AI上推荐 之 基于内容的推荐(ContentBasedRecommend)_基于内容的推荐会使用到word2vec技术吗

1. 前言

随着信息技术和互联网的发展， 我们已经步入了一个信息过载的时代，这个时代，无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了很大的挑战：

• 信息消费者：如何从大量的信息中找到自己感兴趣的信息？
• 信息生产者：如何让自己生产的信息脱颖而出， 受到广大用户的关注？

为了解决这个矛盾， 推荐系统应时而生， 并飞速前进，在用户和信息之间架起了一道桥梁，一方面帮助用户发现对自己有价值的信息， 一方面让信息能够展现在对它感兴趣的用户前面。 推荐系统近几年有了深度学习的助推发展之势迅猛， 从前深度学习的传统推荐模型(协同过滤，矩阵分解，LR, FM, FFM, GBDT)到深度学习的浪潮之巅(DNN, Deep Crossing, DIN, DIEN, Wide&Deep, Deep&Cross, DeepFM, AFM, NFM, PNN, FNN, DRN), 现在正无时无刻不影响着大众的生活。

推荐系统通过分析用户的历史行为给用户的兴趣建模， 从而主动给用户推荐给能够满足他们兴趣和需求的信息， 能够真正的“懂你”。 想上网购物的时候， 推荐系统在帮我们挑选商品， 想看资讯的时候， 推荐系统为我们准备了感兴趣的新闻， 想学习充电的时候， 推荐系统为我们提供最合适的课程， 想消遣放松的时候， 推荐系统为我们奉上欲罢不能的短视频…, 所以当我们淹没在信息的海洋时， 推荐系统正在拨开一层层波浪， 为我们追寻多姿多彩的生活！

这篇文章又回到了传统的推荐方式协同过滤的时代了， 因为最近刚好学习到基于内容的推荐和基于回归模型的推荐， 之前在刚开始学习协同过滤的时候， 其实也了解过这两种推荐方式， 但当时并不是太了解具体是怎么做的， 这次又重温了一下， 知道了里面的一些实施细节， 所以借机会整理一下。

今天首先是看一下基于内容的推荐方式， 这种推荐方式是非常直接的， 它是以物品的内容描述信息为依据做出的推荐， 本质上是基于对物品和用户自身的特征或者属性直接分析和计算。 再白话一点， 就是事先先给出物品的画像和用户的画像， 这样， 我们就能根据用户喜欢什么直接给用户推荐物品， 这也是一种非常简单和快捷的方式，例如，假设已知电影A是一部喜剧，而恰巧我们得知某个用户喜欢看喜剧电影，那么我们基于这样的已知信息，就可以将电影A推荐给该用户。 (PS：之前从福哥的口中了解到，虽然现在深度学习模型很火， 但大多数还停留在理论的研究阶段，真正能够应用到实践中的并不是太多，因为模型本身的部署比较复杂，且对于数据， 设备等要求也非常高， 对于中小规模的公司来讲，早期的一些简单的推荐方法可以作为初版推荐系统的不二之选， 所以有时候还是有必要学习一下那些简单推荐方式的思想的， 而基于内容的推荐的思想就挺简单的哈哈)。

之前学习的时候， 也是停留在理论阶段， 也知道先构建物品画像(给物品打标签)和用户画像(给用户打标签）,然后实施推荐。 但是并没有理解到一些细节，比如如何给物品打标签， 如何给用户打标签？ 如何解决物品冷启动问题？ 等， 所以这次想通过之前用到过的比较简单的movielens数据集， 来走一波基于内容的推荐流程， 这里面会涉及到tf-idf技术， word2vec技术， doc2vec技术等， 所以通过这次的学习， 收获还是蛮大的， 把之前的知识也串联了一下。

关于movidlens数据集和任务， 这是一个基于用户对看过的一些电影的 评分情况给用户实施电影推荐的一个任务， 详细的可以参考之前的文章或者资料，这里就不过多描述了。因为之前也用协同过滤， 矩阵分解等完成过这个任务， 这里主要是基于内容的走一下这个推荐流程：

1. 建立物品画像
   1. 基于用户给电影打的tag和电影的分类值，得到每一部电影的总标签
   2. 求每一部电影标签的tf-idf值
   3. 根据tf-idf的结果， 为每一部电影选择top-n（tf-idf值较大)的关键词作为整部电影的关键词
   4. 最后得到了 电影id— 关键词 — 关键词权重
2. 建立倒排索引
   1. 这个是为了能够根据关键词找到对应的电影， 好方便得到用户画像之后(用户喜欢啥样的电影)对用户进行一些推荐
3. 建立用户画像
   1. 看用户看过哪些电影， 基于前面的物品画像找到电影对应的关键词
   2. 把用户看过的所有关键词放到一起， 统计词频， 每个词出现了几次
   3. 出现次数最多的关键词作为用户的兴趣词， 这个就是用户的画像
4. 根据用户的兴趣词， 基于倒排表找到电影， 就可以对用户实施推荐了。

上面就是基于内容推荐的整个流程， 这篇文章会走一遍这个流程， 但是再走之前，需要介绍到一些技术， 首先是tf-idf技术， 这是一种在自然语言处理领域中应用比较广泛的一种算法。可用来提取目标文档中，并得到关键词用于计算对于目标文档的权重，并将这些权重组合到一起得到特征向量。这里会再次介绍一下Tf-idf的原理。 然后走一遍基于内容推荐的整体流程， 最后，针对物品的冷启动问题， 再介绍两种比较经典的技术， 一个叫做Word2Vec, 另一个叫做Doc2Vec， 这里也会整理他们的细节部分， 并实现这个模型完成影片的推荐， 重点是看看这俩模型是如何使用的。

这篇文章会很长， 这里给出目录大纲， 各取所需即可