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推荐系统开发的十个关键点

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发布于 2014/06/18 11:51
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亚马逊的CEO Jeff Bezos曾经说过,他的梦想是“如果我有100万个用户,我就要为他们做100万个亚马逊网站”。智能推荐系统承载的就是这个梦想,即通过数据挖掘技术,为每一个用户实现个性化的推荐结果,让每个用户更便捷的获取信息。

 

为了实现这个梦想,智能推荐系统充分运用了机器学习、数据挖掘、搜索引擎、自然语言处理等相关领域的技术。从另一个角度来看,互联网信息的膨胀带来的信息过载(information overload),也同样呼唤智能推荐系统来帮我们去粗取精,挑选出最适合你的内容,这也是为什么很多推荐算法又被命名为过滤器(filtering)的原因。过去十余年间,无数顶尖技术专家和工程师投身于推荐算法和技术的研究与应用中,在今天的互联网应用中,越来越多“聪明”的推荐系统被开发出来,并被广大用户信赖和使用。

 

对广大软件开发工程师们来说,能够投身于推荐系统的研发,是一件既有趣也充满挑战的工作。想要成功的开发一套效果良好的推荐系统,有一系列值得重视的关键点,文本对此进行了总结,具体列举如下:

 

显式\隐式反馈数据的充分运用

 

数据是一切推荐系统的基础。良好的推荐效果一定是来自于丰富而准确的数据。这些数据既包括了用户(user)和待推荐物品(item)相关的基础信息(注:item和具体的推荐场景相关,可以是商品、影片、音乐、新闻等,如果是进行好友推荐,那么item也可以是user本身),另一方面,user和item之间在网站或应用中发生的用户行为和关系数据也非常重要。因为这些用户行为和关系数据能真实的反映每个用户的偏好和习惯。采集这些基础数据,并做好清洗和预处理,是整个推荐系统的基石。

 

用户行为数据,又可细分为两部分:显式反馈数据(explicit feedbacks)和隐式反馈(implicit feedbacks)数据。显式反馈是指能明确表达用户好恶的行为数据,例如用户对某商品的购买、收藏、评分等数据。与之相反,隐式反馈数据是指无法直接体现用户偏好的行为,例如用户在网站中的点击、浏览、停留、跳转、关闭等行为。通过挖掘显式反馈数据能明确把握用户的偏好,但在很多应用中,显式反馈数据通常很稀疏,导致对用户偏好的挖掘无法深入。这个问题在一些刚上线的应用、或者偏冷门的物品或用户身上反映尤其明显。在这种情况下,用户的隐式反馈数据就显得尤为重要。因为虽然用户在网站中的点击等行为很庞杂,但其中蕴藏了大量信息。在2006-2008年间进行的国际著名推荐竞赛Netflix Prize中,冠军队成员Yehuda Koren发现将用户租用影片的记录,转换为特征向量注入奇异值分解算法(SVD)用于影响用户兴趣向量,能够很好的提高推荐准确率。

 

基础数据的预处理对推荐效果的提升也非常有帮助。以今年的KDD-Cup国际数据挖掘竞赛为例,训练样本中,负样本的数量居然达到了总样本数量的92.82%,但是通过仔细分析这些负样本,发现其中有大量样本存在噪音,通过一系列的Session分析和筛选方法,从中保留了11.2%的样本进行后续推荐挖掘,不仅成功提高了推荐精度,而且大大减少了运算量。所以充分利用各类显式和隐式数据,并做好数据的预处理,保证输入数据的质量,是第一个关键点。

 

多模型融合技术

经过多年的发展,很多种推荐算法被提出来。常见的推荐方法,从大类上分,有基于历史行为(Memory-based)的方法、基于模型(Model-based)的方法、基于内容(Content-based)方法等。在Memory-based方法这个方向,又可进一步细分为基于物品的协同过滤算法(item-based collaborative filtering)、基于用户的协同过滤算法(user-based collaborative filtering)、关联规则(association rule)等;Model-based方法常用的包括Random Walk、pLSA、SVD、SVD++等。每种方法在具体实施时,针对不同的问题又有很多不同的实现方案,例如在基于物品的协同过滤算法(item-based collaborative filtering)中,item之间相似度计算公式(Similarity)也可能有很多很多种变化。

 

在系统推荐的结果以外,还有一类传统的方式是通过专家进行推荐。这些专家可以是一些有经验的编辑,也可以是社区中意见领袖等。这些领域专家推荐的结果,在很多实际应用中,可以作为算法推荐结果的有益补充。

