协同过滤

转自http://baike.baidu.com/view/981360.htm

协同过滤

　　电子商务推荐系统的一种主要算法。

　　协同过滤推荐（Collaborative Filtering recommendation）是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同，协同过滤分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似（兴趣）用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。

　　与传统文本过滤相比，协同过滤有下列优点:

　　（1）能够过滤难以进行机器自动基于内容分析的信息。如艺术品、音乐;

　　（2）能够基于一些复杂的，难以表达的概念（信息质量、品位)进行过滤;

　　（3）推荐的新颖性。

　　正因为如此，协同过滤在商业应用上也取得了不错的成绩。Amazon，CDNow，MovieFinder，都采用了协同过滤的技术来提高服务质量。

　　缺点是:

　　（1）用户对商品的评价非常稀疏，这样基于用户的评价所得到的用户间的相似性可能不准确（即稀疏性问题）;

　　（2）随着用户和商品的增多，系统的性能会越来越低;

　　（3）如果从来没有用户对某一商品加以评价，则这个商品就不可能被推荐（即最初评价问题）。

　　因此，现在的电子商务推荐系统都采用了几种技术相结合的推荐技术。

　　案例: AMAZON 个性化推荐系统先驱 (基于协同过滤)

　　AMAZON是一个虚拟的网上书店，它没有自己的店面，而是在网上进行在线销售。它提供了高质量的综合节目数据库和检索系统，用户可以在网上查询有关图书的信息。如果用户需要购买的话，可以把选择的书放在虚拟购书篮中，最后查看购书篮中的商品，选择合适的服务方式并且提交订单，这样读者所选购的书在几天后就可以送到家。

　　AMAZON书店还提供先进的个性化推荐功能，能为不同兴趣偏好的用户自动推荐尽量符合其兴趣需要的书籍。 AMAZON使用推荐软件对读者曾经购买过的书以及该读者对其他书的评价进行分析后，将向读者推荐他可能喜欢的新书，只要鼠标点一下，就可以买到该书；AMAZON能对顾客购买过的东西进行自动分析，然后因人而异的提出合适的建议。读者的信息将被再次保存，这样顾客下次来时就能更容易的买到想要的书。此外，完善的售后服务也是AMAZON的优势，读者可以在拿到书籍的30天内，将完好无损的书和音乐光盘退回AMAZON，AMAZON将原价退款。当然AMAZON的成功还不止于此，如果一位顾客在AMAZON购买一本书，下次他再次访问时，映入眼帘的首先是这位顾客的名字和欢迎的字样。

发展简史

　　以下 就“协同过滤”发展历史上几个重要的里程碑做相关阐述：

Tapestry（1992）

　　这是最早应用协同过滤系统的设计，主要是解决Xerox公司在Palo Alto的研究中心资讯过载的问题。这个研究中心的员工每天会收到非常多的电子邮件却无从筛选分类，于是研究中心便发展这项实验性的邮件系统来帮助员工解决这项问题。 其运作机制大致如下：

　　个人决定自己的感兴趣的邮件类型；个人旋即随机发出一项资讯需求，可预测的结果是会收到非常多相关的文件；从这些文件中个人选出至少三笔资料是其认为有用、会想要看的；系统便将之记录起来成为个人邮件系统内的过滤器，从此以后经过过滤的文件会最先送达信箱；以上是协同过滤最早的应用，接下来的里程碑为GroupLens。

GroupLens（1994）

　　这个系统主要是应用在新闻的筛选上，帮助新闻的阅听者过滤其感兴趣的新闻内容，阅听者看过内容后给一个评比的分数，系统会将分数记录起来以备未来参考之用，假设前提是阅听者以前感兴趣的东西在未来也会有兴趣阅听，若阅听者不愿揭露自己的身分也可以匿名进行评分。 和Tapestry不同之处有两点，首先，Tapestry专指一个点（如一个网站内、一个系统内）的过滤机制；GroupLens则是跨点跨系统的新闻过滤机制。再来，Tapestry不会将同一笔资料的评比总和起来；GroupLens会将同一笔资料从不同使用者得到的评比加总。

　　GroupLens具有以下特点：开放性：所有的新闻阅听者皆可使用，虽然系统委托Better Bit Bureau设计给分的系统，但若有不同的评分机制也适用于GroupLens。方便性：给分并不是一件困难的事情且沟通上非常方便，评分结果容易诠释。规模性：有可能发展成大规模的系统，一旦发展成大规模，储存空间与计算成本问题显得相当棘手。隐密性：如果使用者不想让别人知道他是谁，别人就不会知道。由此可以看出，现今网络各个推荐系统的雏形已然形成，在GroupLens之后还有性质相近的MovieLens，电影推荐系统；Ringo，音乐推荐系统；Video Recommender，影音推荐系统；以及Jster，笑话推荐系统等等。乃至于今日的YouTube、aNobii皆是相似性值得网络推荐平台，较不同的是经过时间推移，网络越来越发达，使用者越来越多，系统也发展得越来越严密。

电子商务的推荐系统

　　最著名的电子商务推荐系统应属亚马逊网络书店，顾客选择一本自己感兴趣的书籍，马上会在底下看到一行“Customer Who Bought This Item Also Bought”，亚马逊是在“对同样一本书有兴趣的读者们兴趣在某种程度上相近”的假设前提下提供这样的推荐，此举也成为亚马逊网络书店为人所津津乐道的一项服务，各网络书店也跟进做这样的推荐服务如台湾的博客来网络书店。 另外一个著名的例子是Facebook的广告，系统根据个人资料、周遭朋友感兴趣的广告等等对个人提供广告推销，也是一项协同过滤重要的里程碑，和前二者Tapestry、GroupLens不同的是在这里虽然商业气息浓厚同时还是带给使用者很大的方便。 以上为三项协同过滤发展上重要的里程碑，从早期单一系统内的邮件、文件过滤，到跨系统的新闻、电影、音乐过滤，乃至于今日横行互联网的电子商务，虽然目的不太相同，但带给使用者的方便是大家都不能否定的。