推薦系統(tǒng)是迄今為止，人工智能，大數(shù)據(jù)和云計(jì)算等前沿技術(shù)應(yīng)用得最全面的產(chǎn)品場(chǎng)景之一。它是眾多前沿技術(shù)的結(jié)晶，集百家之大成，復(fù)雜而微妙。但抽繭剝絲后，它又跟眾多的科學(xué)那樣，簡(jiǎn)潔而優(yōu)美。像“猜你喜歡“這樣的功能，已經(jīng)數(shù)見(jiàn)不鮮，陪伴我們多年了。但這個(gè)功能具體是怎么實(shí)現(xiàn)的呢？我想通過(guò)這篇文章跟大家聊一聊。

在介紹推薦系統(tǒng)之前，先簡(jiǎn)單介紹下人工智能技術(shù)。

一、解決人工智能問(wèn)題的兩種思路

人工智能的算法，涵蓋了概率，統(tǒng)計(jì)，高等數(shù)學(xué)，計(jì)算機(jī)，大數(shù)據(jù)等多個(gè)學(xué)科的知識(shí)，抽象且復(fù)雜。這里不打算給人工智能做內(nèi)涵和外延的定義性解釋，而是從更具象的角度來(lái)闡述這個(gè)問(wèn)題。

機(jī)器智能和飛上藍(lán)天，都是人類千百年來(lái)的夢(mèng)想，而且這個(gè)兩個(gè)尖端科學(xué)都經(jīng)歷了直接仿生的思路失敗后，改變思路獲得了突破。

因?yàn)榭匆?jiàn)鳥(niǎo)能飛，最早制造飛行器的思路，都是模仿鳥(niǎo)的結(jié)構(gòu)。達(dá)芬奇是個(gè)偉大的藝術(shù)家，同時(shí)也是個(gè)能工巧匠，他設(shè)計(jì)了一個(gè)非常巧妙且像鳥(niǎo)的飛行器，但似乎并沒(méi)有什么用。歷史上第一個(gè)真正駕駛飛行器飛上藍(lán)天的人，是把飛行器做的最不像鳥(niǎo)的萊特兄弟。飛機(jī)的誕生，建立在流體力學(xué)的基礎(chǔ)上。

類似地，歷史上，人工智能有兩種主要的思路。一種是早期的主流思路：模仿人類學(xué)習(xí)的過(guò)程，將事物的特性描述給機(jī)器，從而讓機(jī)器獲得跟人類等同的認(rèn)知。按照這種思路，要讓機(jī)器識(shí)別出貓來(lái)，就類似于要告訴機(jī)器：貓有四條腿，兩只眼睛，身上有柔軟的毛等等特征。因?yàn)槿司褪沁@樣認(rèn)識(shí)貓的。但是這種思路從1956年開(kāi)始，被研究了十年之后依然毫無(wú)進(jìn)展而被擱置。

另一種是現(xiàn)在的思路：讓機(jī)器自己從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，從而獲得類似人類的認(rèn)知。所以，我們現(xiàn)在看到的人工智能術(shù)語(yǔ)名稱，主要都是機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning），深度學(xué)習(xí)（Deep Learning），強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）等。按照這個(gè)思路，我們要識(shí)別出貓，只要給機(jī)器一系列圖片，并標(biāo)記好哪些是貓，哪些不是貓。機(jī)器通過(guò)圖像數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，然后再用訓(xùn)練好的模型把貓識(shí)別出來(lái)。

推薦系統(tǒng)的思路也是這樣，通過(guò)讓機(jī)器學(xué)習(xí)每個(gè)用戶的點(diǎn)擊，購(gòu)買，分享，收藏和負(fù)反饋等代表用戶喜好和厭惡的數(shù)據(jù)，以讓機(jī)器知道用戶的偏好，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶可能喜歡的物品進(jìn)行推薦。

二、人工智能的三個(gè)過(guò)程

按機(jī)器學(xué)習(xí)的思路，人工智能的實(shí)踐都可以簡(jiǎn)單地分為三個(gè)過(guò)程：數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)和決策。

首先，機(jī)器需要感知的事物對(duì)象，就要通過(guò)數(shù)據(jù)。這個(gè)數(shù)據(jù)有可能是現(xiàn)實(shí)世界中的實(shí)際數(shù)值，如溫度，濕度，股票價(jià)格等等。也有些是數(shù)字化的文件，如圖像，語(yǔ)音等。

對(duì)于大多數(shù)的數(shù)據(jù)，機(jī)器并不能直接就“讀懂”他們，而需要我們用算法來(lái)從這些數(shù)據(jù)中提取特征。

