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推荐算法(一)--CB算法
一、推荐的本质
推荐分为非个性化和个性化，非个性化推荐比如各类榜单，而本系列主要介绍个性化推荐，即：
在合适的场景，合适的时机，通过合适的渠道，把合适的内容，推荐给合适的用户
二、推荐算法的种类
1. 基于内容Content Based
2. 基于协同Collaboration Filtering
– User Based CF
– Item Based CF
三、CB算法详解
1. Content的内容
① 只引入Item属性的Content Based推荐
优点：
a.提升推荐结果的相关性
b结果可解释
c.推荐结果容易被用户感知
缺点：
a.无个性化
b.依赖于对item的深入分析
② 引入Item和User属性的Content Based推荐
在上一步的item提取特征之后的基础上，加上了用户的一些行为数据。需要注意，行为数据也需要特征化后才能和之前的item特征放在一起进行分析，其中可能会涉及到一些one-hot编码的问题，这里不展开，需要了解的话，见：
优点：
a.用户模型刻画了用户兴趣需求
b.推荐形式多样，具有个性化
c.结果可解释
缺点：
a.推荐精度低
b.马太效应
c.用户行为稀疏，导致覆盖率低
2. 需求举例（仅基于item的特征）：
用户小明听了一首歌，每首歌(item)的数据属性包括编号(id)和内容(content)，如：
id content
id1 王铮亮 时间都去哪了 《私人订制》插曲
... ...
根据CB，向他推荐10首歌
3. 解决步骤和核心代码：
① 对歌曲库中的每首歌content进行分词，并用tf_idf赋值
+++jieba_score_udf.py+++
# coding=utf-8
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
import jieba.analyse
import jieba
import json
import re
#正则匹配中文
pattern = re.compile(u'[一-龥]')
#切词，并用tf_idf赋值
for line in sys.stdin:
cols = line.strip().split(' ')
id = cols[0]
words_list = jieba.analyse.extract_tags(cols[1],topK=10,withWeight=True)
for (word,score) in words_list:
if len(re.findall(pattern,word)) != 0:
print '%s %s %s' % (id,word,score)
大致得到（数据是随便编的） t1
id word score
id1 时间 0.1
id1 王铮亮 0.5
id1 私人 0.5
id2 时间 0.4
id2 煮 0.4
id2 雨 0.1
id3 私人 0.3
... ... ...
② 在hive中调用这个udf,得到倒排表
hive> add 'udfpath/jieba_score_udf.py'
hive> select
hive> word,collect_list(concat_ws(':',id,score)) as id_score_list
hive> from
hive> (select transform(id,desc) using 'python jieba_score_udf.py' as(id,word,score)
hive> from badou.musics sort by score desc
hive> ) t
hive> group by word;
大致得到（数据是随便编的） t2
word id_score_list
王铮亮 [id1:0.5,...]
时间 [id2:0.4, id1:0.1...]
私人 [id1:0.5, id3:0.3,...]
... ...
③ 得到ids推荐列表
hive> select tt1.id,collect_list(concat_ws('_', tt2.id, nscore)) ids
hive> from
hive> (select tt1.id, tt2.id, sum(tt2.score) nscore
hive> from
hive> (select tt1.id, tt2.id, tt2.score new_score
hive> from
hive> (select id, word from t1) tt1
hive> join
hive> (select word, id, score from t1) tt2
hive> on tt1.word = tt2.word
hive> ) tt3
hive> where tt1.id <> tt2.id
hive> group by tt1.id,tt2.id
hive> order by nscore desc) tt4;
大致得到（数据是随便编的） t3
id ids
id1 [id2:0.5,...]
id2 [id1:0.5, id3:0.1...]
id3 [id2:0.5, id1:0.3,...]
... ...
④ 推荐
i) 如果小明听的这首歌id在t3表中存在，那么直接取出对应的ids即可
ii) 如果小明听的这首歌id在t3表中不存在。
a. 需要在线对其content做分词，得到一个word列表:(word1, word2, word3,...)
b. 在t1中找出对应的id分数，求和排序，取top10即可
hive> select id, sum(score) nscore
hive> from
hive> (select id, word, score from t1
hive> where word in (word1, word2, word3,...) tt
hive> group by id
hive> order by nscore desc
hive> limit 10;
或者在t2倒排表中选取对应的ids，解析后求和排序，结果都一样，但可能会更快一点
hive> select
hive> split(id_score,':')[0] as id,
hive> sum(split(id_score,':')[1] as score) nscore
hive> from
hive> (select word, explode(id_score_list,',') id_score
hive> from t2
hive> where word in (word1, word2, word3,...)
hive> ) ttt
hive> group by id
hive> order by nscore desc
hive> limit 10;
不切实际的期望和恐惧是造成焦虑的根源
我们需要以实际情况和发生概率为依据
避免非黑即白地去看待事物
