推荐系统可以帮助用户快速发现兴趣和高质量的信息，增加用户使用产品的时间。 推荐系统越准确，用户体验就越好，产品越容易留住用户。 近年来，当今头条、嘀嗒等产品的诞生，也带动了基于内容的推荐算法这一老算法的兴起。 本文是基于内容的推荐算法的基本原理，enjoy~
基于内容的推荐算法是众多推荐算法之一，是机器学习算法。 可以说推荐系统算法是机器学习算法在我们生活中最普及的算法。 基于内容的推荐算法(基于内容的推荐算法CB )，以下简称CB。
CB的思想非常简单。 根据用户过去喜欢的内容，向用户推荐与过去喜欢的内容相似的内容。 关键是这里内容相似性的度量，这才是算法运行过程中的核心。
CB的过程一般包括以下三个步骤：
内容表示(Item Representation )对于各个item，提取表示该item特征； 特征学习(Profile Learning )利用一个用户过去喜欢(和讨厌)的item的特征数据，学习该用户喜欢的特征(profile )。 生成推荐列表(Recommendation Generation )通过将在上一步骤中获得的用户配置文件(profile )与候选item的配置文件进行比较，为此用户推荐一组最相关的item。 举个例子，简单体验一下CB的过程吧。 以今天的标题为例。 今天的标题使用了基于内容的文本推荐算法。 在今天的标题中，item是文章。
1. 内容表征
首先要从文章的内容中提取表示它们的属性。 常见的方法是使用一篇文章中出现的单词来表示这篇文章，但每个单词的权重经常使用加权技术算法来计算。 该方法可以用具体向量表示抽象文章。在APP应用程序中，item具有说明它的属性。 这些属性通常可以分为两类：结构化属性和非结构化属性。
结构化属性的含义比较明确，其可能的值限定在一定的范围内； 另一方面，非结构化的属性，其意义不太明确，取值也没有限制，很多时候就这样很难使用。
例如在社交网站上，item是人，一个item有身高、学历、籍贯等结构化属性，以及item写的个人签名、公开的内容等非结构化属性。 关于结构化数据，拿来就可以马上使用； 但是，对于非结构化数据(如文章)，在用于模型之前必须将其转换为结构化数据。
实际场景中遇到最多的非结构化数据可能是文章。 那么，如何将非结构化的文章结构化呢？
我们所表征的所有文章的集合都是D={d1，d2，…，dN}，而所有文章中出现的词的集合都是T={t1，t2，…，tn}。 也就是说，有n篇文章需要处理，这些文章包含了n个不同的词语。
最终使用一个向量表示文章。 例如，第j个文章被表示为dj={w1j，w2j，…，wnj}。 在这里，wij表示文章j中第I个词的权重，值越大表示越重要。
因此，为了表示第j篇文章，现在重要的是如何计算dj的各个分量的值。 可以通过TF-IDF计算所有I词在文章j中的对应权重，TF-IDF是用于信息检索和数据挖掘的通用加权技术。
通过以上方法，得到了每个item特征的表现(每篇文章，所有词的权重向量模型)。
假设
2. 特征学习
用户已经对一些item做出了偏好的判断，喜欢其中的一部分item，不喜欢其中的另一部分。 那么，这一步是通过用户过去对这些喜好的判断，为他形成模型。该模型可以确定用户是否喜欢新的item。 因此，我们需要解决的是有监督的分类问题，这里可以采用一些机器学习的分类算法。
2.1 K近邻（KNN）算法
对于新item，KNN算法将首先查找用户评估的与此新item最相似的k个item。然后，根据该用户对这k个item的喜好程度，判断对该新item的喜好程度。
在这种方法中，如何根据item的属性向量计算item之间的相似度很重要。 对于结构化数据，相似度计算可以使用欧式距离，如果使用向量空间模型表示item，则相似度计算可以使用余弦相似度(cosine )。
2.2 决策树算法
决策树适用于item属性较少且为结构化属性的情况。在这种情况下，决策树可以生成简单直观易懂的决策结果。 但是，item的属性很多，来源于文章等非结构化数据时，决策树的效果可能不太好。
2.3 朴素贝叶斯算法
朴素贝叶斯算法常用于文本分类，假设给定文章的类别后，各个词出现的概率是相互独立的。朴素贝叶斯算法的代码实现相对简单，因此往往是众多分类问题中的第一个尝试。
我们现在的问题包括两个类别：用户喜欢的item和他不喜欢的item。 给定item的类，每个属性的可能值的概率是相互独立的。 我们可以利用该用户的历史偏好数据进行训练，然后使用训练
好的贝叶斯分类器对给定的item做分类。3. 生成推荐列表
如果特征学习中我们使用了分类模型，那么只要把模型预测的用户最可能感兴趣的n个item作为推荐返回给用户即可。
4. CB的缺点
4.1 无法挖掘出用户的潜在兴趣
CB的推荐只依赖于用户过去对某些item的喜好，它产生的推荐也都会和用户过去喜欢的item相似。如果一个用户以前只看与科技有关的文章，那CB只会给他推荐更多与科技相关的文章，它不会知道用户可能还喜欢政治类的文章。
4.2 无法为新用户产生推荐
新用户没有喜好历史，自然无法获得他的特征，所以也就无法为他产生推荐内容了。
5. 总结
由于CB算法的一些缺点，目前大部分的推荐系统都是以其他算法为主（如协同过滤算法），而辅助使用CB来解决主算法在某些情况下的不精确性（如解决新item问题）。
但CB的作用是不可否认的，只要具体应用中有可用的属性，那么基本都能在系统里看到CB的影子。组合CB和其他推荐算法的方式有很多，最常用的可能是就用CB来过滤其他算法的候选集，把一些不太合适的候选去掉。
我们也可以看到，机器学习算法是推荐系统的基石与核心，未来，随着机器学习、深度学习算法的普及，相信也会出现更加优秀的组合推荐算法。
#专栏作家#
流年，人人都是产品经理专栏作家。互联网产品设计师，4年互联网产品设计经验。擅长用户体验设计，喜欢钻研需求功能背后的技术实现方式；在成为综合型产品设计师的道路上不断努力前进！
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