我一直自诩是「菜刀流」的工程师，作为一个数据挖掘的门外汉，竟也操刀过三个推荐系统的项目了。这三个推荐系统，用户群不同，业务场景不同，连地域和文化也有些差别。所以近来总在琢磨，推荐系统的缘起千人千面，纷繁万变的细节当中，能不能汇聚出一些普遍共性？有没有一个普适的标准，回答什么是一个真正出色的推荐系统？我希望迈出这一步，把之前想过的梗、跳过的坑以及卑微的沉思亮出来，等待真正的高人点拨一二。

推荐系统的先决条件

这其实是最容易被忽视的一个问题。尤其在这几年「大数据」的概念炒得火热，推荐系统也就成了某些人眼中的仙丹妙药，不管三七二十一，先上了再说。在我看来，推荐系统至少需要评估下面三个可行性：

• 要有足够的数据

  一种常见的错误思路是，我的社区不够活跃，上个用户推荐系统加强活跃吧。如果你抱着这样的想法，我只能恭喜你选择了一种艰苦卓绝的逻辑。推荐系统是数据挖掘的一种应用，而没有数据，通常都不会产生什么有价值的挖掘。

• 要有丰富的内容

  推荐系统起源于亚马逊的图书推荐。但有没有人细想过，为什么亚马逊是第一个吃螃蟹的人？因为贝佐斯把书店搬到网上后，他发现自己拥有了全世界最多的图书，在一家库存数百万种图书的虚拟书店里，你根本无法依赖任何一个店员帮你的顾客推荐新书。而另一种常见的错误思路是，在内容未丰富的前提下就急着上推荐系统。事实上，只有内容极大丰富的时候，才可能有被无用户差别排行榜埋没的优质内容，个性化需求才能体现出商业价值。如果你的内容在一万以下，我会建议你使用单一的热门排行榜；十万以下，我会建议你使用分类的热门排行榜，十万以上，才慢慢有推荐系统的可行性。

• 用户分众

  数据充分了、内容丰富了，还得掂量下用户的口味能不能产生足够的分众。推荐系统之所以在电商、音乐上有成功的应用，最主要的因素是这类产品的用户有足够的分众。而越是大而全的领域，用户的分众越明显，推荐的效果越好。好比淘宝的推荐颇受赞赏，而唯品会的推荐多被吐槽，道理就在这儿。如果你说你正在做同志社区或情趣电商，我会心里一凉。

推荐系统的问题

先决条件通过了，我们来讨论「术」的问题，你可以把这节的内容当作「跳坑实录」来读。

• 热门和长尾的矛盾

  第三种错误的思路在于，推荐系统以提升点击率为目标，而往往横向对比之下，个性化推荐的指标往往不如热门排行榜。对此一小部分算法人员铤而走险，希望用热门混杂长尾的方法去得江山抱美人，而在我看来，推荐系统有且仅有一个目标，满足用户的个性化需求。至于你说点击不如推热门？那把排行榜留着呗，那才是赚点击率的地方。

• 基于内容还是协同过滤

  推荐系统的本质在于加强联结，或者说，给用户源源不绝发现新东西的机会。所以协同过滤（或者往更宽泛的范围，矩阵分解也算）都是在利用联结的信息，从而取得比基于内容更好的推荐效果。但是，了解你所拥有的内容，作为辅助的算法，绝对能使推荐的质量大幅上升。但是算法人员面临的现状往往是，很难得到格式化的内容标签，一个可行的思路是，请用户来为内容打标签，参照豆瓣和淘宝。另一个决定选择的因素是数据特征，如果用户行为集中而稀疏，那么意味着你必须更多依赖内容的信息。

• 负样本的问题

  协同过滤是基于统计的算法，并不需要负样本的信息，但如果是基于机器学习的算法，训练的过程是需要负样本的。有的产品只有用户的隐反馈（比如播放、购买），即用户无法表达对一个内容的厌恶，那么你只有创造负样本了。在这一块，最好的思路是，选择热门的但用户没有行为的样本，因为热门的内容更有机会让用户看到，用户看到多次但没点击，那就更可能是不喜欢。

• 冷启动的问题

  应对冷启动的策略要按照业务场景区分，如果是用户看了一个内容，要给他推荐其他的内容，那么可以利用内容特征的相似度；如果是对一个新用户推荐，条件允许的话，可以请用户表达自己的偏好，或者依赖社交网络的信息，实在不行，只能推热门了。

推荐系统的实施

我希望把实施中的一些Keypoint单独罗列，大家都懂的东西，暂时不讲。

• 借助更多信息

  我的风格是做推荐之前一定要把产品用坏，来确定能获取到哪些用户行为和用户数据，能获取的尽量获取。比如，用QQ邮箱的和用Gmail邮箱的用户肯定有些不一样，对不？

• 研究数据之间的相关性

  这就是熵的概念。如果两个数据相关性是1，那么肯定有一个没什么用处。用好回归，你会少很多运算量。

• 弄清你的业务场景

  有的人会把业务场景叫做「推荐的上下文」，事实上推荐算法的许多细节都会被业务场景影响，比如以物推物的场景就会更适合采用ItemBased，一个一个展现的可以考虑加入点随机性，首页推荐应该多放新品，等等。

• 定义好你的目标

  我习惯了做事之前目标先行，目标错了跑得再快也没用。推荐算法的长期目标应该是提升用户的活跃（注意，不是活跃率），而对于短期指标，应该着重在几点：有没有更多的内容被发现？热门排行榜的更新是否加快？用户对于推荐的点击是否在一个比较活跃的水平（再次，我反对一概而论）？如果是UGC的产品，用户有没有因为更容易被发现而积极地上传内容？当然，这些指标都必须被量化。

• 良好的引导

  记得之前去听百分点科技的演讲时，他们提到会有人专门去研究推荐系统的引导，甚至有时候引导比推荐的内容更重要，深有同感。这也是社交推荐为什么不需要什么模型却效果很好的原因。记住一点，如果推荐的区域有任何的图片或数字时，想办法让它们更有诱惑力。

• 收集更多反馈

  推荐系统一前一后的数据流都不容轻视，我同样倾向于收集一切与推荐系统有关的数据，比如推荐区域的停留与点击、推荐内容的消费、连续点击推荐内容的链条等等。如果可能的话，请用户对你的推荐给予评价，这也能让你的推荐更有温度。

• 离线实验

  不要迷信离线实验的结果，通常和线上都会差很远。如果之前不存在推荐系统，那么用户很可能根本就没有机会接触到你推荐的内容，也就无从证实。

• 耐心

  推荐系统并不是一个立竿见影的产品，上线之后多花点时间收集数据、调整参数、做更多的分组测试，更重要的是，让你的老板也有耐心。

来自：建造者说