基于用户行为分析的推荐算法是个性化推荐系统的重要算法，学术界一般将这种类型的算法 称为协同过滤算法。顾名思义，协同过滤就是指用户可以齐心协力，通过不断地和网站互动，使 自己的推荐列表能够不断过滤掉自己不感兴趣的物品，从而越来越满足自己的需求。
2.1 用户行为数据简介
用户行为数据在网站上最简单的存在形式就是日志。网站在运行过程中都产生大量原始日志 (raw log)，并将其存储在文件系统中。很多互联网业务会把多种原始日志按照用户行为汇总成会 话日志(session log)，其中每个 会话表示一次用户行为和对应的服务。
用户行为在个性化推荐系统中一般分两种——显性反馈行为(explicit feedback)和隐性反馈 行为(implicit feedback)。显性反馈行为包括用户明确表示对物品喜好的行为。隐性反馈行为指的是那些不能明确反应用户喜好 的行为。最具代表性的隐性反馈行为就是页面浏览行为。
按照反馈的明确性分，用户行为数据可以分为显性反馈和隐性反馈，但按照反馈的方向分， 又可以分为正反馈和负反馈。正反馈指用户的行为倾向于指用户喜欢该物品，而负反馈指用户的 行为倾向于指用户不喜欢该物品。在显性反馈中，很容易区分一个用户行为是正反馈还是负反馈， 而在隐性反馈行为中，就相对比较难以确定。
一般来说，不同的数据集包含不同的行为， 目前比较有代表性的数据集有下面几个。
- 无上下文信息的隐性反馈数据集 每一条行为记录仅仅包含用户ID和物品ID。 Book-Crossing1就是这种类型的数据集。
- 无上下文信息的显性反馈数据集 每一条记录包含用户ID、物品ID和用户对物品的评分。
- 有上下文信息的隐性反馈数据集 每一条记录包含用户ID、物品ID和用户对物品产生行为的时间戳。Lastfm数据集1就是这种类型的数据集。
- 有上下文信息的显性反馈数据集 每一条记录包含用户ID、物品ID、用户对物品的评分和评分行为发生的时间戳。Netflix Prize提供的就是这种类型的数据集。
2.2 用户行为分析
2.2.1 用户活跃度和物品流行度的分布
很多关于互联网数据的研究发现，互联网上的很多数据分布都满足一种称为Power Law3的分 布，这个分布在互联网领域也称长尾分布。
这两幅图都是双对数曲线，而长尾分布在双对数曲线上应该呈直线。这两幅图中的曲线都呈 近似直线的形状，从而证明不管是物品的流行度还是用户的活跃度，都近似于长尾分布，特别是 物品流行度的双对数曲线，非常接近直线。
用户活跃度和物品流行度的关系
一般认为，新用户倾向于浏览热门的物品，因为他 们对网站还不熟悉，只能点击首页的热门物品，而老用户会逐渐开始浏览冷门的物品。图2-5展 示了MovieLens数据集中用户活跃度和物品流行度之间的关系，其中横坐标是用户活跃度，纵坐 2 标是具有某个活跃度的所有用户评过分的物品的平均流行度。如图2-5所示，图中曲线呈明显下 降的趋势，这表明用户越活跃，越倾向于浏览冷门的物品。
仅仅基于用户行为数据设计的推荐算法一般称为协同过滤算法。学术界对协同过滤算法 进行了深入研究，提出了很多方法，比如基于邻域的方法(neighborhood-based)、隐语义模型 (latent factor model)、基于图的随机游走算法(random walk on graph)等。在这些方法中， 最著名的、在业界得到最广泛应用的算法是基于邻域的方法，而基于邻域的方法主要包含下面两种算法。
- 基于用户的协同过滤算法。这种算法给用户推荐和他兴趣相似的其他用户喜欢的物品。
- 基于物品的协同过滤算法 这种算法给用户推荐和他之前喜欢的物品相似的物品。
2.3 实验设计和算法评测
2.3.1数据集
该数据集包含6000多用户对4000多部电影的100万条 评分。该数据集是一个评分数据集，用户可以给电影评5个不同等级的分数(1~5分)。本章着重 研究隐反馈数据集中的TopN推荐问题，因此忽略了数据集中的评分记录。也就是说，TopN推荐 的任务是预测用户会不会对某部电影评分，而不是预测用户在准备对某部电影评分的前提下会给 电影评多少分。
