一、过滤算法

Bloom-Filter算法简介

即布隆过滤器，1970年由Bloom提出，它可以用于检索一个元素否在一个集合中。它是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用数组很简洁地表示一个集合，并能判断一个元素是否属于这个集合。它是一个判断元素是否存在集合的概率算法。BF有可能出现错判 ，但不会漏掉判断。因此它适合那些“零错误”的应用场合。

Bloom-Filter的基本思想是利用我个不同的Hash函数来解决“冲突”。

二、推荐系统常用算法

1. 基于内容的推荐

Content-based Recommendation 
建立在项目的内容信息上作出推荐的，而不需要依据用户对项目的评价意见，更多地需要用机 器学习的方法从关于内容的特征描述的事例中得到用户的兴趣资料。在基于内容的推荐系统中，项目或对象是通过相关的特征的属性来定义，系统基于用户评价对象 的特征，学习用户的兴趣，考察用户资料与待预测项目的相匹配程度。用户的资料模型取决于所用学习方法，常用的有决策树、神经网络和基于向量的表示方法等。 基于内容的用户资料是需要有用户的历史数据，用户资料模型可能随着用户的偏好改变而发生变化。

2. 协同过滤推荐

Collaborative Filtering Recommendation 
推荐系统中应用最早和最为成功的技术之一。它一般采用最近邻技术，利用用户的历史喜好信息计算用户之间的距离，然后 利用目标用户的最近邻居用户对商品评价的加权评价值来预测目标用户对特定商品的喜好程度，系统从而根据这一喜好程度来对目标用户进行推荐。协同过滤最大优 点是对推荐对象没有特殊的要求，能处理非结构化的复杂对象，如音乐、电影。

i. 基于用户的推荐

基于用户的协同过滤推荐的基本原理是，根据所有用户对物品或者信息的偏好（评分），发现与当前用户口味和偏好相似的“邻居”用户群，在一般的应用中是采用计算“K-Nearest Neighboor”的算法；然后，基于这 K 个邻居的历史偏好信息，为当前用户进行推荐。 
这种推荐系统的优点在于推荐物品之间在内容上可能完全不相关，因此可以发现用户的潜在兴趣，并且针对每个用户生成其个性化的推荐结果。缺点在于一般的Web系统中，用户的增长速度都远远大于物品的增长速度，因此其计算量的增长巨大，系统性能容易成为瓶颈。因此在业界中单纯的使用基于用户的协同过滤系统较少。

ii.基于物品的推荐

3. 基于关联规则推荐

Association Rule-based Recommendation 
以关联规则为基础，把已购商品作为规则头，规则体为推荐对象。关联规则挖掘可以发现不同商品在销售过程中的相关性，在零 售业中已经得到了成功的应用。管理规则就是在一个交易数据库中统计购买了商品集X的交易中有多大比例的交易同时购买了商品集Y，其直观的意义就是用户在购 买某些商品的时候有多大倾向去购买另外一些商品。比如购买牛奶的同时很多人会同时购买面包。

算法的第一步关联规则的发现最为关键且最耗时，是算法的瓶颈，但可以离线进行。其次，商品名称的同义性问题也是关联规则的一个难点。

4. 基于效用推荐

Utility-based Recommendation 
是建立在对用户使用项目的效用情况上计算的，其核心问题是怎么样为每一个用户去创建一个效用函数，因此，用户资料模型很大 程度上是由系统所采用的效用函数决定的。基于效用推荐的好处是它能把非产品的属性，如提供商的可靠性（Vendor Reliability）和产品的可得性（Product Availability）等考虑到效用计算中。

5. 基于知识推荐

Knowledge-based Recommendation 
在某种程度是可以看成是一种推理（Inference）技术，它不是建立在用户需要和偏好基础上推荐的。基于知识的方法因 它们所用的功能知识不同而有明显区别。效用知识（Functional Knowledge）是一种关于一个项目如何满足某一特定用户的知识，因此能解释需要和推荐的关系，所以用户资料可以是任何能支持推理的知识结构，它可以 是用户已经规范化的查询，也可以是一个更详细的用户需要的表示。

6. 基于人口统计学的推荐

Demographic-based Recommendation 
是一种最易于实现的推荐方法，它只是简单的根据系统用户的基本信息发现用户的相关程度，然后将相似用户喜爱的其他物品推荐给当前用户。 
首先，系统对每个用户都有一个用户 Profile 的建模，其中包括用户的基本信息，例如用户的年龄，性别等等；然后，系统会根据用户的 Profile 计算用户的相似度，可以看到用户 A 的 Profile 和用户 C 一样，那么系统会认为用户 A 和 C 是相似用户，在推荐引擎中，可以称他们是“邻居”；最后，基于“邻居”用户群的喜好推荐给当前用户一些物品。 
这种基于人口统计学的推荐机制的好处在于： 
l因为不使用当前用户对物品的喜好历史数据，所以对于新用户来讲没有“冷启动（Cold Start）”的问题。 
l这个方法不依赖于物品本身的数据，所以这个方法在不同物品的领域都可以使用，它是领域独立的（domain-independent）。 
然后，这个方法的缺点和问题就在于，这种基于用户的基本信息对用户进行分类的方法过于粗糙，尤其是对品味要求较高的领域，比如图书，电影和音乐等领域，无法得到很好的推荐效果。另外一个局限是，这个方法可能涉及到一些与信息发现问题本身无关却比较敏感的信息，比如用户的年龄等，这些用户信息不是很好获取。

7. 组合推荐

Hybrid Recommendation 
由 于各种推荐方法都有优缺点，所以在实际中，组合推荐（Hybrid Recommendation）经常被采用。研究和应用最多的是内容推荐和协同过滤推荐的组合。最简单的做法就是分别用基于内容的方法和协同过滤推荐方法 去产生一个推荐预测结果，然后用某方法组合其结果。尽管从理论上有很多种推荐组合方法，但在某一具体问题中并不见得都有效，组合推荐一个最重要原则就是通 过组合后要能避免或弥补各自推荐技术的弱点。

在组合方式上，有研究人员提出了七种组合思路：

1）加权（Weight）：加权多种推荐技术结果。 
2）变换（Switch）：根据问题背景和实际情况或要求决定变换采用不同的推荐技术。 
3）混合（Mixed）：同时采用多种推荐技术给出多种推荐结果为用户提供参考。 
4）特征组合（Feature combination）：组合来自不同推荐数据源的特征被另一种推荐算法所采用。 
5）层叠（Cascade）：先用一种推荐技术产生一种粗糙的推荐结果，第二种推荐技术在此推荐结果的基础上进一步作出更精确的推荐。 
6）特征扩充（Feature augmentation）：一种技术产生附加的特征信息嵌入到另一种推荐技术的特征输入中。 
7）元级别（Meta-level）：用一种推荐方法产生的模型作为另一种推荐方法的输入。

主要内容来源： 
http://www.36dsj.com/archives/9519 
http://blog.csdn.net/u014605728/article/details/51274814

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