推薦系統(tǒng)誕生很早，但真正被大家所重視，緣起于以”facebook”為代表的社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)的興起和以“淘寶“為代表的電商的繁榮，”選擇“的時(shí)代已經(jīng)來臨，信息和物品的極大豐富，讓用戶如浩瀚宇宙中的小點(diǎn)，無所適從。推薦系統(tǒng)迎來爆發(fā)的機(jī)會(huì)，變得離用戶更近：

• 快速更新的信息，使用戶需要借助群體的智慧，了解當(dāng)前熱點(diǎn)。

• 信息極度膨脹，帶來了高昂的個(gè)性化信息獲取成本，過濾獲取有用信息的效率低下。

• 很多情況下，用戶的個(gè)性化需求很難明確表達(dá)，比如“今天晚上需要在附近找一個(gè)性價(jià)比高、又符合我口味的餐館“。

推薦系統(tǒng)的適用場(chǎng)景還有很多，不再一一列舉；其主要解決的問題是為用戶找到合適的item（連接和排序），并找到一個(gè)合理的理由來解釋推薦結(jié)果。而問題的解決，就是系統(tǒng)的價(jià)值，即建立關(guān)聯(lián)、促進(jìn)流動(dòng)和傳播、加速優(yōu)勝劣汰。

推薦算法是實(shí)現(xiàn)推薦系統(tǒng)目標(biāo)的方法和手段。算法與產(chǎn)品相結(jié)合，搭載在高效穩(wěn)定的架構(gòu)上，才能發(fā)揮它的最大功效。

接下來我們說一下微博推薦，微博本身的產(chǎn)品設(shè)計(jì)，使得即使沒有推薦系統(tǒng)，仍然會(huì)形成一個(gè)大的用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)信息快速傳播；而衡量一個(gè)事物的價(jià)值，一個(gè)簡(jiǎn)單的方法是對(duì)比看看保留它和去掉它時(shí)的差別。微博需要健康的用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，保障用戶feed流的質(zhì)量，且需要優(yōu)質(zhì)信息快速流動(dòng)，通過傳播淘汰低質(zhì)信息。微博推薦的作用在于加速這一過程，并在特定的情況下控制信息的流向，所以微博推薦的角色是一個(gè)加速器和控制器。

最后回到微博推薦算法中來，上面扯了那么多，只是為了讓大家能對(duì)微博推薦算法有更好的理解。我們的工作，是將微博推薦的目標(biāo)和需要解決的問題，抽樣為一系列的數(shù)學(xué)問題，然后運(yùn)用多種數(shù)據(jù)工具進(jìn)行求解。

接下來首先用一個(gè)圖梳理下我們用到的方法和技術(shù)，然后再逐一介紹。

基礎(chǔ)及關(guān)聯(lián)算法

這一層算法的主要作用是為微博推薦挖掘必要的基礎(chǔ)資源、解決推薦時(shí)的通用技術(shù)問題、完成必要的數(shù)據(jù)分析為推薦業(yè)務(wù)提供指導(dǎo)。

這一部分中常用的算法和技術(shù)如下：

分詞技術(shù)與核心詞提取

是微博內(nèi)容推薦的基礎(chǔ)，用于將微博內(nèi)容轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化向量，包括詞語切分、詞語信息標(biāo)注、內(nèi)容核心詞/實(shí)體詞提取、語義依存分析等。

分類與anti-spam

用于微博內(nèi)容推薦候選的分析，包含微博內(nèi)容分類和營(yíng)銷廣告/色情類微博識(shí)別；

內(nèi)容分類采用決策樹分類模型實(shí)現(xiàn)，共3級(jí)分類體系，148個(gè)類別；營(yíng)銷廣告/色情類微博的識(shí)別，采用貝葉斯與最大熵的混合模型。

聚類技術(shù)

主要用于熱點(diǎn)話題挖掘，以及為內(nèi)容相關(guān)推薦提供關(guān)聯(lián)資源。屬于微博自主研發(fā)的聚類技術(shù)WVT算法（word vector topic），依據(jù)微博內(nèi)容特點(diǎn)和傳播規(guī)律設(shè)計(jì)。

傳播模型與用戶影響力分析

開展微博傳播模型研究和用戶網(wǎng)絡(luò)影響力分析（包含深度影響力、廣度影響力和領(lǐng)域內(nèi)影響力）。

主要推薦算法

1. Graph-based 推薦算法

微博具有這樣的特點(diǎn)：用戶貢獻(xiàn)內(nèi)容，社會(huì)化途徑傳播，帶來信息的爆炸式傳播。之所以稱作graph-based 推薦算法，而不是業(yè)界通用的memory-based 算法，主要原因在于：

