“猜你喜歡”是怎么猜中你心思的?

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(文 /Joseph A. Konstan & John Riedl)如今,到網(wǎng)上購物的人已經(jīng)習慣了收到系統(tǒng)為他們做出的個性化推薦。Netflix 會推薦你可能會喜歡看的視頻。TiVo 會自動把節(jié)目錄下來,如果你感興趣就可以看。Pandora 會通過預測我們想要聽什么歌曲從而生成個性化的音樂流。

所 有這些推薦結(jié)果都來自于各式各樣的推薦系統(tǒng)。它們依靠計算機算法運行,根據(jù)顧客的瀏覽、搜索、下單和喜好,為顧客選擇他們可能會喜歡、有可能會購買的商 品,從而為消費者服務。推薦系統(tǒng)的設計初衷是幫助在線零售商提高銷售額,現(xiàn)在這是一塊兒規(guī)模巨大且不斷增長的業(yè)務。與此同時,推薦系統(tǒng)的開發(fā)也已經(jīng)從上世 紀 90 年代中期只有幾十個人研究,發(fā)展到了今天擁有數(shù)百名研究人員,分別供職于各高校、大型在線零售商和數(shù)十家專注于這類系統(tǒng)的其他企業(yè)。

這 些年來,推薦系統(tǒng)有了相當?shù)倪M展。開始時它們還相對較為粗糙,往往對行為做出不準確的預測;但隨著更多的和不同類型的網(wǎng)站用戶數(shù)據(jù)變得可用,推薦系統(tǒng)得以 將創(chuàng)新算法應用于這些數(shù)據(jù)之上,它們迅速得到了改善。今天,推薦系統(tǒng)都是些極其復雜和精專的系統(tǒng),常??雌饋肀饶阕约哼€要了解你。同時,推薦系統(tǒng)正在向零 售網(wǎng)站以外的領域拓展:大學用它們來引導學生選課,移動電話公司靠它們來預測哪些用戶有可能轉(zhuǎn)投另一家供應商,會議主辦方也測試過用它們來分配論文給審稿 專家。

我 們兩人從推薦系統(tǒng)的早期開始便一直在開發(fā)和研究它們,最初是以學術(shù)研究者的身份,參與 GroupLens 計劃(GroupLens Project)。1992 年起,GroupLens 通過對美國興趣論壇網(wǎng)站 Usenet 討論區(qū)里的消息進行排序,將用戶指向他們可能會感興趣、但自己尚未發(fā)現(xiàn)的話題線索。幾年以后,我們成立了 Net Perceptions,這是一家推薦算法公司,在互聯(lián)網(wǎng)第一次熱潮期間(1997 年 – 2000 年),一直處于業(yè)界領先地位。有鑒于此,雖然這些公司極少公開談論他們的推薦系統(tǒng)是如何運作的,我們的經(jīng)驗使我們能夠深入了解亞馬遜和其他在線零售商幕后 的情景。(在本文中,我們的分析是在觀察和推理的基礎上得出的,不包含任何內(nèi)部消息)。

下面就是我們所看到的。

推薦算法是怎么“猜你喜歡”的?

來源:recommenderapi.com

你 有沒有想過自己在亞馬遜眼中是什么樣子?答案是:你是一個很大、很大的表格里一串很長的數(shù)字。這串數(shù)字描述了你所看過的每一樣東西,你點擊的每一個鏈接以 及你在亞馬遜網(wǎng)站上買的每一件商品;表格里的其余部分則代表了其他數(shù)百萬到亞馬遜購物的人。你每次登陸網(wǎng)站,你的數(shù)字就會發(fā)生改變;在此期間,你在網(wǎng)站上 每動一下,這個數(shù)字就會跟著改變。這個信息又會反過來影響你在訪問的每個頁面上會看到什么,還有你會從亞馬遜公司收到什么郵件和優(yōu)惠信息。

許 多年來,推薦系統(tǒng)的開發(fā)者試過用各種各樣的方法來采集和解析所有這些數(shù)據(jù)。最近這段時間,多數(shù)人都選擇使用被稱為個性化協(xié)同推薦 (Personalized Collaborative Recommender)的算法。這也是亞馬遜、Netflix、Facebook 的好友推薦,以及一家英國流行音樂網(wǎng)站 Last.fm 的核心算法。說它 “個性化”,是因為這種算法會追蹤用戶的每一個行為(如瀏覽過的頁面、訂單記錄和商品評分),以此進行推薦;它們可不是瞎貓碰上死耗子——全憑運氣。說它 “協(xié)同”,則是因為這種算法會根據(jù)許多其他的顧客也購買了這些商品或者對其顯示出好感,而將兩樣物品視為彼此關聯(lián),它不是通過分析商品特征或者關鍵詞來進 行判斷的。

