推荐系统之贝叶斯过滤算法

本文参考:https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/zh-CN//pubs/archive/35599.pdf（来自google工程师的论文，08年左右还是比较早期的）

      一、首先为什么需要推荐系统

      一般情况下在互联网上我们有明确的需求，我们就会通过baidu、google等进行搜索，这部分是用户带有强烈的需求。另外一种情况是，当用户在浏览新闻时，能够看到一些有趣的东西，此时用户也不会明确告诉app我喜欢什么，反正app你看着猜吧。后面这种情况就是推荐系统需要解决的问题。

      二、常用的推荐系统方法、缺陷

      在推荐系统相关书籍中我们看到最多的方法是协同过滤算法UserCF以及ItemCF。

      （1）UserCF：推荐和你兴趣相似的用户喜欢的新闻

      （2）ItemCF：推荐和你之前喜欢物品相似的物品

      上述方法存在着弊端：

       1、新的新闻因为没有人阅读所以不会被推荐，对于爆炸性新闻的推荐会有数小时的延迟，错过了第一手资料的良机。

       2、用户之间并不总是等价的，比如娱乐新闻大部分都喜欢，但是会推荐给不喜欢的人

       那么怎么解决上述问题，我们的思路是：

       1、我们需要探究用户真实的兴趣画像

       2、记录兴趣新闻的分类，这部分新闻会在候选新闻列表中排名更高

      三、用户新闻兴趣的统计分析

       1、前提条件：如果统计用户的新闻兴趣，我们就需要有登录用户的信息，这部分是以log的形式存在。实际操作中我们会将用户基本信息脱敏，只保留操作行为进行数据分析

       2、新闻兴趣特点：观察google的用户行为日志，我们会发现用户兴趣有短期、长期之分。

       （1）短期：一般是热点，变化比较快，这部分跟着当地、所在国家的热点时事的趋势走。比如杭州举办G20，则当地人对这类新闻阅读量比较大，其他地区则不会有过多的关注。

       （2）长期：一般是用户真实的兴趣

       3、新闻趋势包含：重大新闻的影响、不同国家（区域）关注度不同，对个人兴趣改变的影响包括：

       （1）每个人的新闻兴趣会随着时间改变

       （2）重大事件会影响新闻趋势

       （3）不同的地区有不同的新闻趋势

       （4）在一定程度上，用户兴趣与所在地区的新闻趋势相关联

       4、用户新闻兴趣分类：

       （1）用户真实兴趣

       （2）当地新闻趋势的影响

      四、推荐系统评价方法

       1、推荐系统的2个注意点：

       （1）用户画像需要不断变更

       （2）即使用户信息很少，也能提供合理的推荐

       2、一般评价统计：点击情况（CTR click-through ratio点击率）、浏览时间（点进去后不看马上退出的一般是不怎么喜欢，但并不是说讨厌）

      五、贝叶斯信息过滤方法

       1、为什么使用贝叶斯方法：贝叶斯能够将前置条件转化为后置条件。比如我们需要计算点击一下是某个新闻分类的概率（用户新闻兴趣，即喜欢哪个分类的新闻），我们可以通过计算某个分类的点击率（这个是历史数据）换算得到。

       2、贝叶斯过滤算法的做法：

       （1）根据用户每一个时间段点击预测用户真实新闻兴趣

       （2）把每个时间段的数据汇总，得到一个真实的用户新闻兴趣

       （3）结合用户真实新闻兴趣，以及当地当前新闻趋势 预测用户当前兴趣

       3、计算过程：

       （1）计算用户在t时段点击Ci类新闻的概率

        

       （2）汇总过去各时段的数据预测用户的新闻兴趣


       （3）预测用户当前的新闻兴趣，其中G是平滑系数