介绍系统实质是在用户需求不明白的状况下，处置消息过载的疑问，咨询用户和消息，一方面协助用户发现对自己有价值的消息，另一方面让消息能够展如今对它感兴味的用户背地，从而成功消息消费者和消息消费者的双赢(这里的消息的含意可以十分宽泛，比如咨询、电影和商品等，下文中统称为item)。达观数据相关介绍是达观介绍系统中的关键组成局部，其价值在于，在没有用户画像消息的状况下，也能给用户以好的介绍体验，比如资讯类，经过达观相关介绍算法找到item相关的其余item，可以提供对某一类或许针对某一事情多角度多正面的深度阅读。本文关键先便捷引见相关介绍的一些罕用算法，而后引见一下基于itemembedding的协同过滤。
基于内容的介绍普通依赖于一套好的标签系统，经过计算item之间tag汇合的相似性来权衡item之间的相似性，一套好的标签系统须要各方面的打磨，一方面须要好的编辑，一方面也依赖于产品的设计，疏导用户在经常使用产品的环节中，对item提供优质的tag。
协同过滤关键分为基于畛域以及基于隐语义模型。
基于畛域的算法中，ItemCF是目前业界运行最多的算法，其关键思维为“喜欢item A的用户大都喜欢用户 itemB”，经过开掘用户历史的操作日志，应用个体智慧，生成item的候选介绍列表。关键统计2个item的共现频率，加以期间的考量，以及抢手用户以及抢手item的过滤以及降权。
LFM(latent factormodel)隐语义模型是最近几年介绍系统畛域最为抢手的钻研话题，该算法最早在文本开掘畛域被提出，用于找到文本隐含的语义，在介绍畛域中，其**现实是经过隐含特色咨询用户和东西的兴味。关键的算法有pLSA、LDA、matrixfactorization(SVD，SVD++)等，这些技术和方法在实质上是相通的，以LFM为例，经过如下公式计算用户u对东西i的兴味：
公式中pu,k和qi,k是模型的参数，其中pu,k度量了用户u的兴味和第k个隐类的相关，而qi,k度量了第k个隐类和东西i之间的相关。而其中的qi,k可视为将item投射到隐类组成的空间中去，item的相似度也由此转换为在隐空间中的距离。
2. item2vec:NEURAL ITEM EMBEDDING
2.1 word2vec
因为item2vec基本上是参照了google的word2vec方法，运行到介绍场景中的item2item相似度计算上，所以首先便捷引见word2vec的基本原理。
Word2vec关键用于开掘词的向量示意，向量中的数值能够建模一个词在句子中，和高低文消息之间的相关，关键包含2个模型：CBOW(continuousbag-of-word)和SG(skip-gram)，从一个便捷版本的CBOW模型引见，高低文只思索一个词的情景，如图1所示，
假定只要一个隐层的神经网络，输入层以及输入层均为词的one-hot编码示意，词表大小假定为V，隐层神经元个数为N，相邻层的神经元为全衔接，层间的权重用V*N的矩阵W示意，隐层到输入层的activationfunction驳回softmax函数，
其中wI，wj为词表中不同的词，yj为输入层第j个神经元的输入，uj为输入层经过权重矩阵W到隐层的score，uj’为隐层经过权重矩阵W’到输入层的score。训练这个神经网络，用反向流传算法，先计算网络输入和实在值的差，而后用梯度降低反向降级层间的权重矩阵，失掉降级公式：
其中，η为降级的步长，ej为模型预测以及实在值之间的误差，h为隐层向量。
图2为高低文为多个词时的状况，两边的隐层h计算由
改为
即输入向量为多个高低文向量相加求平均，后续的参数学习与上文的单个词的高低文状况相似。遍历整个训练集context-target词对，经过屡次迭代降级模型参数，对模型中的向量的影响将会累积，最终学到对词的向量示意。
Skip-gram跟CBOW的输入层和输入层正好对调，区别就是CBOW是高低文，经过模型预测词，而skip-gram是经过词来预测高低文。
目前为止，对词表中的每个词，有两种向量示意：input vector和outputvector，对应输入层到隐层权重矩阵W的行向量和隐层到输入层权重矩阵W'的列向量，从等式4、5可以看出，对每一个训练样本，都须要遍历词表中的每一个词，因此，学习outputvector的计算量是十分大的，假设训练集或许词表的规模大的话，在实践运行中训练不具可操作性。为处置这个疑问，直觉的做法是限度每个训练样本须要降级的outputvectors，google提出了两个方法：hierarchical softmax和negativesampling，放慢了模型训练的速度，再次不做开展探讨。
2.2 item2vec
词的高低文即为临近词的序列，很容易想到，词的序列其实等价于一系列延续操作的item序列，因此，训练语料只要将句子改为延续操作的item序列即可，item间的共现为正样本，并依照item的频率散布启动负样本采样。
Oren Barkan and NoamKoenigstein以SVD作为baseline，SVD的隐类以及item2vec的维度都取40，用Microsoft Xbox Musicservice搜集的user-artists数据集，对结果启动聚类，如图3所示，图a是item2vec的聚合效果，图b是SVD合成的聚合效果，看起来item2vec的聚合效果要更好些。
范雄雄，达观数据共性化介绍引擎工程师，上班包含介绍系统的架构设计和开发、介绍效果优化等，所在团队开发的共性化介绍系统曾发明上线后效果优化300%的记载。复旦大学计算机迷信与技术专业硕士，曾在爱奇艺开发多款大数据产品，对共性化介绍、数据开掘和剖析、用户行为建模、大数据处置有较深化的了解和通常阅历。
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