 

事实上,在实践中并没有任何一种方法在实践中始终占据压倒性的优势,它们各有千秋,分别有其各自合适的应用场景,因此因地制宜根据不同的场景,挑选不同的方法,并有机的结合起来,能让推荐效果得到极大的提升。常见的融合方法包括Restricted Boltzmann Machines(RBM), Gradient Boosted Decision Trees(GBDT),Logistic Regression(LR)等,这方面历次推荐竞赛中有很多相关文章,可以看到为了提升推荐效果,将不同算法的结果能够取长补短,各自发挥价值,是极为有效的。

 

 

时间因素的运用

 

用户的行为是存在很强的时间规律的。例如通常我们中午要吃饭、周末会休假、过年会回家团圆等等。用户在各个应用中的行为也同样有规律可以挖掘,用好时间这个特征,在很多推荐场景下,会对推荐效果的提升有很大的帮助。

 

用户行为日志中,行为发生的时间戳(timestamp)通常都会被记录。这个时间戳能从user和item两方面来进行分析。从user的角度来看:user的兴趣往往会随着时间不断变化,几年前的兴趣和当前的兴趣可能是不同的;另一方面,user的行为也存在一定的规律,例如工作日的行为是类似的,而在周末里user的行为也会变化,甚至在同一天中,上午和晚上的user行为和偏好也会有各种不同的规律。

 

从item的角度来看,流行度随着时间会有规律性的波动,通过持续挖掘user与item之间的行为在一段时间内的记录,往往能够发掘出这种规律,并进而用于指导我们预测user在后续某个时刻的行为,提高推荐的准确率。

时间因素的一些常见处理方案包括:1)在协同过滤计算user或者item相似度的公式中,增加时间因子,发挥相近时间的作用;2)将时间离散映射到自然月、周、日、小时等时间片中,并分别进行统计计算,并进而将累积的数据用于特定的回归模型(Regression models)中,指导结果预测;3)将时间作为线性连续变量,用于训练模型参数等。

地域属性在特定场景的使用

 

有一些推荐场景是和用户所处地域密切相关的,尤其对一些LBS、O2O的应用来说,一旦离开地域这个特征,那么智能推荐的效果根本就无从谈起。例如当需要推荐一个餐馆时,如果不考虑用户当前所在的位置,那么即使某餐馆和当前用户的口味匹配度非常高,但远在天边,这个推荐也是毫无价值的。

 

目前推荐系统在地域特征的使用还停留在较为原始的状态,通常需要让用户手工筛选推荐结果所在的区域(如省、市、区、县等),或者指定若干半径范围内的结果。这种方式不仅操作繁琐,而且缺乏对地域信息的细致分析。例如地点A和B的地图直线距离虽然较远,但两点间有地铁直接往返,而另一地点C虽然地图直线距离A很近,但两点间需要绕行交通不便。另外从用户角度来说,每天活动的地域总是存在规律的,例如工作日白天,往往活动区域在工作地点附近,夜晚的时间会在家附近等。

 

在基于地理位置信息的应用中,需要更聪明的挖掘用户对地域的偏好(而且这种偏好往往和时间紧密联系),例如在基于用户的协同过滤中,将类似地域用户活跃用户的行为,作为推荐的依据,即认为活动地域相似的用户,可能存在一定相同的偏好。或者使用基于物品的协同过滤思想,在计算item之间相似度时引入地域特征。在Latent Factor Model中,将用户的活动地域作为隐式反馈来作用于用户特征向量等,都是可行的方案。

 

手机是进行基于地域信息推荐的最好载体,随着移动互联网应用越来越普及,期待未来有更多基于地域信息的推荐产品的问世。

 

5 SNS关系的使用

社交网络近年来得到了突飞猛进的发展,用户不再是单纯的内容接收者,而是能够主动的建立用户之间的关系。这些关系,可以划分为显式关系(explicit relations)和隐式关系(implicit relations)。显式关系指的是用户已明确建立的相关关系,例如在微博中关注/被关注某人等,或者在社区中加为好友等。而隐式关系指用户之间存在一些互动行为,但这些行为不能明确指示用户间的关系。例如用户在微博中点击、评论、转发另一个用户的帖子,如果在网络游戏世界中另一个玩家交谈,或者PK等。隐式关系虽然并不如显式关系那样明确,但比显式关系要丰富的多。所以在一些对推荐精度要求很高的应用场景下,显式关系需要发挥主要作用;而对一些需要提高推荐召回率和推荐结果多样性的场景下,尤其是当显式关系面临数据稀疏性的问题时(注:这个问题在推荐应用中普遍存在),充分利用隐式关系能起到非常好的效果。以今年的KDD-Cup竞赛为例,在腾讯微博的好友推荐系统上,我们通过在SVD++模型中增加隐式关系,处理数据稀疏性的问题,能够将推荐准确率提升5.5%