• 我們的推薦算法設(shè)計(jì)是建立在社交網(wǎng)絡(luò)之上，核心點(diǎn)在于從社交網(wǎng)絡(luò)出發(fā)，融入信息傳播模型，綜合利用各類數(shù)據(jù)，為用戶提供最佳的推薦結(jié)果；比如很多時(shí)候，我們只是信息傳播的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，加入必要的推薦調(diào)控，改變信息傳播通路，后續(xù)的傳播沿著原來的網(wǎng)絡(luò)自然的傳播。

• Feed流推薦（我們稱作趨勢(shì)），是我們最重要的產(chǎn)品，而結(jié)果必須包含用戶關(guān)系。

從graph的宏觀角度看，我們的目標(biāo)是建立一個(gè)具有更高價(jià)值的用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，促進(jìn)優(yōu)質(zhì)信息的快速傳播，提升feed流質(zhì)量；其中的重要工作是關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)挖掘、面向關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的內(nèi)容推薦、用戶推薦。

對(duì)這部分的算法做相應(yīng)的梳理，如下面的表格：

這里的困難點(diǎn)在于graph的“邊”怎樣量化與取舍，依據(jù)多個(gè)“邊”與“節(jié)點(diǎn)”的綜合評(píng)分計(jì)算，以及與網(wǎng)絡(luò)挖掘分析結(jié)果的融合。

這部分的算法研發(fā)中，產(chǎn)出了如下的數(shù)據(jù)附產(chǎn)品：

2. Content-based 推薦算法

Content-based 是微博推薦中最常用也是最基礎(chǔ)的推薦算法，它的主要技術(shù)環(huán)節(jié)在于候選集的內(nèi)容結(jié)構(gòu)化分析和相關(guān)性運(yùn)算。

正文頁相關(guān)推薦是content-based 應(yīng)用最廣的地方，以它為例，簡(jiǎn)要的說一下

內(nèi)容分析的很多點(diǎn)已在前面描述過了，這里重點(diǎn)說2個(gè)地方：

• 內(nèi)容質(zhì)量分析，主要采用微博曝光收益+內(nèi)容信息量/可讀性的方法來綜合計(jì)算。微博曝光收益是借助用戶群體行為，衡量?jī)?nèi)容優(yōu)劣；內(nèi)容信息量計(jì)算比較簡(jiǎn)單，即是微博關(guān)鍵詞的idf信息迭代；對(duì)于內(nèi)容可讀性的衡量，我們做了一個(gè)小的分類模型，分別以可讀性較好的新聞?wù)Z料和可讀性較差的口語化語料為訓(xùn)練樣本，通過提取里面的各類詞搭配信息，計(jì)算新微博具有良好可讀性的概率。

• 詞擴(kuò)展，content-based的效果取決于內(nèi)容分析的深度。微博的內(nèi)容比較短，可提取的關(guān)鍵信息比較少，做相關(guān)運(yùn)算時(shí)容易因?yàn)閿?shù)據(jù)稀疏而導(dǎo)致推薦召回率和準(zhǔn)確率的難以權(quán)衡；我們引入word2vec技術(shù)，優(yōu)化了詞擴(kuò)展效果，后面又以此為基礎(chǔ)開展詞聚類的工作，實(shí)現(xiàn)了推薦召回率和準(zhǔn)確率的同步提升。

相關(guān)計(jì)算的技術(shù)點(diǎn)在于向量的量化和距離度量，我們通常使用“tf*idf權(quán)重量化 + 余弦距離”或者“topic 概率 + KLD距離“的兩種方法。

3. Model-based 推薦算法

微博作為中國(guó)最大的社會(huì)化媒體產(chǎn)品，具有海量的用戶和信息資源；這就給推薦帶來了2個(gè)挑戰(zhàn)：

來源融合與排序

候選的極大豐富，意味著我們有更多的選擇，于是我們推薦結(jié)果的產(chǎn)生包含兩層：多種推薦算法的初選與來源融合排序的精選，為了得到更客觀準(zhǔn)確的排序結(jié)果，我們需要引入機(jī)器學(xué)習(xí)模型，來學(xué)習(xí)隱藏在用戶群體行為背后的規(guī)律。

內(nèi)容動(dòng)態(tài)分類和語義相關(guān)

微博UGC的內(nèi)容生產(chǎn)模式，以及信息快速傳播和更新的特點(diǎn)，意味著之前人工標(biāo)注樣本，訓(xùn)練靜態(tài)分類模型的方法已經(jīng)過時(shí)了，我們需要很好的聚類模型把近期的全量信息聚合成類，然后建立語義相關(guān)，完成推薦。

