法是非常直觀的，具體來說，它有如下6個優(yōu)點(diǎn)。

（1）可以很好的識別用戶的口味

該算法完全基于用戶的歷史興趣來為用戶推薦，推薦的標(biāo)的物也是跟用戶歷史興趣相似的，所以推薦的內(nèi)容一定是符合用戶的口味的。

（2）非常直觀易懂，可解釋性強(qiáng)

基于內(nèi)容的推薦算法基于用戶的興趣為用戶推薦跟他興趣相似的標(biāo)的物，原理簡單，容易理解。同時，由于是基于用戶歷史興趣推薦跟興趣相似的標(biāo)的物，用戶也非常容易接受和認(rèn)可。

（3）可以更加容易的解決冷啟動

只要用戶有一個操作行為，就可以基于內(nèi)容為用戶做推薦，不依賴其他用戶行為。同時對于新入庫的標(biāo)的物，只要它具備metadata信息等標(biāo)的物相關(guān)信息，就可以利用基于內(nèi)容的推薦算法將它分發(fā)出去。因此，對于強(qiáng)依賴于UGC內(nèi)容的產(chǎn)品(如抖音、快手等)，基于內(nèi)容的推薦可以更好地對標(biāo)的物提供方進(jìn)行流量扶持。

（4）算法實(shí)現(xiàn)相對簡單

基于內(nèi)容的推薦可以基于標(biāo)簽維度做推薦，也可以將標(biāo)的物嵌入向量空間中，利用相似度做推薦，不管哪種方式，算法實(shí)現(xiàn)較簡單，有現(xiàn)成的開源的算法庫供開發(fā)者使用，非常容易落地到真實(shí)的業(yè)務(wù)場景中。

（5）對于小眾領(lǐng)域也能有比較好的推薦效果

對于冷門小眾的標(biāo)的物，用戶行為少，協(xié)同過濾等方法很難將這類內(nèi)容分發(fā)出去，而基于內(nèi)容的算法受到這種情況的影響相對較小。

（6）非常適合標(biāo)的物快速增長的有時效性要求的產(chǎn)品

對于標(biāo)的物增長很快的產(chǎn)品，如今日頭條等新聞資訊類APP，基本每天都有幾十萬甚至更多的標(biāo)的物入庫，另外標(biāo)的物時效性也很強(qiáng)。新標(biāo)的物一般用戶行為少，協(xié)同過濾等算法很難將這些大量實(shí)時產(chǎn)生的新標(biāo)的物推薦出去，這時就可以采用基于內(nèi)容的推薦算法更好地分發(fā)這些內(nèi)容。

▌2.缺點(diǎn)

雖然基于內(nèi)容的推薦實(shí)現(xiàn)相對容易，解釋性強(qiáng)，但是基于內(nèi)容的推薦算法存在一些不足，導(dǎo)致它的效果及應(yīng)用范圍受到一定限制。主要的問題有如下4個：

（1）推薦范圍狹窄，新穎性不強(qiáng)

由于該類算法只依賴于單個用戶的行為為用戶做推薦，推薦的結(jié)果會聚集在用戶過去感興趣的標(biāo)的物類別上，如果用戶不主動關(guān)注其他類型的標(biāo)的物，很難為用戶推薦多樣性的結(jié)果，也無法挖掘用戶深層次的潛在興趣。特別是對于新用戶，只有少量的行為，為用戶推薦的標(biāo)的物較單一。

（2）需要知道相關(guān)的內(nèi)容信息且處理起來較難

內(nèi)容信息主要是文本、視頻、音頻，處理起來費(fèi)力，相對難度較大，依賴領(lǐng)域知識。同時這些信息更容易有更大概率含有噪音，增加了處理難度。另外，對內(nèi)容理解的全面性、完整性及準(zhǔn)確性會影響推薦的效果。

（3）較難將長尾標(biāo)的物分發(fā)出去

基于內(nèi)容的推薦需要用戶對標(biāo)的物有操作行為，長尾標(biāo)的物一般操作行為非常少，只有很少用戶操作，甚至沒有用戶操作。由于基于內(nèi)容的推薦只利用單個用戶行為做推薦，所以更難將它分發(fā)給更多的用戶。

（4）推薦精準(zhǔn)度不太高

基于工業(yè)界的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，相比協(xié)同過濾算法，基于內(nèi)容的推薦算法精準(zhǔn)度要差一些。

05算法落地需要關(guān)注的重要問題

基于內(nèi)容的推薦算法雖然容易理解，實(shí)現(xiàn)起來相對簡單，但在落地到真實(shí)業(yè)務(wù)場景中，有很多問題需要思考解決。下面這些問題是在落地基于內(nèi)容推薦算法時必須思考的，這里將他們列舉出來，并提供一些簡單的建議，希望可以幫到讀者。

