推荐系统 --- 推荐算法 --- 混合推荐算法（二）

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我是靠谱客的博主舒心曲奇，最近开发中收集的这篇文章主要介绍推荐系统 --- 推荐算法 --- 混合推荐算法（二），觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

描述
- 把推荐选择具体物品，上升到选择策略。如果后台算法中有三种策略：按照内容相似推荐，按照相似好友推荐，按照热⻔门推荐。每次选择⼀种策略，确定了策略后，再选择策略中的物品，这样两个步骤。

Bandit

概述
- 指的是一类算法，而不是一个算法
基本思想
- 看看选择会带来多少遗憾，遗憾越少越好；
- ⼩⼼翼翼地试，越确定某个选择好，就多选择它，越确定某个选择差，就越来越少选择它。
关键元素
- 臂：每次推荐要选择候选池，可能是具体物品，也可能是推荐策略，也可能是物品类别；
- 回报：⽤户是否对推荐结果喜欢，喜欢了就是正⾯的回报，没有买账就是负⾯回报或者零回报；
- 环境：推荐系统⾯临的这个⽤户就是不可捉摸的环境。
具体算法
- 汤普森采样算法
  - Beta分布
  - 汤普森采样
    - 汤普森采样的背后原理正是上述所讲的Beta分布，你把贝塔分布的 a 参数看成是推荐后用户点击的次数，把分布的 b 参数看成是推荐后用户未点击的次数，则汤普森采样过程如下：
      - 取出每一个候选对应的参数 a 和 b；
      - 为每个候选用 a 和 b 作为参数，用贝塔分布产生一个随机数；
      - 按照随机数排序，输出最大值对应的候选；
      - 观察用户反馈，如果用户点击则将对应候选的 a 加 1，否则 b 加 1；
    - 汤普森采样为什么有效呢？
      - 如果一个候选被选中的次数很多，也就是 a+b 很大了，它的分布会很窄，换句话说这个候选的收益已经非常确定了，就是说不管分布中心接近0还是1都几乎比较确定了。用它产生随机数，基本上就在中心位置附近，接近平均收益。
      - 如果一个候选不但 a+b 很大，即分布很窄，而且 a/(a+b) 也很大，接近 1，那就确定这是个好的候选项，平均收益很好，每次选择很占优势，就进入利用阶段。反之则有可能平均分布比较接近与0，几乎再无出头之日。
      - 如果一个候选的 a+b 很小，分布很宽，也就是没有被选择太多次，说明这个候选是好是坏还不太确定，那么分布就是跳跃的，这次可能好，下次就可能坏，也就是还有机会存在，没有完全抛弃。那么用它产生随机数就有可能得到一个较大的随机数，在排序时被优先输出，这就起到了前面说的探索作用。
- UCB 算法
  - 概述
    - UCB 算法全称是 Upper Confidence Bound，即置信区间上界。
    - 公式有两部分，加号前⾯是这个候选臂到⽬前的平均收益，反应了它的效果，后⾯的叫做 Bonus，本质上是均值的标准差，反应了候选臂效果的不确定性，就是置信区间的上边界。
  - 这个评分公式也和汤普森采样是⼀样的思想：
    - 以每个候选的平均收益为基准线进⾏选择；
    - 对于被选择次数不⾜的给予照顾；
    - 选择倾向的是那些确定收益较好的候选。
  - 优化算法
    - LinUCB
      - 概述
        和传统的 UCB 算法相⽐，最⼤的改进就是加⼊了特征信息，每次估算每个候选的置信区间，不再仅仅是根据实验，⽽是根据特征信息来估算，这⼀点就⾮常的“机器学习”了。
        在⼴告推荐领域，每⼀个选择的样本，由⽤户和物品⼀起构成，⽤户特征，物品特征，其他上下⽂特征共同表示出这个选择，把这些特征⽤来估计这个选择的预期收益和预期收益的置信区间，就是 LinUCB 要做的事情。
      - 分类
        简单版本其实就是让每⼀个候选臂之间完全互相⽆关，参数不共享。
        ⾼级版本就是候选臂之间共享⼀部分参数。
  - 总结
    - LinUCB 只是⼀个推荐框架，可以将这个框架应⽤在很多地⽅，⽐如投放⼴告，为⽤户选择兴趣标签，你还可以发挥聪明才智，看看它还能⽤来解决什么问题，欢迎留⾔⼀起交流。
- Epsilon 贪婪算法

COFIBA 算法

特点
- 结合协同过滤的群体智慧，与 Bandit 的⾛⼀步看⼀步⼀起，让两种思想碰撞，也许可以让你的推荐系统与众不同。
基本思想
- 在时刻 t，有⼀个⽤户来访问推荐系统，推荐系统需要从已有的候选池⼦中挑⼀个最佳的物品推荐给他，然后观察他的反馈，⽤观察到的反馈来更新挑选策略。
- 这⾥的每个物品都有⼀个特征向量，所以这⾥的 Bandit 算法是 context 相关的，只不过这⾥虽然是给每个⽤户维护⼀套参数，但实际上是由⽤户所在的聚类类簇⼀起决定结果的。
- 这⾥依然是⽤岭回归去拟合⽤户的权重向量，⽤于预测⽤户对每个物品的可能反馈（payoff），这⼀点和我们上⼀次介绍的 LinUCB 算法是⼀样的。
对⽐上⼀次介绍的 LinUCB 算法，COFIBA 的不同有两个：
- 基于⽤户聚类挑选最佳的物品，即相似⽤户集体动态决策；
- 基于⽤户的反馈情况调整⽤户和物品的聚类结果。
算法流程
- ⽤协同过滤来少选可以参与决策的⽤户代表，⽤ LinUCB 算法来实际执⾏选择；
- 根据⽤户的反馈，调整基于⽤户和基于物品的聚类结果，即对物品和⽤户的群体代表做换届选举；
- 基于物品的聚类如果变化，⼜进⼀步改变了⽤户的聚类结果；
- 不断根据⽤户实时动态的反馈来调整⽤户决策参数，从⽽重新划分聚类结果矩阵。