Model-based 算法就是為了解決上述的問題，下面是我們兩塊最重要的機(jī)器學(xué)習(xí)工作：

3.1 CTR/RPM（每千次推薦關(guān)系達(dá)成率）預(yù)估模型，采用的基本算法為L(zhǎng)ogistic regression，下面是我們CTR預(yù)估模型整體的架構(gòu)圖：

這部分工作包含樣本選擇、數(shù)據(jù)清洗、特征提取與選擇、模型訓(xùn)練、在線預(yù)估和排序。值得一提的是，模型訓(xùn)練前的數(shù)據(jù)清洗和噪音剔除非常重要，數(shù)據(jù)質(zhì)量是算法效果的上界，我們之前就在這個(gè)地方吃過虧。

Logisitic regression是一個(gè)2分類概率模型

優(yōu)化的目標(biāo)在于最大化“樣本正確分類概率的連乘值“；我們借助yahoo 研發(fā)的vowpal_wabbit機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)來完成模型特征值求解的最優(yōu)化過程。

3.2 LFM（Latent Factor Model）：LDA、矩陣分解（SVD++、SVD Feature）

LDA是2014年初重點(diǎn)開展的項(xiàng)目，現(xiàn)在已經(jīng)有了較好的產(chǎn)出，也在推薦線上產(chǎn)品中得到了應(yīng)用；LDA本身是一個(gè)非常漂亮和嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)模型，下面是我們一個(gè)LDA topic的例子，僅供參考。

至于矩陣分解，2013年的時(shí)候做過相應(yīng)的嘗試，效果不是特別理想，沒有繼續(xù)投入。

隱語義模型是推薦精度最高的單一模型，其困難在于數(shù)據(jù)規(guī)模大時(shí)，計(jì)算效率會(huì)成為瓶頸；我們?cè)谶@個(gè)地方開展了一些工作，后續(xù)會(huì)有同學(xué)專門介紹這一塊。

混合技術(shù)

三個(gè)臭皮匠頂個(gè)諸葛亮，每一種方法都有其局限性，將不同的算法取長(zhǎng)補(bǔ)短，各自發(fā)揮價(jià)值，是極為有效的方式。微博推薦算法主要采用了下面的混合技術(shù)：

時(shí)序混合：

即在推薦過程的不同時(shí)間段，采用不同的推薦算法；以正文頁相關(guān)推薦為例，在正文頁曝光的前期階段，采用content-based + ctr預(yù)估的方法生成推薦結(jié)果，待產(chǎn)生的足量可信的用戶點(diǎn)擊行為后，再采用user-based 協(xié)同過濾的方法得到推薦結(jié)果，如下圖所示：

這樣利用content-based很好的解決了冷啟動(dòng)的問題，又充分發(fā)揮了user-based CF的作用，實(shí)現(xiàn)1+1>2的效果。

分層模型混合：

很多情況下，一個(gè)模型無法很好的得到想要的效果，而分層組合往往會(huì)取得比較好的效果，分層模型混合即“將上一層模型的輸出作為下層模型的特征值，來綜合訓(xùn)練模型，完成推薦任務(wù)“。比如我們?cè)谧鑫⒉┦醉撚覀?cè)的ctr預(yù)估排序時(shí)，采用分層邏輯回歸模型，解決了不同產(chǎn)品間特征天然缺失與樣本量差異、曝光位置帶來的效果偏差等問題。

瀑布型混合：

這類混合技術(shù)思路非常簡(jiǎn)單，即在推薦候選非常豐富的情況下，采用逐層過濾的方法的得到推薦結(jié)果，通常將運(yùn)算快、區(qū)分度低的算法放在前面，完成大量候選集的篩選；將運(yùn)算慢、區(qū)分度高的算法放在后面，精細(xì)計(jì)算剩下的小規(guī)模集合。這類混合在微博推薦中大量使用，我們采用各種輕量算法完成候選集粗選，然后采用ctr預(yù)估做精細(xì)化排序。

交叉混合：

各類推薦算法中子技術(shù)，可以在另外的推薦算法中綜合使用，比如content-based在相關(guān)性計(jì)算中積累的距離計(jì)算方法，可以很好的應(yīng)用在協(xié)同過濾的量化計(jì)算中。實(shí)際的例子，我們將研究LDA時(shí)積累的向量計(jì)算方法成功的應(yīng)用到用戶推薦中。

