一文看懂推荐引擎工作原理，手把手教你做一个

发布时间：2024-09-19

推荐系统已经成为现代互联网服务的核心组成部分，从电商网站的商品推荐到社交媒体的信息流，无处不在的推荐引擎正在悄然改变着我们的在线体验。那么，这些看似复杂的系统是如何工作的？今天，让我们一起揭开推荐引擎的神秘面纱，并尝试亲手构建一个简单的推荐系统。

构建一个简单的协同过滤推荐系统

协同过滤是最基本也是最常用的推荐算法之一。它基于“物以类聚，人以群分”的思想，通过分析用户行为数据来发现用户之间的相似性，并据此进行推荐。

让我们用Python来实现一个简单的协同过滤推荐系统。假设我们有以下用户评分数据：

{
  'Alice': {'item1': 3.0, 'item2': 4.5, 'item3': 5.0},
  'Bob': {'item1': 4.0, 'item2': 3.0, 'item3': 4.5},
  'Charlie': {'item1': 5.0, 'item2': 4.0, 'item3': 4.0}
}

我们可以用以下代码来实现一个基于用户相似度的协同过滤推荐系统：

import numpy as np

def cosine_similarity(a, b):
    return np.dot(a, b) / (np.linalg.norm(a) * np.linalg.norm(b))

def user_similarity(data):
    users = list(data.keys())
    similarities = {}
    for i in range(len(users)):
        for j in range(i+1, len(users)):
            user1 = users[i]
            user2 = users[j]
            ratings1 = np.array(list(data[user1].values()))
            ratings2 = np.array(list(data[user2].values()))
            sim = cosine_similarity(ratings1, ratings2)
            similarities[(user1, user2)] = sim
            similarities[(user2, user1)] = sim
    return similarities

def recommend(user, data, similarities):
    user_ratings = data[user]
    user_items = set(user_ratings.keys())
    all_items = set().union(*[set(d.keys()) for d in data.values()])
    candidate_items = all_items - user_items
    recommendations = {}
    for item in candidate_items:
        item_ratings = [data[u][item] for u in data if item in data[u]]
        item_sims = [similarities[(user, u)] for u in data if item in data[u]]
        if len(item_ratings) > 0:
            recommendations[item] = np.dot(item_ratings, item_sims) / sum(item_sims)
    return sorted(recommendations.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

data = {
    'Alice': {'item1': 3.0, 'item2': 4.5, 'item3': 5.0},
    'Bob': {'item1': 4.0, 'item2': 3.0, 'item3': 4.5},
    'Charlie': {'item1': 5.0, 'item2': 4.0, 'item3': 4.0}
}

similarities = user_similarity(data)
recommendations = recommend('Alice', data, similarities)
print(recommendations)

这段代码首先计算用户之间的相似度，然后根据相似度和用户评分数据来预测用户对未评分物品的喜好程度，并据此进行推荐。

深度学习在推荐系统中的应用

随着深度学习技术的发展，越来越多的推荐系统开始采用深度神经网络来建模用户和物品之间的复杂关系。例如，深度学习推荐模型（DLRM）就是一个典型的深度学习推荐系统框架，它能够同时处理分类特征和数值特征，并通过嵌入层和多层感知器（MLP）来学习特征之间的复杂交互。

构建一个基于DLRM的推荐系统需要更复杂的代码和数据处理，但其预测准确性和泛化能力通常远超传统的协同过滤方法。

结语

推荐系统是一个复杂而有趣的领域，它涉及数据科学、机器学习和深度学习等多个方面。通过从简单的协同过滤开始，逐步深入到更复杂的深度学习模型，我们可以更好地理解推荐引擎的工作原理，并尝试构建自己的推荐系统。希望这篇文章能为你打开推荐系统的大门，激发你进一步探索的兴趣。

一文看懂推荐引擎工作原理，手把手教你做一个

推荐引擎的基本原理

构建一个简单的协同过滤推荐系统

深度学习在推荐系统中的应用

结语