2.3.2实验设计
协同过滤算法的离线实验一般如下设计。首先，将用户行为数据集按照均匀分布随机分成M 份(本章取M=8)，挑选一份作为测试集，将剩下的M-1份作为训练集。然后在训练集上建立用户 兴趣模型，并在测试集上对用户行为进行预测，统计出相应的评测指标。为了保证评测指标并不 是过拟合的结果，需要进行M次实验，并且每次都使用不同的测试集。然后将M次实验测出的评 测指标的平均值作为最终的评测指标。
下面的Python代码描述了将数据集随机分成训练集和测试集的过程:
def SplitData(data, M, k, seed):
test = []
train = []
random.seed(seed)
for user, item in data:
if random.randint(0,M) == k:
test.append([user,item])
else:
train.append([user,item])
return train, test
这里，每次实验选取不同的k(0≤k≤M-1)和相同的随机数种子seed，进行M次实验就可
以得到M个不同的训练集和测试集，然后分别进行实验，用M次实验的平均值作为最后的评测指 标。这样做主要是防止某次实验的结果是过拟合的结果(over fitting)，但如果数据集够大，模型 够简单，为了快速通过离线实验初步地选择算法，也可以只进行一次实验。
2.3.3评测指标
对用户u推荐N个物品(记为R(u))，令用户u在测试集上喜欢的物品集合为T(u)，然后可以通过准确率/召回率评测推荐算法的精度:
召回率描述有多少比例的用户—物品评分记录包含在最终的推荐列表中，而准确率描述最终 的推荐列表中有多少比例是发生过的用户—物品评分记录。下面两段代码给出了召回率和准确率 的计算方法。
除了评测推荐算法的精度，本章还计算了算法的覆盖率，覆盖率反映了推荐算法发掘长尾的 能力，覆盖率越高，说明推荐算法越能够将长尾中的物品推荐给用户。这里，我们采用最简单的 覆盖率定义:
最后，我们还需要评测推荐的新颖度，这里用推荐列表中物品的平均流行度度量推荐结果的新颖度。如果推荐出的物品都很热门，说明推荐的新颖度较低，否则说明推荐结果比较新颖。
这里，在计算平均流行度时对每个物品的流行度取对数，这是因为物品的流行度分布满足长 尾分布，在取对数后，流行度的平均值更加稳定。
2.4基于邻域的算法
2.4.1基于用户的协同过滤算法
1.基础算法
基于用户的协同过滤算法主要包括两个步骤。
(1) 找到和目标用户兴趣相似的用户集合。
(2) 找到这个集合中的用户喜欢的，且目标用户没有听说过的物品推荐给目标用户。
步骤(1)的关键就是计算两个用户的兴趣相似度。这里，协同过滤算法主要利用行为的相似度计算兴趣的相似度。给定用户u和用户v，令N(u)表示用户u曾经有过正反馈的物品集合，令N(v) 为用户v曾经有过正反馈的物品集合。那么，我们可以通过如下的Jaccard公式简单地计算u和v的 兴趣相似度:
或者通过余弦相似度计算:
下面以图2-6中的用户行为记录为例，举例说明UserCF计算用户兴趣相似度的例子。在该 例中，用户A对物品{a, b, d}有过行为，用户B对物品{a, c}有过行为，利用余弦相似度公式计算用 户A和用户B的兴趣相似度为:
同理，我们可以计算出用户A和用户C、D的相似度:
得到用户之间的兴趣相似度后，UserCF算法会给用户推荐和他兴趣最相似的K个用户喜欢的 物品。如下的公式度量了UserCF算法中用户u对物品i的感兴趣程度:
其中，S(u, K)包含和用户u兴趣最接近的K个用户，N(i)是对物品i有过行为的用户集合，wuv 是用户u和用户v的兴趣相似度，rvi代表用户v对物品i的兴趣，因为使用的是单一行为的隐反馈数 据，所以所有的rvi=1。
