推荐系统:前沿与实践:frontiers and practices9787121435089

1.1推荐系统发展历史

自20世纪80年代以来，随着互联网相关技术的不断发展，信息技术领域涌现了众多利用计算机传递信息的应用形式，例如个人网站、聊天系统、电子邮件和在线论坛，等等。这些应用的出现也为用户带来了一个“幸福的烦恼”，即信息过载问题。例如，当前世界上存在的网站总数量已经超过了18亿家[]。对一个用户来说，如果每秒钟可以浏览1家网站，并且每天24小时不停地浏览，那么将这18亿家网站全部浏览完需要57年，这对于任何用户来说都是无法接受的。因此，人们迫切需要一种技术，它既要能让用户享受信息时代带来的好处，又要能有效地避免信息过载带来的烦恼。

1987年，麻省理工学院和密歇根州立大学的研究人员提出了一个有趣的想法：设计一种新型的信息共享系统，只将相关的信息分发给那些认为这些信息对自己有价值的人，而不去干扰那些认为这些信息对自己没有价值的人[3]。

这一想法实际上就是推荐系统的萌芽。自此，推荐系统的研究开始逐步深入并且带来越来越高的商业价值。例如，在2001年，亚马逊公司首次将推荐系统引入电商平台，并带来了大幅度的销售额提升[4]。2006年，网飞公司举办了“Netfix Prize”竞赛[5]，吸引了一大批研究人员投身于这一领域，也推动了矩阵分解等重要方法在推荐算法领域的快速发展。2007年，图灵奖得主GeoffreyHinton与合作者Ruslan Salakhutdinov、Andriy Mnih共同提出了用受限玻尔兹曼机来解决推荐问题的方法0，开启了深度学习时代的推荐算法研究与应用。

此后，推荐系统研究开始蓬勃发展，其价值也在更多的场景中被证明。

1.1.1基于内容的推荐算法

1990年，斯德哥尔摩大学的Jussi Karlgren在一份技术报告中提出了图书推荐的概念[]。Karlgren以图书推荐为例，介绍了如何计算用户过去阅读过的图书与其他图书之间的相似程度，然后基于相似度给用户推荐新的图书。这一想法可以认为是一种典型的基于内容的推荐算法，其基本的假设是：用户未来喜欢的物品与其过去喜欢的物品应该是相似的，因此可以通过寻找内容相似的物品推荐给目标用户。此后涌现出的一大批基于内容的推荐算法都是基于这一假设的。

通常来说，基于内容的推荐算法需要包括下面三个关键步骤国：

第一，用户兴趣收集。用户在内容上的兴趣可以通过多种方式表示，例如用户对物品的显式评分（1～5分）、用户购买商品与否（1或0），以及用户对物品的评论（文本）。对于用户表达过兴趣的物品，需要将它们汇总起来，构成用户的兴趣集合。

第二，用户兴趣建模。有了用户兴趣集合，需要采用可计算的方式对用户的兴趣进行建模。在这一过程中，首先需要对用户兴趣集合中的物品进行描述。因为物品的种类多种多样，例如电影、图书、商品和音乐等，不同类型的物品需要采用不同的方式描述。例如，电影可以采用影片类型、导演、演员、语言、上映时间和影评等方式进行描述，音乐通常采用音乐类型、歌手、发行时间、音频属性等方式进行描述。

第三，内容推荐。在描述用户兴趣集合中的物品之后，可以计算物品和物品之间的关联，例如两部电影之间的相似度。针对用户兴趣集合中不包含的物品，计算该物品与用户兴趣集合中的物品的平均相似度，然后选择平均相似度大的物品并推荐给用户。

基于上述方式，研究人员提出了多种推荐方法解决不同应用场景下的信息过载问题。例如,1997年，斯坦福大学的Balabanovié与Shoham提出了Fab系统9]，用于网页推荐。同年，加州大学尔湾分校的Pazzani等人提出了Syskill&Webert系统[101为用户推荐感兴趣的网页。2002年，加州大学尔湾分校的Billsus和Pazzani提出了Daily learner系统[11],为用户推荐个性化的新闻。这些都是对基于内容的推荐算法的开创性研究工作。然而，这些早期的研究存在着较大的局限性，例如准确性低、缺乏多样性等。因此，随着推荐技术的发展，这些传统的基于内容的推荐算法已经较少被采用。近年来，随着深度学习的崛起，基于内容的推荐算法也焕发了新的活力，在新闻推荐等诸多对内容有较高依赖的推荐场景中，涌现了大批融合了神经网络表示学习技术的基于内容的推荐算法[12]，这部分内容将在后续的章节中介绍。