大数据技术原理与应用学习笔记（十四）_《大数据技术原理与应用》 大数据推荐系统

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大数据在不同领域的应用

大数据在不同领域的应用概览

如图所示：

此处重点解释推荐系统及相关概念

推荐系统

推荐系统概述

历史记录→用户喜好→相关推荐
推荐系统是自动联系用户和物品的一种工具，通过研究用户的兴趣偏好，进行个性化计算，发现用户兴趣点，帮助用户从海量信息中发掘潜在需求。

长尾理论

推荐系统通过发掘用户的行为记录，找到用户个性化需求，发现用户潜在的消费倾向，从而将长尾商品准确推荐给需要的用户，帮助用户发现感兴趣却难以发现的商品，最终以实现用户与商家双赢。

推荐方法

推荐方法主要有：

• 专家推荐方法
• 基于统计推荐方法
• 基于内容推荐方法
• ※协同过滤推荐方法
• 混合推荐方法

推荐系统模型

推荐系统基本架构如图所示：

协同过滤推荐算法

协同过滤推荐可分为两种：基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤，这也是大数据在电商领域的应用的重点。

基于用户的协同过滤（UserCF）——最古老

最主要的两步骤：

• 找到和目标User兴趣相似的用户集合
• 找到该集合User喜欢且目标User没听说过的物品推荐给目标User

用户相似度的计算

用u代表User u，用v代表User v，$N(u)$代表User u所感兴趣的物品集合，$N(v)$代表User v代表User v所感兴趣的物品集合。
计算两用户的余弦相似度：
$$W_{uv}=\frac{|N(u)\bigcap N(v)|}{\sqrt{|N(u)||N(v)|}}$$

感兴趣程度的计算

※根据用户喜好表绘制物品倒排表，绘制相似度矩阵N
通过用户相似度可将u对物品i感兴趣程度 $P_{ui}$

$S(u,k)$ 是和u最接近的k个用户集合，$N(i)$ 是喜欢物品i的用户集合。
$r_{vi}$ 是隐反馈信息，代表v对i的感兴趣程度，为简化计算可设$r_{vi}$=1）
计算感兴趣程度：
$$P_{ui}=\sum _{v\in S(u,k)\bigcap N(i)}{W}_{uv}{r}_{vi}$$
给物品计算 $P_{ui}$ 后，进行处理（降序等），最后取前N个物品推荐给u。

基于物品的协同过滤（ItemCF）——应用最广泛

最主要的两步骤：

• 计算物品之间的相似度
• 根据物品相似度和用户历史行为，给其推荐列表

※根据用户喜欢的物品列表，绘制物品相似度矩阵（每用户）M
最后汇总所有用户的物品相似度矩阵R。

通过物品相似度计算u对j感兴趣程度$P_{uj}$
公式如下：
$$P_{uj}=\sum _{i\in N(u)\bigcap S(j,k)}{W}_{ji}{r}_{ui}$$
其中$W_{ji}$表示物品之间相似度，$r_{ui}$为隐反馈信息，$S(j,k)$表示和j最近的k个物品集合。

UserCF和ItemCF的对比

• UserCF算法的推荐更偏向社会化：适合应用于新闻推荐、微博话题推荐等应用场景，其推荐结果在新颖性方面有一定的优势

• UserCF缺点：随着用户数目的增大，用户相似度计算复杂度越来越高。而且UserCF推荐结果相关性较弱，难以对推荐结果作出解释，容易受大众影响而推荐热门物品

• ItemCF算法的推荐更偏向于个性化：适合应用于电子商务、电影、图书等应用场景，可以利用用户的历史行为给推荐结果作出解释，让用户更为信服推荐的效果

• ItemCF缺点：倾向于推荐与用户已购买商品相似的商品，往往会出现多样性不足、推荐新颖度较低的问题