周松杰：碧桂园服务后台开发高级工程师，拥有8年开发经验。
1 前言
本文主要介绍基于协同过滤的推荐算法。在了解实践应用之前，我们先对推荐系统、Mahout学习框架以及算法进行简单介绍，然后再结合实践进行深入探讨。
第一部分概述了推荐系统的产生背景、作用和工作原理，并介绍了Mahout学习框架的算法。
第二部分则基于Mahout框架-协调过滤算法，实现个性化商品推荐。
2 推荐系统、智能推荐算法
2.1 推荐系统--基本流程讲解
2.1.1 推荐系统的意义
用户角度：推荐系统解决在“信息过载”的情况下，用户如何高效地获得感兴趣的物品的问题。例如在淘宝、京东、亚马逊等。
公司角度：推荐系统解决了产品如何最大限度地吸引用户、留存用户、增加用户黏性，从而达到公司的营收目的。
2.1.2 简洁系统的推荐
如果每次都随机给用户推荐物品，则无法将平台独特的优质物品展现出来。例如在凤凰会商城中，我们可以根据用户的收藏数、评论数、销量等数据对内容进行排序，按倒序依次推荐给用户。此外，还可以设置一个运营池和热点池，由运营人员在后台进行手动更新，确保实时热点展示。
根据以上想法，我们画一下推荐系统架构：
2.1.3 个性化（千人千面）推荐系统
基于以上的推荐系统，除了随机策略外，不同用户看到的商品是一致的，但每个用户感兴趣的物品不同。因此，推荐系统需要根据不同用户进行个性化推荐。为了解决这个问题，可以采用不同的推荐算法。常用的推荐算法分为以下三种：
从图中可以看出，协同过滤分为ItemCF（基于物品的协同过滤）和UserCF（基于用户的协同过滤），也是本文要讲的内容。基于Mahout一个分布式机器学习算法框架来实现协同过滤推荐。
2.2 Mahout-Collaborative Filtering(CF)
2.2.1 Mahout简介
Mahout是一个分布式机器学习算法的集合和数据挖掘工具，它集成了包括聚类、分类、推荐过滤和频繁子项挖掘等算法。本文提到Mahout，是因为它提供了丰富的算法实现，有兴趣的同学可以进行深入研究。
从上图可以看出，Mahout的定位是基于原数据生成推荐商品数据。
2.2.2 什么是协同过滤
协同过滤的基本概念是将推荐方式变成自动化流程。它主要基于属性或兴趣相近的用户经验和建议，提供个性化推荐。通过协同过滤，可以收集具有类似偏好或属性的用户，并将其意见提供给同一集群中的其他用户作为参考，以满足人们在做决策时参考他人意见的心态。
2.2.3 ItemCF（基于商品的协同过滤）
算法思想：基于用户对物品的偏好找到相似物品，然后根据用户历史偏好，推荐相似物品。
计算方法：将所有用户对某个物品的偏好作为一个向量，利用这些向量计算物品之间的相似度。得到相似物品后，根据用户历史偏好预测当前用户还未涉及的物品偏好，最终计算出一个排序的物品列表作为推荐。
判断两个物品是否相似以及相似度为多少是协同过滤算法的难点。对于物品来说，相似度计算往往与业务本身有关。在这里，我们使用最通用的计算规则：如果喜欢两个物品的用户重合度越高，则证明物品越相似。
为了便于观看，我们把上图转成矩阵形式，用户作为矩阵行坐标，物品作为列坐标。
假设两物品A和B，判断相似度则通过用户的重合度比例进行计算，如上图协同过滤矩阵所示，要判断「苹果」与「橙子」的相似程度。
利用向量中余弦相似度进行计算，公式为：
向量点积：
向量的长度:
向量的夹角：
将喜欢权重设置为1，不喜欢权重设置为-1，则「苹果」向量为 (1, 1, 1, 1)，「橙子」向量为 (1, 1, -1, 1)。
两者向量点积：1 * 1 + 1 * 1 + 1 * -1 + 1 * 1 = 2
「苹果」向量长度：2
「橙子」向量长度：2
利用余弦相似度计算得出：
通过此方法以此类推可以将所有物品的相似度计算出来。
然而根据业务需求，「用户」对「商品」行为有喜欢、评论、收藏及购买等多种类型。每种用户行为都有不同的权重，例如喜欢是1，评论是2，收藏是4，购买是9（当前凤凰会商城就是使用该种业务规则计算），将上图换成对应的行为类型则为：
然后根据前面提到的公式进行套娃，则可以得出商品的相似度。在相似度计算上，任何合理的“向量相似度计算”都可以作为协同过滤的判断依据，根据自身业务进行算法迭代。
2.2.4 UserCF（基于用户的协同过滤）