不同類型的個性化協(xié)同推薦系統(tǒng)最晚從 1992 年開始便已經(jīng)出現(xiàn)。除了 GroupLens 計劃,另一項早期的推薦系統(tǒng)是 MIT 的 Ringo,它會根據(jù)用戶的音樂播放列表從而給用戶推薦其他他們有可能會喜歡的音樂。

User-User 算法:計算用戶之間的相似度

GroupLens 和 Ringo 都使用了一種簡單的協(xié)同算法,被稱為 “用戶關聯(lián)”(user-user)的算法。這種類型的算法會計算一對用戶之間的 “距離”,根據(jù)的是他們對同一物品打分的相似程度。舉例來說,如果吉姆和簡都給《電子世界爭霸戰(zhàn)》(Tron)這部電影打了 5 分,那么他們之間的距離就是 0。如果吉姆給它的續(xù)集《創(chuàng):戰(zhàn)紀》(Tron: Legacy )這部電影打了 5 分,而簡只打了 3 分,那么他們之間的距離就變大了。按照這樣的計算得出來品味相對 “靠近” 的用戶,我們把他們稱之為共有一個 “鄰集”(neighborhood)。

但 是,這種用戶關聯(lián)的策略效果并不是很好。首先,形成有意義的鄰集很難:很多用戶兩兩之間只有很少幾個共同評分,有的就完全沒有;而僅有的那幾個都打了分的 項目呢,往往是票房大片,基本上人人都喜歡的那種。再來,由于用戶之間的距離可以變得很快,算法必須當場就進行大部分的計算;而這可能會比一個在網(wǎng)站上這 兒點點那兒戳戳的人下一個動作發(fā)出之前需要更久的時間。

Item-Item 算法:計算物品之間的關聯(lián)

因 此,大部分的推薦系統(tǒng)如今都依靠一種“物-物關聯(lián)”(item-item)的算法,這種算法計算的是兩本書、兩部電影或者兩個其他什么東西之間的距離,依 據(jù)的是給它們打過分的用戶的相似度。喜歡 Tom Clancy 書的人很可能會給 Clive Cussler 的作品打高分,因此 Clancy 和 Cussler 的書就共處一個鄰集。一對物品之間的距離可能是根據(jù)成百上千萬的用戶的評分計算得出,在一段時間里往往保持相對穩(wěn)定,因此推薦系統(tǒng)可以預先計算距離,并更 快的生成推薦結(jié)果。亞馬遜和 Netflix 都曾公開表示過他們使用的是物-物關聯(lián)算法的變種,但對細節(jié)都絕口不提。

用 戶關聯(lián)算法和物-物關聯(lián)算法都有的一個問題,是用戶評分的不一致性。當給他們機會再評一次分時,用戶往往會對同一件物品給出不同的得分。品味在變、心情在 變,印象也在變。MIT 在上世紀 90 年代進行的一項研究表明,在最初打分一年以后,用戶的評分會發(fā)生平均 1 分(滿分 7 分)的變動。研究人員們也在一直在嘗試不同的方法在模型中納入這一變量;比如說,如果用戶給某個商品了打一個分,但這個評分與推薦算法所了解的關于這個人 和這個商品的所有其他信息不相符,有的推薦算法就會邀請用戶再次對這個商品進行評價。

降維算法:把事物特征一般化

不 過,用戶關聯(lián)算法和物-物關聯(lián)算法還存在一個比一致性更大的問題:它們太死了。就是說,它們能發(fā)現(xiàn)都喜歡同一樣東西的人,但卻忽略了愛好非常相似的潛在用 戶組合。比如說你喜歡莫奈的睡蓮。那么,在這個法國印象派大師畫的 250 幅睡蓮中,你最喜歡哪一幅?在一群喜歡莫奈的人當中,完全可能每個人喜歡的睡蓮都不相同,而基本的算法就有可能識別不出這些人都有著共同的愛好。