表2-4通过MovieLens数据集上的离线实验来评测基础算法的性能。UserCF只有一个重要的参 数K，即为每个用户选出K个和他兴趣最相似的用户，然后推荐那K个用户感兴趣的物品。因此离 线实验测量了不同K值下UserCF算法的性能指标。同时可以发现参数K 是UserCF的一个重要参数，它的调整对推荐算法的各种指标都会产生一定的影响。
准确率和召回率 可以看到，推荐系统的精度指标(准确率和召回率)并不和参数K成线 性关系。在MovieLens数据集中，选择K=80左右会获得比较高的准确率和召回率。因此选 择合适的K对于获得高的推荐系统精度比较重要。当然，推荐结果的精度对K也不是特别 敏感，只要选在一定的区域内，就可以获得不错的精度。
流行度 可以看到，在3个数据集上K越大则UserCF推荐结果就越热门。这是因为K决定 了UserCF在给你做推荐时参考多少和你兴趣相似的其他用户的兴趣，那么如果K越大，参 考的人越多，结果就越来越趋近于全局热门的物品。
覆盖率 可以看到，在3个数据集上，K越大则UserCF推荐结果的覆盖率越低。覆盖率的 降低是因为流行度的增加，随着流行度增加，UserCF越来越倾向于推荐热门的物品，从 而对长尾物品的推荐越来越少，因此造成了覆盖率的降低。
2.用户相似度计算的改变
首先，以图书为例，如果两个用户都曾经买过《新华字典》，这丝毫不能说明他们兴趣相似， 因为绝大多数中国人小时候都买过《新华字典》。但如果两个用户都买过《数据挖掘导论》，那可 以认为他们的兴趣比较相似，因为只有研究数据挖掘的人才会买这本书。换句话说，两个用户对 冷门物品采取过同样的行为更能说明他们兴趣的相似度。因此，John S. Breese在论文1中提出了 如下公式，根据用户行为计算用户的兴趣相似度:
3.实际在线系统使用UserCF的例子
Digg的推荐系统设计思路如下。用户在Digg中主要通过“顶”和“踩”(如2-8所示，最左侧 的两个手形按钮就是“顶”和“踩”的按钮)两种行为表达自己对文章的看法。
2.4.2基于物品的协同过滤算法
1.基础算法
ItemCF算法并 不利用物品的内容属性计算物品之间的相似度，它主要通过分析用户的行为记录计算物品之间的 相似度。
基于物品的协同过滤算法主要分为两步。
(1) 计算物品之间的相似度。
(2) 根据物品的相似度和用户的历史行为给用户生成推荐列表。
这里，分母|N(i)|是喜欢物品i的用户数，而分子 N(i)N(j) 是同时喜欢物品i和物品j的用户 数。因此，上述公式可以理解为喜欢物品i的用户中有多少比例的用户也喜欢物品j。这个公式惩罚了物品j的权重，因此减轻了热门物品会和很多物品相似的可能性。
图2-11是一个根据上面的程序计算物品相似度的简单例子。图中最左边是输入的用户行为记 录，每一行代表一个用户感兴趣的物品集合。然后，对于每个物品集合，我们将里面的物品两两 加一，得到一个矩阵。最终将这些矩阵相加得到上面的C矩阵。其中C[i][j]记录了同时喜欢物品i 和物品j的用户数。最后，将C矩阵归一化可以得到物品之间的余弦相似度矩阵W。
图2-12是一个基于物品推荐的简单例子。该例子中，用户喜欢《C++ Primer中文版》和《编 程之美》两本书。然后ItemCF会为这两本书分别找出和它们最相似的3本书，然后根据公式的定 义计算用户对每本书的感兴趣程度。比如，ItemCF给用户推荐《算法导论》，是因为这本书和《C++ Primer中文版》相似，相似度为0.4，而且这本书也和《编程之美》相似，相似度是0.5。考虑到 用户对《C++ Primer中文版》的兴趣度是1.3，对《编程之美》的兴趣度是0.9，那么用户对《算 法导论》的兴趣度就是1.3 × 0.4 + 0.9×0.5 = 0.97。