▌1.內(nèi)容來源的獲取

對于基于內(nèi)容的推薦來說，有完整的、高質(zhì)量的內(nèi)容信息是可以構(gòu)建精準(zhǔn)的推薦算法的基礎(chǔ)，那我們有哪些方法可以獲取內(nèi)容來源呢？下面這些策略是主要獲取內(nèi)容(包括標(biāo)的物內(nèi)容和用戶相關(guān)內(nèi)容)來源的手段。

（1）標(biāo)的物“自身攜帶”的信息

標(biāo)的物在上架時，第三方會準(zhǔn)備相關(guān)的內(nèi)容信息，如天貓上的商品在上架時會補(bǔ)充很多必要的信息。對于視頻來說，各類metadata信息也是視頻入庫時需要填充的信息。我們要做的是增加對新標(biāo)的物入庫的監(jiān)控和審核，及時發(fā)現(xiàn)信息不全的情況并做適當(dāng)處理。

（2）通過爬蟲獲取標(biāo)的物相關(guān)信息

通過爬蟲爬取的信息可以作為標(biāo)的物信息的補(bǔ)充，特別是補(bǔ)充上面（1）不全的信息。有了更完整的信息就可以獲得更好的特征表示。

（3）通過人工標(biāo)注數(shù)據(jù)

往往人工標(biāo)注的數(shù)據(jù)價值密度高，通過人工精準(zhǔn)的標(biāo)注可以大大提升算法推薦的精準(zhǔn)度。但是人工標(biāo)注成本太大。

（4）通過運(yùn)營活動或者產(chǎn)品交互讓用戶填的內(nèi)容

通過抽獎活動讓用戶填寫家庭組成、興趣偏好等，在用戶開始注冊時讓用戶填寫興趣偏好特征，這些都是獲取內(nèi)容的手段。

（5）通過收集用戶行為直接獲得或者預(yù)測推斷出的內(nèi)容

通過請求用戶GPS位置知道用戶的活動軌跡，用戶購物時填寫收貨地址，用戶綁定的身份證和銀行卡等，通過用戶操作行為預(yù)測出用戶的興趣偏好，這些方法都可以獲得部分用戶數(shù)據(jù)。

（6）通過與第三方合作或者產(chǎn)品矩陣之間補(bǔ)充信息

目前中國有大數(shù)據(jù)交易市場，通過正規(guī)的數(shù)據(jù)交易或者跟其他公司合作，在不侵犯用戶隱私的情況下，通過交換數(shù)據(jù)可以有效填補(bǔ)自己產(chǎn)品上缺失的數(shù)據(jù)。

如果公司有多個產(chǎn)品，新產(chǎn)品可以借助老產(chǎn)品的巨大用戶基數(shù)，將新產(chǎn)品的用戶與老產(chǎn)品用戶關(guān)聯(lián)起來(id-maping或者賬號打通)，這樣老產(chǎn)品上豐富的用戶行為信息可以賦能給新產(chǎn)品。

▌2.怎么利用負(fù)反饋

用戶對標(biāo)的物的操作行為不一定代表正向反饋，有可能是負(fù)向的。比如點(diǎn)開一個視頻，看了不到幾秒就退出來了，明顯表明用戶不喜歡。有很多產(chǎn)品會在用戶交互中直接提供負(fù)向反饋能力，這樣可以收集到更多負(fù)向反饋。下面是今日頭條和百度APP推薦的文章，右下角有一個小叉叉(見下面圖9中紅色圈圈)，點(diǎn)擊后展示上面的白色交互區(qū)域，讀者可以勾選幾類不同的負(fù)向反饋機(jī)制。

圖9：負(fù)向反饋的交互形式：利用用戶負(fù)向反饋來優(yōu)化產(chǎn)品體驗(yàn)

負(fù)向反饋代表用戶強(qiáng)烈的不滿，因此如果推薦算法可以很好的利用這些負(fù)向反饋就能夠大大提升推薦系統(tǒng)的精準(zhǔn)度和滿意度?；趦?nèi)容的推薦算法整合負(fù)向反饋的方式有如下幾種：