大 約十年前,研究者們想出了一個辦法,通過一個叫降維(Dimensionality Reduction)的過程,把事物更一般化的表現(xiàn)出來。這種方法在計算量上比用戶關聯(lián)和物-物關聯(lián)算法要密集得多,因此也就沒有那么快的得到采用。但隨 著計算機變更快更便宜,降維算法也逐步取得了一些進展。

為了弄清降維算法是 怎么工作的,我們來看看你愛吃的東西,以及如何把它跟其他一百萬人愛吃的東西做比較。你可以把這些信息用一個巨型矩陣表示出來,每一條豎線代表一樣食物, 每個人愛吃什么東西就自然形成了一行。在你的這一行上面或許會顯示你給了烤牛排 5 顆星、紅燒小排 4 星半、烤雞翅 2 顆星、凍豆腐卷 1 顆星、奶酪烤蘑菇 5 顆星、鹽水毛豆 4 顆星,等等。

然而,使用這個矩 陣的推薦算法并不關心你給哪種食物評了多少顆星。它想要了解的是你一般而言的喜好,這樣它可以將這個信息應用到更豐富多樣的食物上。比如說,基于你上面給 出的信息,算法可能會認為你喜歡牛肉、咸的東西和烤制菜品,不喜歡雞肉和任何油炸的東西,不喜歡也不討厭蔬菜,依此類推。你愛吃的食物所擁有的特點或者說 維度,它的數(shù)量和符合你要求的食物的數(shù)量比起來要小得多——至多可能 50 或 100。通過查對這些維度,推薦算法可以迅速決定你是否會喜歡一種新的食物(比方說鹽焗排骨),方法就是把這種食物的各項維度(咸的、牛肉做的、不是雞 肉、不是炒的、不是蔬菜、不是烤的)同你的資料進行比對。這種更為一般性的呈現(xiàn)使得推薦算法能準確的發(fā)現(xiàn)有著相似但不同喜好的用戶。而且,它大幅壓縮了矩 陣的規(guī)模,使算法變得更加高效。

這是一個很酷的解決方案。不過,你愛吃的食 物的維度該上哪兒去找呢?肯定不是去問廚師。推薦系統(tǒng)會使用一種稱為奇異值分解的數(shù)學方法來計算維度。這種方法涉及到把最初的一個巨型矩陣分解為兩個 “口味矩陣”——其中一個包含了所有的用戶和 100 項口味維度,另一個則包含了所有的食物和 100 項口味維度——再加上第三個矩陣,當乘以前面兩個矩陣中的任意一個時,會得到最初的那個矩陣(※此處已更改)。

不 像上面例子中說的那樣,計算用的維度既不是描述性的,也一點兒都不直觀;它們是純抽象的值。這并沒有什么,只要這些值最終生成準確的推薦結(jié)果就行了。這種 方法的主要缺點是,創(chuàng)建矩陣所需要的時間會隨著客戶和產(chǎn)品數(shù)量的增多而飛速增長——創(chuàng)建一個擁有 2.5 億名客戶和 1000 萬種產(chǎn)品的矩陣,需要花上創(chuàng)建一個 25 萬名客戶和 1 萬種產(chǎn)品的矩陣 10 億倍那么多的時間。而且這一過程還需要經(jīng)常重復。一旦收到新的評分,矩陣就已經(jīng)過時;在像亞馬遜這樣的公司,每一秒鐘都會收到新的評論。幸運的是,就算略 微過時,矩陣仍然能以一個挺不錯的水平運作。研究人員們也已經(jīng)在設計新的算法,為奇異值分解提供可用的近似值并顯著縮短計算時間。

Joseph A. Konstan 和 John Riedl 都是美國明尼蘇達大學的計算機科學教授。身為 IEEE 高級會員的 Konstan 和 IEEE 會士的 Riedl 參與創(chuàng)建了 MovieLens 推薦系統(tǒng)。在接下來的文章里面,兩位作者將繼續(xù)介紹,《推薦算法絕對不會向你推薦的是什么》

更正說明:?文章發(fā)布之初,倒數(shù)第二自然段有關奇異值分解的內(nèi)容表述有誤,現(xiàn)已更改,特此說明。(2012-11-13)

編譯自: 《IEEE科技縱覽》Deconstructing Recommender Systems
文章圖片: ieee. spectrum.org

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推薦系統(tǒng)絕對不會向你推薦什么

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