推荐系统概论
如果我们能为搜狗的用户推荐更合适的广告，让广告点击率增长1%，就能为公司增加上千万的利润。
——《深度学习推荐系统 ·王喆》随着当今技术的飞速发展，数据量也与日俱增，人们越来越感觉在海量数据面前束手无策。正是为了解决信息过载(Information overload)的问题，人们提出了推荐系统（与搜索引擎对应，人们习惯叫推荐系统为推荐引擎）。当我们提到推荐引擎的时候，经常联想到的技术也便是搜索引擎。不必惊讶，因为这两者都是为了解决信息过载而提出的两种不同的技术，一个问题，两个出发点，我更喜欢称它们两者为兄弟，亲近而形象。
——《推荐系统从入门到接着入门》
推荐系统是指通过从大规模的用户-物品交互数据中，挖掘潜在的用户-物品相关性，并实现个性化推荐的系统，狭义上讲，推荐系统是一套提供个性化推荐的系统，而广义上讲，则是一项科学研究或工程问题。
博主认为，推荐系统是一种改进的搜索引擎，它们的本质都是从海量数据中获取用户最想要的信息，但二者最大的区别在于，搜索引擎是一种用户主动-系统被动的信息检索方法，而推荐系统则是系统主动-用户被动的信息检索方法。例如，我们如果想要了解《统计学习方法》中的“感知机”模型，我们通常会主动地去到百度或谷歌搜索“感知机”有关的介绍，因此搜索引擎完全由用户决定；而如果用户经常阅读关于“感知机”的知识，系统会检测大量的用户学习完“感知机”后会去搜索“支持向量机”，则系统会主动发现这一相关性并推荐给用户，因此推荐系统是由系统自发地完成。
1、推荐系统的作用和意义
推荐系统主要体现的作用价值可以从用户和公司两个角度介绍：
- 用户角度：推荐系统解决的是在“信息过载”的情况下，用户如何高效地获取到感兴趣的信息。推荐系统主要利用用户与物品之间的历史交互数据，试图猜测用户可能喜欢的内容。
- 公司角度：推荐系统解决产品能够最大限度地吸引用户、留存用户、增加用户粘性、提高用户转化率的问题，从而达到公司商业目标增长的目的。
几个特殊的目标：
- 用户留存率：针对一个新上线的系统，用户使用该产品后能够持续使用该产品的比率；
- 点击率：对于一个广告或商业行为，能够获得的曝光率、用户访问的比率；
- 用户转化率：由用户的点击行为转移到公司可以获得实际的盈利的行为（例如购买、观看等）的比率。
不同公司的目标取决于其商业的盈利目的，例如对于YouTube（全球最大的视频分享平台），其商业目标是最大化视频被点击（点击率）以及用户观看的时长（完播率），同时也会最大化内置广告的点击率；对于淘宝等电商平台，除了最大化商品的点击率外，最关键的目标则是最大化用户的转化率，即由点击到完成商品购买的指标。在双11等大型购物时段，推荐系统可以直接带来近千亿的利润。
推荐系统的形式化定义：
对于用户，在特定的场景
，针对海量的物品信息，构建一个函数
，预测用户对特定候选物品
2、推荐系统的架构
一般地，推荐系统的商业架构可以抽象为如下体系：
推荐系统主要分为两个技术方面，分别是：
（1）数据信息部分： 主要解决数据和信息处理部分。主要考虑获取什么样的特征信息（用户特征、交互历史、物品特征），怎样获取数据（海量数据挖掘、大数据批流处理、客户端服务器实时获取），如何存储数据（分布式数据库）；
[1] 数据获取的方式可总结为三种，分别是客户端及服务器端实时数据处理、流处理平台准实时数据处理以及大数据平台离线数据处理。三者在实时性上依次递减，在海量数据处理能力依次递增。
[2] 获取的特征主要分为用户特征、物品特征和交互历史：
- 用户特征：用户基本信息、社交网络等；
- 物品特征：物品分类标签、图片或描述信息等；
- 交互历史：用户与物品之间的购买记录、订单、日志列表等
（2）算法模型部分： 如何对数据进行分析（数据分析、机器学习），如何为用户进行推荐（推荐模型）以及如何进行评估（部署、迭代测试、线上推断）。
