【推荐算法】协同过滤算法介绍，协同过滤算法简介

摘要：协同过滤算法是一种常用的推荐算法，它通过分析和挖掘用户的行为和偏好，为用户推荐相似的物品或服务。该算法基于用户之间的相似性进行过滤，将相似的用户群体所喜欢的物品推荐给当前用户。协同过滤算法简单易行，广泛应用于电商、社交媒体等领域，为用户提供个性化的推荐体验。

协同过滤算法的基本原理

协同过滤算法（Collaborative Filtering）是比较经典常用的推荐算法，它完全依赖用户和物品之间行为关系进行推荐，它的名字“协同过滤”暗示了它的原理，即协同大家的反馈、评价和意见，对海量的信息进行过滤，从中筛选出用户可能感兴趣的信息，协同过滤算法主要分为两类：

1、基于物品的协同过滤算法：给用户推荐与他之前喜欢的物品相似的物品。

2、基于用户的协同过滤算法：给用户推荐与他兴趣相似的用户喜欢的物品。

我们以电商场景为例，来了解基于用户的协同过滤算法，推荐系统从获得原始数据到生成最终推荐分数，全过程可以总结为6个步骤，利用用户X对其他商品的历史评价数据以及其他用户对这些商品的历史评价数据，构建一个带有标识的有向图，为了方便计算，我们将有向图转换成矩阵的形式，称为“共现矩阵”，用户作为矩阵的行坐标，物品作为列坐标，生成共现矩阵之后，推荐问题就转换成了预测矩阵中某些元素值的问题，在协同过滤算法中，推荐的原理是让用户考虑与自己兴趣相似用户的意见，因此第一步是找到与用户X兴趣最相似的n个用户，然后综合相似用户对某个物品的评价，得出用户X对该物品的评价预测。

计算用户相似度

解决计算用户相似度的问题并不是什么难事，在共现矩阵中，每个用户对应的行向量其实就可以当作一个用户的Embedding向量，计算用户相似度最常用的方法就是利用余弦相似度，衡量用户向量之间的向量夹角大小，夹角越小，余弦相似度越大，两个用户越相似。

3、对于冷门的商品，可能从未被评过分，比如新加进的商品或者是比较小众的商品，它们也不可能会被推荐给用户的。

为了克服以上的缺点，现今的推荐系统一般会用多种推荐策略进行互补，如果推荐商品种类比较少，可以将多种推荐算法的预测值进行加权，得到最终的预测值进行排序推荐；如果推荐商品种类比较多，可以用协同过滤算法及其他推荐算法来做召回，后面再用更好的模型对召回池中的商品进行精排，进行推荐。

协同过滤算法是一种基于大家反馈、评价和意见的信息过滤方法，它通过创建共现矩阵、查找相似用户和根据相似用户的喜好进行推荐三个主要步骤实现，但协同过滤在处理稀疏矩阵时存在困难，因此矩阵分解算法被提出，介绍完协同过滤算法的原理后，可以通过源码进一步了解，参考链接也提供了相关的学习资源。