表2-8列出了在MovieLens数据集上ItemCF算法离线实验的各项性能指标的评测结果。该表包 括算法在不同K值下的性能。根据表2-8中的数据我们可以得出如下结论。
- 精度(准确率和召回率) 可以看到ItemCF推荐结果的精度也是不和K成正相关或者负相 关的，因此选择合适的K对获得最高精度是非常重要的。
- 流行度 和UserCF不同，参数K对ItemCF推荐结果流行度的影响也不是完全正相关的。 随着K的增加，结果流行度会逐渐提高，但当K增加到一定程度，流行度就不会再有明显 变化。
- 覆盖率 K增加会降低系统的覆盖率。
2. 用户活跃度对物品相似度的影响
ohn S. Breese在论文1中提出了一个称为IUF(Inverse User Frequence)，即用户活跃度对数的 倒数的参数，他也认为活跃用户对物品相似度的贡献应该小于不活跃的用户，他提出应该增加IUF 参数来修正物品相似度的计算公式:
3. 物品相似度的归一化
Karypis在研究中发现如果将ItemCF的相似度矩阵按最大值归一化，可以提高推荐的准确率。1 其研究表明，如果已经得到了物品相似度矩阵w，那么可以用如下公式得到归一化之后的相似度 矩阵w':
一般来说，热门的类其类内物品相似度一般比较大。如果不进行归一化，就会推荐 比较热门的类里面的物品，而这些物品也是比较热门的。因此，推荐的覆盖率就比较低。相反， 如果进行相似度的归一化，则可以提高推荐系统的覆盖率。
2.4.3UserCF和ItemCF的综合比较
UserCF给用户推荐那些和他有共同兴 趣爱好的用户喜欢的物品，而ItemCF给用户推荐那些和他之前喜欢的物品类似的物品。从这个算 法的原理可以看到，UserCF的推荐结果着重于反映和用户兴趣相似的小群体的热点，而ItemCF 的推荐结果着重于维系用户的历史兴趣。换句话说，UserCF的推荐更社会化，反映了用户所在的 6 小型兴趣群体中物品的热门程度，而ItemCF的推荐更加个性化，反映了用户自己的兴趣传承。
UserCF适合用于新闻推荐的原因是在新闻网站中，用户的兴趣不是特别细化，另一个原因是从技术角度考量的。因为作为一种物品，新闻的更 新非常快，每时每刻都有新内容出现，而ItemCF需要维护一张物品相关度的表，如果物品更新很 快，那么这张表也需要很快更新，这在技术上很难实现。
表2-11从不同的角度对比了UserCF和ItemCF算法。同时，我们也将前面几节的离线实验结果 展示在图2-13、图2-14和图2-15中。从图中可见，ItemCF算法在各项指标上似乎都不如UserCF， 特别是其推荐结果的覆盖率和新颖度都低于UserCF，这一点似乎和我们之前讨论的不太符合。
哈利波特问题
亚马逊网的研究人员在设计ItemCF算法之初发现ItemCF算法计算出的图书相关表存在一个 问题，就是很多书都和《哈利波特》相关。
前面说过，如果j非常热门，那么上面公式的分子 N (i) N ( j) 就会越来越接近 N (i) 。尽 管上面的公式分母已经考虑到了j的流行度，但在实际应用中，热门的j仍然会获得比较大的相 似度。
哈利波特问题有几种解决方案。
第一种是最容易想到的，我们可以在分母上加大对热门物品的惩罚，比如采用如下公式:
上面的问题换句话说就是，两个不同领域的最热门物品之间往往具有比较高的相似度。这个 时候，仅仅靠用户行为数据是不能解决这个问题的，因为用户的行为表示这种物品之间应该相似 度很高。此时，我们只能依靠引入物品的内容数据解决这个问题，比如对不同领域的物品降低权 重等。这些就不是协同过滤讨论的范畴了。
2.5隐语义模型
2.5.1基础算法
它的核心思想是通过隐含特征 (latent factor)联系用户兴趣和物品。
总结一下，这个基于兴趣分类的方法大概需要解决3个问题。
如何给物品进行分类?
如何确定用户对哪些类的物品感兴趣，以及感兴趣的程度?
对于一个给定的类，选择哪些属于这个类的物品推荐给用户，以及如何确定这些物品在
一个类中的权重?