[1] 推荐系统的模型部分（如图）主要可以细化为召回层、排序层和算法层：
- 召回层（也称粗排序）：使用高效的召回策略或算法，快速高效地从海量数据中召回出用户可能感兴趣的内容。召回层只要保证尽可能全即可。召回层通常返回的数据是千百级别的；
- 排序层（也称精排序）：利用算法（机器学习或深度学习）对召回的数据进行精排，挑选出更加准确的数据；排序层通常返回的是数十级别的；
- 算法层（也称再排序层）：通过一些业务具体有关的指标（例如流行度、多样性、新鲜度）等进行一些补充和调整。
最终可将数十级别的数据推荐给用户。
[2] 目前推荐系统模型可以分为机器学习方法和深度学习方法，经典的推荐模型可以总结为如下：
- 机器学习方法：协同过滤（user-CF/item-CF）、矩阵分解（MF）、逻辑回归（LR）、特征交叉（POLY2）、因子分解机（FM）、带有特征域的因子分解机（FFM）、大规模分段线性函数（LS-PLM）、梯度提升法（LR+GBDT）
- 深度学习方法：自编码器（AutoRec）、神经网络+协同过滤（NeuralCF）、深度特征交叉（Deep Crossing）、带有点积的特征交叉（PNN）、记忆+泛化（Wide&Deep）、神经网络+因子分解机（FNN、DeepFM、NFM）、注意力机制（AFM、DIN）、序列建模（DIEN）、强化学习（DRN）
当然，目前也有基于多任务学习、迁移学习、小样本学习、主动学习、联邦学习等新的研究模型，这些都致力于解决在实际应用中特定的问题。
3、推荐系统的研究问题
先前大多数工作在于研究推荐系统的模型部分。推荐系统模型的训练可分为离线训练（全量学习）和在线更新（增量学习），前者可以保证尽可能的学习到全局最优解，但往往训练时间长、代价高；后者满足实时的特点，但可能陷入局部最优解。
推荐系统的评估部分，一般有离线评估（即通过准确率P、召回率R、F1值，以及包括MAP、P@N等排序指标对模型进行评估）和线上评估（典型的评估方法是A/B测试，快速线上测试Interleaving等）；
另外，推荐系统技术层面上还包括表示学习（Representation Learning），例如如何对用户和物品的特征数据进行表示，通常对于机器学习方法，可以使用特征工程，包括数据归一化、缺失值处理、主成分分析、聚类分析等；对于深度学习，通常采用Embedding技术（Word Embedding、Graph Embedding等）。
推荐系统目前比较棘手的几个问题，简要罗列：
- 用户隐私保护： 如何能够避免获取大量用户敏感信息，或避免过度侵犯用户隐私的条件下，保护用户隐私且不破坏推荐的效果。该类问题主要属于隐私保护和密码学问题；
- 跨平台、跨系统的推荐： 同样一个用户可能使用多个不同的平台或系统，但往往不同平台（公司）之间并不能实现数据共享，因此如何能够深度挖掘不同平台之间的信息是主要问题。目前比较流行的是联邦学习；
- 冷启动： 用户冷启动和物品冷启动，主要体现在缺乏用户或物品的特征，以及用户-物品交互数据，使得系统无法知道用户的行为特征，致使推荐模型无法获得较为准确的预测，正所谓巧妇难为无米之炊。解决冷启动可以采用主动学习、迁移学习等；
- 探索与利用： 如何平衡探索与利用之间的矛盾？探索，亦即发掘用户的一些新的特征，往往这些行为并非存在交互数据，或并非是预测的最佳值；利用，则指充分利用用户已有的数据以提供更为精确的推荐。探索可以进一步扩充对用户特征的发现机会，利用则能够提升推荐的性能。该类问题常使用强化学习来解决；
- 非均衡长尾： 非均衡长尾问题是机器学习和深度学习比较普遍的问题，其体现在大多数的用户只有非常少的行为数据，针对非均衡问题，则需要使用迁移学习，或借助外部知识（例如多平台信息融合、知识图谱等）。
