推荐系统（一）

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如何给用户自动的推荐产品？比如推荐书。

让用户给他看过的书打分，比如: 0、1、2、3、4、5分。用户可以有很多个，书也可以有很多本不同的。用户给书打分就形成了一个二维表格： 

	用户A	用户B	用户C	用户D	用户E
小说1	5	1	4	4	2
小说2	4	1	4	4	?
小说3	?	?	5	?	1
小说4	3	?	?	2	?
小说5	?	5	1	?	5
小说6	2	5	2	1	4

推荐系统需要自动预测出用户对还没有看过的书的可能的评分，评分高说明用户可能会更喜欢，就将这些预测评分高的书推荐给用户。

 

一、估计用户的θ

假设用户有n个，书有m本。书有三个属性x1、x2、x3，比如：x1表示科幻、x2表示武侠、x3表示言情。 

	x1	x2	x3
小说1	0.9	0	0.3
小说2	1.0	0.1	0.1
小说3	0	0.8	0.1
小说4	0.2	0.75	0
小说5	0	0	1.0
小说6	0	0.3	0.8

那么每本书的属性是一个4维向量：（x0  x1  x2  x3）^T, x0是截距项，在计算时x0取值为1。

每个用户对应书的属性都有一个4维的参数向量：（θ0  θ1  θ2  θ3）^T

每个用户对每本书的评分应该等于：θ^Tx = θ0*x0 + θ1*x1 + θ2*x2 + θ3*x3

 那么问题就变成了，如何获得每个用户的（θ0  θ1  θ2  θ3） ？

 对用户A，可以建立目标函数：min J_a(θ_a) = (1/2)∑(θ_a^Tx - y)² + (λ/2) * ∑θ_a²，用户A总共对4本书评分:

 min J_a(θ_a) = (1/2)[(θ_a^TX₁- 5)²+(θ_a^TX₂- 4)²+(θ_a^TX₄- 3)²+(θ_a^TX₆- 2)²] + (λ/2) * (θ_a1²+θ_a2²+θ_a3²)

 对所有用户：

min J(θ_a,θ_b,θ_c,θ_d,θ_e) = ∑[J(θ_a) + J(θ_b) + J(θ_c) + J(θ_d) + J(θ_e)]

 可以使用梯度下降法就得最优化解。比如：对用户A，其参数可以通过如下形式求得：

θ_a0 =  θ_a0 - α∑(θ_a^Tx - y)²x₀  （对评价过的4本书）

 θ_a1 = θ_a1- α{∑(θ_a^Tx - y)²x₁ + λθ_a1}  (同上)

θ_a2 = θ_a2- α{∑(θ_a^Tx - y)²x₂ + λθ_a2}  (同上)

θ_a3 = θ_a3- α{∑(θ_a^Tx - y)²x₃ + λθ_a3}  (同上)

 

二、估计书的x

对以上例子换一个角度来考虑，比如事先不知道书是什么类型的，即：不知道每本书的属性值。

但知道每个用户对书的偏好，比如用户A偏好科幻的，用户B偏好言情的，用户C偏好科幻和武侠的，用户D偏好科幻的，用户E偏好言情的，即：

知道每个用户的θ，比如用户A：θ_a = （0  5 1 1）^T

那么期望使得：θ_a^Tx₁≈ 5 ， θ_a^Tx₂≈ 4 ， θ_a^Tx₄≈ 3 ， θ_a^Tx₆≈ 2 

可以建立对小说1的目标函数：min J(x₁) = (1/2)*∑(θ^Tx₁-y)² +(λ/2)*∑x₁²，在给定θ的情况下，来估计x。

有5个用户对小说1进行了评分，所以 :

min J(x₁) = (1/2)*[(θ_a^Tx₁ - y_a1)² + (θ_b^Tx₁ - y_b1)² +(θ_c^Tx₁ - y_c1)² +(θ_d^Tx₁ - y_d1)²  + (θ_a^Tx₁ - y_a1)² ]  + (λ/2)*[x₁₁² + x₁₂² + x₁₃² ]

对所有的小说（6本）：

min J(x₁,x₂,x₃,x₄,x₅,x₆) = ∑[J(x₁) + J(x₂) + J(x₃) + J(x₄) + J(x₅) + J(x₆)]