 

此外,移动互联网的普及,让SNS关系使用起来更加便捷,而且加上地域信息,产生了像微信这样新颖的移动应用,而SNS关系和地域特征的结合使用,一定会让推荐系统也产生出更受欢迎的结果。

冷启动问题处理办法

 

冷启动是推荐系统最为悠久的一个问题,伴随推荐系统诞生至今。这是因为推荐系统效果提升的关键天然在于数据,而当新用户、或新物品等刚上线时,由于积累的数据极为稀少,大量方法在最初这段时间难以生效。

 

冷启动问题又可细分为user冷启动或者item的冷启动。user冷启动在一些场景普遍存在,例如在一些短视频网站,由于user没有登录浏览的习惯,因此大量来访用户都是陌生的cookie用户,如何对这些user进行推荐是至关重要的。常见的思路包括:1)采用热门推荐(排行榜)结果。虽然排行榜是一个看似简单的方法,但设计良好、的排行榜并不如想象中简单,排行榜如何计算,基于哪些统计特征,都是值得深究的。2)充分利用有限的用户信息来迅速捕捉偏好。例如用户的来源ip、访问时间、最初点击的几个结果的属性,都需要被充分运用。3)为新用户设置简单的口味测试,根据用户提交的答案主动收集用户偏好。常见的方案包括为提供一些预先精心设计的选项,通过用户的选择迅速建立用户模型。在设计选项时,一些注意点包括:A)必须要有代表性的选项;B)选项需要相对热门,或有一定的用户知名度;C)选项之间要有区分度。

 

item冷启动的问题在一些item频繁更新的应用中普遍存在,例如一些电子商务网站会不断上架新商品,这些新商品由于缺少点击,很难进行推荐。但基于内容的方法(content-based)往往此时能发挥关键作用。根据item的类别、标签、关键词等初始特征,能计算item之间的关联度。尽管很多对比评测表明,基于内容的推荐算法往往推荐精度不够高,但这种方法在处理item冷启动时有先天的优势,所以在工程实践中可以注意使用。

 

推荐结果的展现方式

 

推荐系统绝不仅仅局限于推荐算法和架构,而是一个完整的系统。其中推荐结果的展现方案是这个系统中极为重要的一环,开发一个推荐系统时,这个环节往往被工程师们忽略,但推荐结果最终呈现给用户的位置、提供哪些信息,往往起到举足轻重的作用。

 

这里需要注意的关键点包括:1)不同item的推荐,由于用户关注点不同,展现的方案也需要不同,要尽量凸显出用户的关注重点。例如推荐一个服饰时,缩略图对用户的点击意愿起到极为重要的作用;而推荐服务类商品时(例如旅游线路),天数、价格、是否优惠等信息,才是用户关注的重点;2)推荐展示的场景和位置,需要符合用户的行为习惯。求职社交网站LinkedIn的对比实验表明,在用户申请完一个工作的之前或之后分别展示推荐结果,前者的点击率是后者的10倍。在网页正中或右侧边栏放置推荐结果,点击率也相差5倍之多。

 

在展现方式中,另一个极为重要的方面是提供推荐理由。因为通过展现推荐理由,能够赢得用户的信任,进而让用户更容易接受推荐给他的结果。例如直接为A用户给出一个猜她喜欢的视频V,可能很难信任。但如果同时给出推荐理由:“和你口味相似的B和C都收藏了该视频”,那么能很好的提升用户的信任感。另外,推荐理由本身也是对推荐结果的一个良好的补充描述。例如推荐一本小说,按传统方案只提供小说名称、封面,读者很难获取足够的信息,但如果提供推荐理由:“本周销售量最多”或者“起点白金作家XXX最新作品”,对提升推荐成功率有很大的帮助。

 

合适的推荐结果的展示方案,需要技术、产品、UI、UED等充分结合,对用户需求和用户心里有细致入微的把握,往往能起到事半功倍的效果。

 

 

明确优化目标和评估手段

 

