推荐系统算法都有哪些

导读：在今日的信息时代，推荐系统广泛采用了机器学习技术，本文旨在简要介绍推荐系统中常用的策略与算法。

推荐系统通过技术手段将物品与人联系起来。物品包含多种属性，用户的每一次互动都会产生行为日志。正是这些行为日志揭示了用户对物品的偏好标签。这些偏好标签为基于内容的推荐算法提供了基础。简单来说，如果一个用户喜欢某种类型的电影，那么我们可以根据这个兴趣特征，为其推荐类似的电影。

以视频推荐为例，每部视频都有标题、国别、年代、演职员以及标签等信息。当用户观看某类视频时，他们的偏好就被打上了相应的标签，比如喜欢恐怖或科幻电影的用户会被打上相应的标签。随后，系统可以根据这些标签为用户推荐相似类型的视频。

用户的每一次互动都留下了独特的标记。利用“物以类聚、人以群分”的原则，我们可以为用户提供个性化的推荐体验。“人以群分”即找到与你有相似兴趣的用户，然后将他们浏览过的物品推荐给你，这就是基于用户的协同过滤算法。“物以类聚”则是根据许多用户对某些物品的相似偏好，将这些物品标记为相似，并为你推荐与你喜欢的物品相似的物品，这是基于物品的协同过滤推荐算法。

如图1-2所示，简单阐述了这两种协同过滤算法。

图1-2展示了两种协同过滤推荐算法的原理。在实际操作中，我们可以通过用户的行为记录、年龄、性别、地域和消费习惯等用户相关信息以及物品相关信息来构建算法模型，预测用户对物品的偏好。常用的算法包括logistic回归、矩阵分解和分解机等。

随着深度学习技术的飞速发展，许多深度学习相关算法已经成功应用于推荐系统并取得了显著的效果。在日常生活中，我们经常会请求他人为我们推荐书籍、餐厅或电影等，这种基于人际关系的推荐方式往往更加有效且易于被接受。

以微信的“看一看”功能为例，“在看”就是通过展示你的微信好友看过的文章来实现推荐。据张小龙在微信公开课上分享的信息，“在看”的效果远超过通过算法实现的“精选”。这说明基于人际关系的推荐方式在实际应用中具有很高的价值。