使用梯度下降法求解。比如小说1的属性值如下：

x₁₀ = x₁₀ - α*∑[(θ^Tx₁-y)²θ₀] （有5个用户对小说1评价）

x₁₁ = x₁₁ - α*{∑[(θ^Tx₁-y)²θ₁] + λ*x₁₁}（同上）

x₁₂ = x₁₂ - α*{∑[(θ^Tx₁-y)²θ₂] + λ*x₁₂}（同上）

x₁₃ = x₁₃ - α*{∑[(θ^Tx₁-y)²θ₃] + λ*x₁₃}（同上）

 

三、把对θ、x的估计结合起来

但在实际中，往往事先既不知道x，也不知道θ。通常可以：

1. 随机的初始化θ
2. 使用θ去估计x
3. 使用估计得到的x，再去估计θ
4. 重复步骤2、3

这样迭代的优化θ 与 x 的估计值。

可以将这种串行的逐一交替估计，揉和到一起：

min J(θ_a,θ_b,θ_c,θ_d,θ_e,x₁,x₂,x₃,x₄,x₅,x₆) = ∑[J(θ_a) + J(θ_b) + J(θ_c) + J(θ_d) + J(θ_e) + J(x₁) + J(x₂) + J(x₃) + J(x₄) + J(x₅) + J(x₆)]

使用梯度下降求解。比如：θ_a与x₁

 θ_a1 = θ_a1- α{∑(θ_a^Tx - y)²x₁ + λθ_a1}  (对评价过的4本书)

θ_a2 = θ_a2- α{∑(θ_a^Tx - y)²x₂ + λθ_a2}  (同上)

θ_a3 = θ_a3- α{∑(θ_a^Tx - y)²x₃ + λθ_a3}  (同上)

x₁₁ = x₁₁ - α*{∑[(θ^Tx₁-y)²θ₁] + λ*x₁₁}（有5个用户对小说1评价）

x₁₂ = x₁₂ - α*{∑[(θ^Tx₁-y)²θ₂] + λ*x₁₂}（同上）

x₁₃ = x₁₃ - α*{∑[(θ^Tx₁-y)²θ₃] + λ*x₁₃}（同上）

θ_a0与x₁₀ 没有了，因为现在所有的θ与x都放在一起训练，不能hard code θ₀和x₀等于1，所以不再人为的加入 θ₀和x₀。

最后用训练好的θ与x就能对用户还没有看过的书预测评分。比如：用户A对小说3的评分=θ_a^T*x₃

随机初始化θ和x，使得它们被初始化为小的随机值。这样做的目的是为了打破对称性，使θ和x（各个θ、x中的各个分量）能被训练成不同的值。

如何确定x的维数，即：书有多少特征？通过算法学习的特征可能不一定就是人理解的特征。可以通过检验模型的预测效果来进行反复试验，找到一个较优的维数。

 

四、书的相似度

||x_i - x_j||。如何两本书的特征向量距离小，说明两本书相近。那么当用户浏览或阅读一本的书的时候，可以把相似度高的一些书（例如：top5或top10）推荐给用户。

所以推荐可以从两个角度来考虑：

1. 有θ的用户，可以通过计算θ^T*x来找用户喜欢的，然后结合||x_i - x_j||，形成推荐结果。

2. 无θ的用户，通过||x_i - x_j||，找与当前所浏览或阅读的书相近的书，形成推荐结果。

如何跨产品类型推荐？如：书、电影、食品、电脑、手机、包、etc。

 

五、均值归一化

算出每本书的评分的评价值，然后，将每本书的每个原始评分 - 平均值，得到均值归一化后的评分。

使用均值归一化后的评分来训练，得到θ和x，那么计算评分时需要加上评分平均值，即：θ^T*x + 平均值

对一个新用户，由于其没有对任何书进行评分，训练得到新用户的θ会为0（0向量）。如果不使用归一化后的评分进行训练，那么新用户对每本书的评分都会是θ^T*x=0；如果将新用户对每本书的原始评分，使用平均值来代替，那么他对每本书的评分=（θ^T*x + 平均值），即为平均值，这样显然比不使用平均值归一化合理。

使用均值归一化后，可以将新老用户使用统一的方式训练，方便推荐系统的进化。