Online 與 offline

微博數(shù)據(jù)的特點(diǎn)（海量、多樣、靜態(tài)與動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)混在一起），決定了大部分推薦產(chǎn)品的結(jié)果需要同時(shí)借助online和offline的計(jì)算來完成。從系統(tǒng)和算法設(shè)計(jì)的角度，這是一個(gè)“重”與“輕”的問題，計(jì)算分解和組合是關(guān)鍵，我們需要將對(duì)時(shí)間不敏感的重型計(jì)算放在offline端，而將時(shí)間敏感性強(qiáng)的輕型快速計(jì)算放在online端。幾種我們常用的方式如下圖：

Online需要簡(jiǎn)單可靠的算法，快速得到結(jié)果；簡(jiǎn)要說明下上面的圖，如下

半成品有以下的3中形式

1）計(jì)算過程拆解的離線部分，如user-based CF中的用戶相似度，online通過數(shù)據(jù)庫讀取后在線計(jì)算完成user-based 推薦。

2）離線挖掘的優(yōu)質(zhì)候選集，如正文頁相關(guān)推薦的內(nèi)容候選集，online通過索引獲取到數(shù)據(jù)后，再通過相關(guān)性和ctr預(yù)估排序生成推薦結(jié)果。

3）具有較高相似度的推薦結(jié)果集，如offline計(jì)算好粉絲相似高的用戶，在線對(duì)用戶行為做出實(shí)時(shí)反饋，實(shí)時(shí)補(bǔ)充推薦與其剛關(guān)注用戶相似的用戶。

• 靜態(tài)推薦結(jié)果，是指那些與時(shí)間關(guān)聯(lián)小的推薦item，如我們的用戶推薦95%的結(jié)果來自離線計(jì)算。

• 機(jī)器學(xué)習(xí)模型，這是一個(gè)計(jì)算過程時(shí)序性上的拆解；offline完成模型的訓(xùn)練，在線調(diào)用model完成item排序，當(dāng)然也可以通過online-learning或?qū)崟r(shí)特征值完成模型的實(shí)時(shí)更新。同時(shí)，model在線計(jì)算時(shí)，需要注意缺失特征值的補(bǔ)全，保證offline與online環(huán)境的一致性。

此外，我們也有直接online計(jì)算完成的推薦結(jié)果，如首頁右側(cè)話題推薦，由于用戶對(duì)話題需求的差異非常小，它基本上是一個(gè)排行榜的需求，但熱門微博也可以有精巧的設(shè)計(jì)，我們采用了一個(gè)曝光動(dòng)態(tài)收益模型，通過上一段時(shí)段的（點(diǎn)擊收益-曝光成本）來控制下一時(shí)段的item曝光幾率，取得了非常好的效果，ctr和導(dǎo)流量有3倍以上的提升。

不同類型的推薦結(jié)果，要輔以不同的推薦理由，這一點(diǎn)需要前端的多種展示嘗試和offline的日志分析。

效果評(píng)測(cè)

算法效果的度量方式?jīng)Q定了大家努力的方向，而對(duì)于不同類型的推薦，最好根據(jù)產(chǎn)品的定位和目標(biāo)，采用不同的標(biāo)準(zhǔn)體系去衡量工作結(jié)果。實(shí)際效果的評(píng)測(cè)分為3個(gè)層次：用戶滿意度、產(chǎn)品層指標(biāo)（如ctr）、算法層指標(biāo)，我們的效果評(píng)測(cè)也會(huì)分為人工評(píng)測(cè)、線上A/B測(cè)試、離線算法效果評(píng)測(cè)3種。

產(chǎn)品指標(biāo)的制定，應(yīng)該從產(chǎn)品期望達(dá)成的目標(biāo)出發(fā)，體現(xiàn)用戶滿意度。

對(duì)算法離線評(píng)測(cè)而言，關(guān)鍵的是找到一套合理的算法評(píng)測(cè)指標(biāo)去擬合產(chǎn)品層指標(biāo)，因?yàn)樗惴x線評(píng)測(cè)總是在上線前進(jìn)行，這個(gè)對(duì)應(yīng)做的越好，算法的優(yōu)化成果才能更好的轉(zhuǎn)化為線上的產(chǎn)品指標(biāo)。

下圖為我們的算法離線效果評(píng)測(cè)的架構(gòu)圖

常用的離線評(píng)測(cè)指標(biāo)有：RMSE、召回率、AUC、用戶內(nèi)多樣性、用戶間多樣性、新穎性等。對(duì)于不同的產(chǎn)品有不同的組合指標(biāo)去衡量，比如用戶推薦中“用戶間多樣性”非常重要，而熱點(diǎn)話題卻可以允許用戶間有較大的結(jié)果重合度。