(1) 將負(fù)向反饋整合到算法模型中

在構(gòu)建算法模型中整合負(fù)向反饋，跟正向反饋一起學(xué)習(xí)，從而更自然地整合負(fù)向反饋信息。

(2) 采用事后過濾的方式

先給用戶生成推薦列表，再從該推薦列表中過濾掉與負(fù)向反饋關(guān)聯(lián)的或者相似的標(biāo)的物。

(3) 采用事前處理的方式

從待推薦的候選集中先將與負(fù)向反饋相關(guān)聯(lián)或者相似的標(biāo)的物剔除掉，然后再進(jìn)行相關(guān)算法的推薦。

▌3.興趣隨時間變化

用戶的興趣不是一成不變的，一般用戶的興趣是隨著時間變化的，那怎么在算法中整合用戶的興趣變化呢？可行的策略是對用戶的興趣根據(jù)時間衰減，最近的行為給予最大的權(quán)重。還可以分別給用戶建立短期興趣特征和長期興趣特征，在推薦時既考慮短期興趣又考慮長期興趣，最終推薦列表中整合兩部分的推薦結(jié)果。

對于新聞資訊等這類時效性強(qiáng)的產(chǎn)品，能夠整合用戶的實(shí)時興趣變化可以大大提升用戶體驗(yàn)，這也是現(xiàn)在信息流類推薦產(chǎn)品大行其道的原因。

▌4.數(shù)據(jù)清洗

基于內(nèi)容的推薦算法依賴于標(biāo)的物相關(guān)的描述信息，這些信息更多的是以文本的形式存在，這就涉及到自然語言處理了，文本中可能會存在很多歧義、符號、臟數(shù)據(jù)，我們需要事先對數(shù)據(jù)進(jìn)行很好的處理，才能讓后續(xù)的推薦算法產(chǎn)生好的效果。

▌5.加速計算與節(jié)省資源

在實(shí)際推薦算法落地時，我們會事先為每個標(biāo)的物計算N(=50)個最相似的標(biāo)的物，事先將計算好的標(biāo)的物存起來，減少時間和空間成本，方便后續(xù)更好地做推薦。同時也可以利用各種分布式計算平臺和快速查詢平臺(如Spark、FAISS庫等)加速計算過程。另外，算法開發(fā)過程中盡量做到模塊化，對業(yè)務(wù)做抽象封裝，這可以大大提升開發(fā)效率，并且可能會節(jié)省很多資源。

▌6.怎么解決基于內(nèi)容的推薦越推越窄的問題

前面提到基于內(nèi)容的推薦存在越推越窄的缺點(diǎn)，那怎么避免或者減弱這種影響呢？當(dāng)然用協(xié)同過濾等其他算法是一個有效的方法。另外，我們可以給用戶做興趣探索，為用戶推薦興趣之外的特征關(guān)聯(lián)的標(biāo)的物，通過用戶的反饋來拓展用戶興趣空間，這類方法就是強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的EE方法。如果我們構(gòu)造了標(biāo)的物的知識圖譜系統(tǒng)，我們就可以通過圖譜拓展標(biāo)的物更遠(yuǎn)的聯(lián)系，通過長線的相關(guān)性來做推薦，同樣可以有效解決越推越窄的問題。

▌7.工程落地技術(shù)選型

本篇文章主要講的是基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)的算法實(shí)現(xiàn)原理，具體工程實(shí)踐時，需要考慮到數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、分布式計算等技術(shù)，當(dāng)前很多開源方案可以使用，常用的如Spark mllib，scikit-learn，Tensorflow，pytorch，gensim等，這些工具都封裝了很多數(shù)據(jù)處理、特征提取、機(jī)器學(xué)習(xí)算法，我們可以基于第二節(jié)的算法思路來落地實(shí)現(xiàn)。

▌8.業(yè)務(wù)的安全性

除了技術(shù)外，在推薦產(chǎn)品落地中還需要考慮推薦的標(biāo)的物的安全性，避免推薦反動、色情、標(biāo)題黨、低俗內(nèi)容，這些就需要基于NLP或者CV技術(shù)對文本或者視頻進(jìn)行分析過濾。如果是UGC平臺型的產(chǎn)品，還需要考慮怎么激勵優(yōu)質(zhì)內(nèi)容創(chuàng)作者，讓好的內(nèi)容得到更多的分發(fā)機(jī)會，同時對產(chǎn)生劣質(zhì)內(nèi)容的創(chuàng)作者采取一定的懲罰措施，比如限制發(fā)文頻率、禁止一段時間的發(fā)文權(quán)限等。

寫在最后

本文作者基于自己的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)總結(jié)了常用的基于內(nèi)容的推薦算法及落地場景，并對基于內(nèi)容的推薦算法的優(yōu)缺點(diǎn)及實(shí)踐過程中需要關(guān)注的問題進(jìn)行了分析討論?；趦?nèi)容的推薦算法一般用于推薦召回階段，通過內(nèi)容特征來為用戶選擇可能喜歡的內(nèi)容。