比如在深度學(xué)習(xí)圖片識(shí)別領(lǐng)域，需要用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抽取出圖像的基礎(chǔ)特征。實(shí)踐表明，高階特征可由低階特征組合而成。下圖中，最底層的正交邊經(jīng)過(guò)組合后，就可以得到臉，車，大象和椅子。反過(guò)來(lái)講，任意圖片，經(jīng)過(guò)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征抽取之后，都可以得到相似的基礎(chǔ)特征。所以可以簡(jiǎn)單地認(rèn)為，基礎(chǔ)特征的不同組合形成了不同的的圖像，提取出圖像的基礎(chǔ)特征和組合參數(shù)就能識(shí)別圖像。

由于數(shù)據(jù)形式不同，推薦系統(tǒng)算法并不能像圖像識(shí)別算法那樣直接通過(guò)堆疊神經(jīng)元層級(jí)來(lái)抽取特征。推薦系統(tǒng)抽取特征的過(guò)程需要不同類別算法的輔助。如推薦系統(tǒng)需要構(gòu)建用戶畫像和物品畫像，要用算法或規(guī)則先把用戶的偏好標(biāo)簽和物品的特征標(biāo)簽都打好，計(jì)算好權(quán)重，然后再輸入模型進(jìn)行學(xué)習(xí)。

再者，學(xué)習(xí)則是機(jī)器通過(guò)算法，通過(guò)大量的數(shù)據(jù)不斷迭代調(diào)優(yōu)，訓(xùn)練模型的過(guò)程。

最后，決策就是通過(guò)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)或分類等。這些都比較好理解。

一個(gè)推薦系統(tǒng)，會(huì)由很多個(gè)模型構(gòu)成。小到一個(gè)用戶畫像標(biāo)簽的預(yù)測(cè)模型，大到推薦的排序模型都可以拆解成數(shù)據(jù)→學(xué)習(xí)→決策的過(guò)程。這便是解決問(wèn)題的思路。

因?yàn)椴煌詣e的用戶在物品偏好上有較大的不同。對(duì)于很多平臺(tái)，預(yù)測(cè)性別是個(gè)必選的工作。這是個(gè)有監(jiān)督學(xué)習(xí)問(wèn)題，我們可以這樣解決：

數(shù)據(jù)。首先挑選跟用戶的性別有關(guān)數(shù)據(jù)。假設(shè)挑選了頭像，昵稱，手機(jī)型號(hào)，用戶APP安裝列表和點(diǎn)擊記錄等數(shù)據(jù)。然后將用戶數(shù)據(jù)中這些字段和已知性別的數(shù)據(jù)挑選出來(lái)。

學(xué)習(xí)。挑選一個(gè)模型進(jìn)行學(xué)習(xí)擬合。一般地可以選擇邏輯回歸模型，或者決策樹(shù)類的模型進(jìn)行擬合。

預(yù)測(cè)。用已學(xué)好的模型對(duì)未知性別的用戶進(jìn)行預(yù)測(cè)。

三、推薦系統(tǒng)的作用

介紹完人工智能的感知，學(xué)習(xí)和決策三個(gè)過(guò)程，下面開(kāi)始介紹推薦系統(tǒng)。在互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)平臺(tái)上，如今日頭條，快手，淘寶等，存在供給和需求雙方，雙方的代表是用戶（User）和物品（Item）。沒(méi)有推薦系統(tǒng)的時(shí)候，用戶和物品的連接方式一般有三種主要方式：

物品經(jīng)小編推薦給了用戶

用戶自己搜索了需要的物品

物品被用戶A推薦給了用戶B

這三種連接方式滿足了大多數(shù)的需求，也一直運(yùn)行良好。不過(guò)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，手機(jī)屏幕小，單屏可曝光內(nèi)容也少了很多。特別是在流量越來(lái)越難獲取的當(dāng)下，平臺(tái)的主動(dòng)推薦單純靠運(yùn)營(yíng)人員編輯，局限性就比較明顯：

運(yùn)營(yíng)大多推薦大眾喜歡的物品，長(zhǎng)尾物品得不到足夠曝光。

大眾商品不等于人人喜歡，存在推薦不精準(zhǔn)而導(dǎo)致的流量浪費(fèi)。

推薦數(shù)目有限，內(nèi)容不能無(wú)限下拉，用戶看完即走。

為了解決以上這些問(wèn)題，我們引進(jìn)了推薦系統(tǒng)。

四、推薦系統(tǒng)的工作流程

從本質(zhì)上講，推薦的過(guò)程，就是根據(jù)不同的用戶偏好，對(duì)物品進(jìn)行排序，然后擇優(yōu)推薦。

極端情況下，如果只有10個(gè)物品需要推薦，我們?yōu)槊總€(gè)用戶都針對(duì)這10個(gè)物品進(jìn)行全排序就可以了，這不需要很大的計(jì)算資源。