开发一个初步可用的推荐系统并不难,难的是如何在原有推荐效果的基础上精益求精,更进一步。优化目标和评估手段的确定是解决这个问题的关键所在。首先需要确定系统的优化目标。例如有些推荐系统追求推荐结果的点击率;有些则还考虑点击后的实际转化或成交效果;有些推荐场景更关注推荐结果的新颖性,即希望更多的将本站新收录的物品展现给用户;另一些则更重视结果的多样性。

 

在推荐系统的目标明确后,随之而来的问题是,如何量化的评价这些推荐目标?传统的评分预测问题通常使用均方根误差(RMSE)或者平均绝对误差(MAE)等计算方法。但在实际应用中Top-N推荐更为常见,这种场景下NDCG(Normalized Discounted Cumulative Gain)或MAP(Mean Average Precision)是普遍使用的衡量方法。

 

由于推荐系统经常借鉴相关领域的一些技术,如广告学或搜索系统,因此计算广告学中的pCTR或者搜索系统的Precision-Recall曲线等也经常用于评估推荐效果的优劣。有些系统甚至直接将推荐系统转化为一个机器学习问题,评估手段也随之转化为对应问题的方法。

 

实际系统中,往往是多个指标(点击率、准确率、覆盖率、多样性、新颖性等)共同作用,并且按照产品的实际需求,加权折衷后进行结果评测。测试方法也有线上A/B Testing以及人工评测等。无论采用何种方法,一个成熟的推荐系统一定要建立在明确的优化目标和评测系统之上,它们像一把尺子,丈量着推荐系统每次前进的脚步。

 

时效性问题

正所谓“天下武功,唯快不破”,推荐系统要能及时捕捉用户需求的变化,反馈到模型中,并及时响应用户请求,实时提供在线服务。因为用户是挑剔的、也是缺乏耐心的,新用户尤其如此,如果一个推荐系统无法在较短的时间内调整结果以迎合用户,那么用户会迅速流失。

 

推荐系统的时效性首先体现在能灵敏捕捉用户反馈,这些反馈既包括正反馈(用户喜爱),也需要收集负反馈(用户不感兴趣的)。很多推荐系统往往忽略了负反馈样本的收集,而事实上,有效的收集用户的正负反馈,并进行对比训练,能够更全面准确的掌握用户偏好。

 

在用户反馈收集的基础上,还需要能够及时更新后台的推荐模型。很多推荐系统后端的用户模型和物品模型,都需要通过大量用户日志来进行挖掘运算,计算开销大,所以一个设计良好的推荐系统,需要将离线挖掘和在线服务系统进行有机的结合。离线系统可以设计得比较“厚”,即算法复杂,模型庞大,更新缓慢。而在线系统则倾向于设计得轻巧灵活,能及时将捕获的正负反馈信息传递进来,修改在线模型,捕获用户短期兴趣变化,从而快速修正推荐结果。

 

10 大数据挖掘和性能优化

大数据挖掘是近年来的研究热点,得益于分布式计算技术的广泛使用,系统吞吐的数据规模越来越大,离线数据挖掘的能力也越来越强,处理大量用户行为数据变得越来越便捷。但在推荐挖掘中,系统能够提供的运算能力和实际的运算需求之间,始终存在矛盾,所以如果有效合理的分配运算资源十分重要。这里需要在挖掘深度上进行合理的分配。对重点的用户或者item,可以分配更多的资源,进行更深入的挖掘。对基础数据也是如此,高质量的数据可以用于更详细的分析,而低价值的数据可能只需要简化处理流程。

 

后端的离线系统往往还需要定期更新模型,这里模型的全量或增量更新方式也是一个值得关注的点。以用户模型为例,并非所有用户的个性化模型都需要频繁更新,活跃的、高贡献值的用户,应该需要更频繁的予以更新。对item也类似,热门item和冷门item更新技术的周期可以不同。在大数据推荐系统的性能优化方面,还有一些常用的技巧,例如倒排索引的使用,cache机制的充分运用等。

 

总结

智能推荐系统是一个系统工程,依赖数据、架构、算法、人机交互等环节的有机结合,形成合力。本文列举的十个关键点,是作者在开发推荐系统中积累的一些经验与心得,希望能抛砖引玉,与大家共同探讨。我们开发推荐系统的目标,是通过个性化数据挖掘技术,将“千人一面”变为“千人千面”,因为大千世界、芸芸众生,原本就是多姿多彩的,希望智能推荐系统能让这个世界变得更人性化、更丰富、更美好。

本文转载自:http://in.sdo.com/?p=672

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