推荐系统三十六式学习笔记：原理篇.内容推荐06|超越标签的内容推荐系统

本文主要是介绍推荐系统三十六式学习笔记：原理篇.内容推荐06|超越标签的内容推荐系统，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

基于内容的推荐系统，有个误区，衡量其性能优劣，评判标准是标签数量够不够。其实标签只是很小一部分。而且即便是标签，衡量质量的方式也不是数目够不够；所以，今天我要讲的内容，就是脱离标签定式思维的内容推荐；

为什么要做好内容推荐？

通常一个复杂的推荐系统很可能是从基于内容推荐成长起来的。可以说基于内容的推荐系统是一个推荐系统的孩童时代，我们就来讲一讲如何养成一个基于内容的推荐系统；

为什么基于内容的推荐系统那么重要呢？因为内容数据非常易得，用心找的话总能找到一些可以使用的内容，不需要有用户行为数据就能够做出推荐系统的第一版；内容数据尤其是文本，只要深入挖掘，就可以挖掘出一些很有用的信息供推荐系统使用。

内容推荐的方式还有它的必要性。推荐系统总是需要接入新的物品，这些新的物品在一开始没有任何展示机会，显然就没有用户反馈，这时候只有内容能帮它。基于内容的推荐能把这些新物品找机会推荐出去，从而获得一些展示机会，积累用户反馈，走上巅峰、占据热门排行榜。

要把基于内容的推荐做好，需要做好“抓、洗、挖、算”四门功课。它们分别对应了下面的内容。

1、抓：做好一个基于内容的推荐系统抓取数据补充内容源，增加分析的维度，必不可收。
2、洗：抓取的数据需过滤冗余的数据，垃圾数据，政治色情等敏感数据；
3、挖：不是是抓来的数据，还是自己的数据，要深入挖掘。很多推荐系统提升效果并不是用了更复杂的推荐算法，而是对内容的挖掘做的更深入。
4、算：匹配用户的兴趣和物品的属性，计算出更合理的相关性，这是推荐系统本身的使命，不仅仅是基于内容的推荐才要做的

那么，这四门课到底如何分布在基于基于内容的推荐系统中呢？

简要介绍一下这张图的流程和基本元素。

内容这一端：内容源经过内容分析，得到结构化的内容库和内容模型，也就是物品画像。用户这一端：用户看过推荐列表后，会产生用户行为数据，结合物品画像，经过用户分析得到用户画像。

对于那些没有给用户推荐过的新内容，经过相同的内容分析过程后就可以经过推荐算法匹配，计算得到新的推荐列表给用户。如此周而复始，永不停息。

内容源

在互联网中，抓数据是一件可做不可说的事。只有当内容有多样性了，一个推荐系统才有存在的合法性。
爬虫技术本身非常复杂，非常有学问，这里就不展开了。
不论是爬过来的数据还是自己的数据，都少不了内容的清洗，主要是去重并过滤垃圾信息及政治、暴力、色情等敏感信息。

内容分析和用户分析

基于内容的推荐，最重要的不是推荐算法，而是内容挖掘与分析。
如果推荐物品是短视频，我们分几种情况看：
1、如果短视频本身没有任何结构化信息，如果不挖掘内容，那么除了强推或者随机小流量，没有别的合理曝光逻辑了；
2、如果对视频的文本描述，比如标题等能够有内容分类，比如是娱乐类，那么对于喜欢娱乐的用户来说就很合理；
3、如果能够进一步分析文本的主题，那么对于类似主题感兴趣的用户就可能得到展示。
4、如果还能识别出内容中主角是沈腾，那就更精准锁定一部分用户了；
5、如果再对内容本身做到嵌入分析，那么潜藏的语义信息也全部抓走了，更能表达内容了。

结构化的内容库，最重要的用途是结合用户反馈行为去学习用户画像，具体的方法上一篇中已经介绍了。容易被忽略的是第二个用途，
在内容分析过程中得到的模型：比如说
1、分类器模型
2、主题模型
3、实体识别模型
4、嵌入模型

这些模型主要用在：当新的物品刚刚进入时，需要实时地被推荐出去，这时候对内容的实时分析，提取结构化内容，再用于用户画像匹配。

内容推荐算法

对于基于内容的推荐系统，最简单的推荐算法当然是计算相似性即可，用户的画像内容就表示为稀疏的向量，同时内容端也有相应的稀疏向量，两者之间计算余弦相似度，根据相似度对推荐物品排序；如果你内容分析做的深入的话，通常效果还是蛮不错的，这种基于内容的推荐天然一个优点：可解释性非常强。

如果再进一步，要更好的利用内容中的结构化信息，因为一个直观的认识是：不同的字段重要性不同。比如说，一篇新闻，标题和正文分析出同一个人物名，评论里面涉及一些其他人物名，可以用于推荐。直观上新闻的正文和标题中的更重要。我们可以借鉴信息检索中的相关性计算方法来做推荐匹配计算:BM25F算法；

前面提到的两种办法可以做到快速实现、快速上线，但都不属于机器学习方法，那么，按照机器学习思路该怎么做呢？

一种最典型的场景：提高某种行为的转化率，如点击、收藏、转发。那么标准的做法是：收集这类行为的日志数据，转换成训练样本，训练预估模型。

每一条样本由两部分构成：一部分是特征，包含用户端的画像内容，物品端的结构化内容，可选的还有日志记录时一些上下文场景信息，如时间、地理位置、设备等等，另一部分就是用户行为，作为标注信息，包含有反馈和无反馈两类。

用这样的样本训练一个二分类器，常用模型是逻辑回归（Logistic Regression）和梯度提绳树（GBDT）或者两者的结合。在推荐匹配时，预估用户行为发生的概率，按找概率排序。这样更合理更科学，而且这一条路可以一直迭代优化下去。

总结：

基于内容的推荐一般是推荐系统的起步阶段，而且会持续存在。它的重要性不可取代。因为：
1、内容数据始终存在并且蕴含丰富的信息量，不好好利用属实可惜。
2、产品冷启动阶段，没有用户行为，别无选择。
3、新的物品要被推荐出去，首选内容推荐。

基于内容的整体框架也是比较清晰的，其中对内容的分析最为重要，推荐算法这一款可以考虑先使用相似度计算，也可以采用机器学习思路训练预估模型，当然这必须得有大量的用户行为做保证；

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