但是，當(dāng)被推薦物品達(dá)到上百萬(wàn)個(gè)的時(shí)候，我們就不可能給每個(gè)用戶都進(jìn)行全排序了。一般來(lái)說(shuō)，推薦結(jié)果要在收到用戶請(qǐng)求后，10毫秒左右的時(shí)間就給出，做物品全排序這么短時(shí)間是不可能達(dá)成的。所以推薦的時(shí)候，只能對(duì)部分物品進(jìn)行排序。

推薦系統(tǒng)一般做點(diǎn)擊預(yù)估較多，我們這里以點(diǎn)擊預(yù)估為例。系統(tǒng)給用戶做推薦，一般按照以下流程進(jìn)行：

如上圖所示，給用戶做出推薦響應(yīng)的過(guò)程分為三個(gè)：

召回：從百萬(wàn)以上內(nèi)容池中快速初篩出候選集。

初排：根據(jù)點(diǎn)擊率預(yù)估給候選集初步排序。

精排：根據(jù)需要調(diào)整排序。

先說(shuō)召回。收到用戶請(qǐng)求后，我們需要一些快速的算法或者規(guī)則，從上百萬(wàn)甚至上億的物品庫(kù)中將最有可能的物品初步篩選出來(lái)。這個(gè)篩選的過(guò)程就叫做召回（Recall），也有些互聯(lián)網(wǎng)公司將這個(gè)過(guò)程叫做匹配（Matching）。召回完成后，就可以得到幾百個(gè)推薦候選集。一個(gè)推薦系統(tǒng)一般有多個(gè)召回算法或者召回規(guī)則，這叫做多路召回。如：

基于用戶畫像標(biāo)簽召回。

基于地理位置信息召回。

基于物品協(xié)同過(guò)濾召回。

基于熱門商品召回。

再說(shuō)初排。召回過(guò)程完成后，得到的候選集就被輸入排序模型進(jìn)行排序。模型將預(yù)測(cè)每個(gè)物品被用戶點(diǎn)擊的概率，且按照點(diǎn)擊概率高到低進(jìn)行排序。但是這個(gè)排序結(jié)果一般不是最終推薦給用戶的結(jié)果，所以這個(gè)過(guò)程叫初排。初排后，一般會(huì)產(chǎn)生幾十個(gè)推薦結(jié)果給下一步。

最后，我們看下精排。前面提到人工智能的兩種思路。但是，在第二種思路大行其道的今天，并不是第一種思路就消失殆盡了。在推薦系統(tǒng)中，還需要策略產(chǎn)品經(jīng)理設(shè)定一些專家規(guī)則。在算法還沒(méi)有學(xué)習(xí)到某方面知識(shí)的時(shí)候，用這些規(guī)則告訴機(jī)器如何處理一些問(wèn)題。精排就是需要使用規(guī)則的場(chǎng)景之一。

精排一般是對(duì)排序的結(jié)果進(jìn)行額外的篩查，降權(quán)或升權(quán)處理的過(guò)程。下面是一些常見(jiàn)的精排時(shí)處理：

對(duì)推薦結(jié)果的進(jìn)行調(diào)整，保持每次推薦的多樣性。如一口氣推薦了10款華為手機(jī)，而且都靠的很近，這個(gè)時(shí)候就需要將結(jié)果減少，如只要前兩個(gè)，而且打散。

出于商業(yè)目的，對(duì)一些物品進(jìn)行流量扶持，將推薦結(jié)果中該類物品排到前面。甚至某些物品不管有沒(méi)有被推薦，都直接插入并置頂。

對(duì)有違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，或者已經(jīng)下架，或者該用戶不喜歡的物品進(jìn)行過(guò)濾

精排結(jié)束后，一般會(huì)產(chǎn)生8-10個(gè)結(jié)果直接推薦給用戶。這就是整個(gè)推薦的過(guò)程。

五、結(jié)語(yǔ)

最后，總結(jié)一下，本章有兩個(gè)重要點(diǎn)：

人工智能問(wèn)題實(shí)踐中，一般有三個(gè)步驟：數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)和決策。面對(duì)我們需要讓機(jī)器學(xué)習(xí)的問(wèn)題，首先我們要找到機(jī)器需要的數(shù)據(jù)，并做好特征提取。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備好后，再通過(guò)選擇或構(gòu)建模型讓機(jī)器學(xué)習(xí)。

推薦系統(tǒng)給用戶做推薦時(shí)，會(huì)經(jīng)過(guò)三個(gè)步驟：召回，初排和精排。

預(yù)告，下章將會(huì)講解協(xié)同過(guò)濾算法。敬請(qǐng)期待！謝謝！

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