隐含语义分析技术从诞生到今天产生了很多著名的模型和方法，其中和该技术相关且耳熟能 详的名词有pLSA、LDA、隐含类别模型(latent class model)、隐含主题模型(latent topic model)、 矩阵分解(matrix factorization)。这些技术和方法在本质上是相通的，其中很多方法都可以用于 个性化推荐系统。本章将以LFM为例介绍隐含语义分析技术在推荐系统中的应用。
LFM通过如下公式计算用户u对物品i的兴趣:
这个公式中 pu,k 和 qi,k 是模型的参数，其中 pu,k 度量了用户u的兴趣和第k个隐类的关系，而 qi,k 度量了第k个隐类和物品i之间的关系。那么，下面的问题就是如何计算这两个参数。
通过2011年的KDD Cup的Yahoo! Music推荐系统比赛，我们发现对负样本采样时应该 遵循以下原则。
对每个用户，要保证正负样本的平衡(数目相似)。
对每个用户采样负样本时，要选取那些很热门，而用户却没有行为的物品。
如表2-14所示，随着负样本数目的增加，LFM的准确率和召回率有明显提高。不过当 ratio>10以后，准确率和召回率基本就比较稳定了。同时，随着负样本数目的增加，覆盖率不 断降低，而推荐结果的流行度不断增加，说明ratio参数控制了推荐算法发掘长尾的能力。如果 将LFM的结果与表2-6、表2-9、表2-10中ItemCF和UserCF算法的性能相比，可以发现LFM在所有 指标上都优于UserCF和ItemCF。当然，这只是在MovieLens一个数据集上的结果，我们也发现， 当数据集非常稀疏时，LFM的性能会明显下降，甚至不如UserCF和ItemCF的性能。关于这一点 读者可以通过实验自己研究。
2.5.2
为了解决传统LFM不能实时化，而产品需要实时性的矛盾，雅虎的研究人员 提出了一个解决方案。
他们的解决方案分为两个部分。首先，他们利用新闻链接的内容属性(关键词、类别等)得 到链接i的内容特征向量yi。其次，他们会实时地收集用户对链接的行为，并且用这些数据得到链 接i的隐特征向量qi。然后，他们会利用如下公式预测用户u是否会单击链接i:
其中，yi是根据物品的内容属性直接生成的，xuk是用户u对内容特征k的兴趣程度，用户向量
xu可以根据历史行为记录获得，而且每天只需要计算一次。而pu、qi是根据实时拿到的用户最近
几小时的行为训练LFM获得的。因此，对于一个新加入的物品i，可以通过 xT y 估计用户u对物 ui
品i的兴趣，然后经过几个小时后，就可以通过 pT q 得到更加准确的预测值。
2.5.3LFM和基于邻域的方法的比较
LFM是一种基于机器学习的方法，具有比较好的理论基础。这个方法和基于邻域的方法(比 如UserCF、ItemCF)相比，各有优缺点。下面将从不同的方面对比LFM和基于邻域的方法。
理论基础
离线计算的空间复杂度
离线计算的时间复杂度
在线实时推荐
推荐解释
2.6基于图的模型
2.6.1 用户行为数据的二分图表示
基于图的模型(graph-based model)是推荐系统中的重要内容。其实，很多研究人员把基于 邻域的模型也称为基于图的模型，因为可以把基于邻域的模型看做基于图的模型的简单形式。
2.6.2基于图的推荐算法
将用户行为表示为二分图模型后，下面的任务就是在二分图上给用户进行个性化推荐。如果 将个性化推荐算法放到二分图模型上，那么给用户u推荐物品的任务就可以转化为度量用户顶点 vu和与vu没有边直接相连的物品节点在图上的相关性，相关性越高的物品在推荐列表中的权重就 越高。
虽然PersonalRank算法可以通过随机游走进行比较好的理论解释，但该算法在时间复杂度上 有明显的缺点。因为在为每个用户进行推荐时，都需要在整个用户物品二分图上进行迭代，直到 整个图上的每个顶点的PR值收敛。这一过程的时间复杂度非常高，不仅无法在线提供实时推荐， 甚至离线生成推荐结果也很耗时。
为了解决PersonalRank每次都需要在全图迭代并因此造成时间复杂度很高的问题，这里给出 两种解决方案。第一种很容易想到，就是减少迭代次数，在收敛之前就停止。这样会影响最终的 精度，但一般来说影响不会特别大。另一种方法就是从矩阵论出发，重新设计算法。
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