基本思想：基于用户对物品的偏好找到邻居用户（相似用户），然后将邻居用户喜欢的东西推荐给当前用户。
计算方法：将一个用户对所有物品的偏好作为一个向量，计算用户之间的相似度。找到邻居后，根据邻居的相似度权重以及他们对物品的偏好，预测当前用户未涉及的物品，计算得到一个排序的物品列表作为推荐。相似度即为两个向量之间的距离，距离越小相似度越大。
判断两个用户是否相似以及相似度为多少也是协同过滤算法的难点。最常用的两种判断方式如下：
用户购买商品有很大重合度。
用户浏览商品有很大重合度。
在ItemCF我们已经说过，任何合理的判断方法都可以作为相似度计算规则，下面我们以 “用户喜欢的物品有很大重合度” 来作为相似度计算规则。
与ItemCF类似，我们也将有向图转变成矩阵，继续沿用ItemCF矩阵。
ItemCF是以商品的维度进行得出向量，最后通过余弦相似得出商品相似度。UserCF则以用户的维度进行得出向量，最后通过余弦相似得出商品相似度。
2.2.5 CF推荐工程化
1、离线计算
建立「用户」到「商品」的索引，记录每个用户行为跟「商品」的列表，我们俗称为LastN。给定一个「用户ID」，能够快速查询到该用户最近互动过的N个「商品」列表。
建立「商品」到「商品」的索引，利用相似度计算规则，离线计算出每个「商品」最相似的「商品」列表。给定一个「商品ID」，能够快速查询到最相似的TopK「商品」。
2、在线召回
根据当前「用户ID」，通过「用户」到「商品」索引查询用户行为-「商品」列表，再通过「商品」到「商品」索引，拿到最相似TopK「商品」集合。
以ItemCF为例：
3、其他召回方式
例如，根据地址位置进行推荐或者结合系统标签用户的形式进行推荐等等。
很多人估计想吐槽，说了这么多，又是算法计算，又要考虑各种维度才能得出相应的相似度来进行推荐，太麻烦了。别急，Mahout即将登场。
4、ItemCF、UserCF如何选择
（1）基于用户的协同过滤
基于用户的协同过滤适用于物品数量多、时效性强的场景，但在其他情况下计算速度较慢。推荐结果个性化程度较弱，但具有广泛的适用性和较高的惊喜度。
（2）基于物品的协同过滤
应用最广泛，尤其以电商行业为典型。
适于用户多、物品少的场景，否则计算速度慢。
在物品冷启动、数据稀疏时效果不佳。
推荐精度高，更具个性化。
倾向于推荐同类商品，推荐的多样性不足，形成信息闭环。
对于稀疏数据集（例如delicious书签、小众群体收藏等），基于物品的过滤方法通常要优于基于用户的过滤方法。而对于密集数据集而言，两种方法的效果几乎是一样的。
——摘自《集体智慧编程》
2.2.6 Mahout推荐算法以及引擎
注意：以下只列本文涉及到的算法，更多算法有兴趣的可自行Google。
3 商品推荐的实现
3.1 凤凰会商城引入智能推荐的背景前言
3.1.1 需求背景
为更好地了解用户需求，提高转化率、用户停留时间、浏览量和时长等指标，实现精准投放。
原业务流程：
通过运营后台推荐，每天/月/年的商品曝光量最多十几个（推荐策略不变的情况下），所有用户看到的商品都是一样。
新业务流程：
结合后台运营推荐策略、算法策略、销量策略进行推荐。
3.2 Mahout结合实际落地应用流程
3.2.1 数据生命周期
数据完整得生命周期如上图所示，分为以下几个步骤：
数据源：用户的行为日志以及其他行为（如购买行为等，根据业务需要而定）。
数据采集：从客户端采集用户的行为日志。
数据存储：日志文件或DB方式存储。
数据计算：基于用户的行为数据进行生成推荐数据。
数据应用。
注：第4点中的推荐数据生成是基于CachingItemSimilarity商品相似，EuclideanDistanceSimilarity基于欧几里德距离计算相似度的算法进行ItemCF协同过滤。
系统用户行为采集
3.2.2 实践案例
Mahout推荐引擎提高效率的使用建议：
效果展示：
假设商品推荐位最大为12个，根据以下逻辑优先级进行补位：推荐置顶 > 算法推荐 > 销量。
后台推荐置顶配置：
图示：某个用户所处同一个项目下推荐的商品：
结果期望：基于浏览记录，推荐同类商品。
关闭算法推荐后效果对比：
业务效果：
可以看出，自上线后，随着开放的试点项目越多，通过推荐商品栏目转化订单量，从每月十来单增长到目前的峰值几百单，增长了近二十倍（数据统计截至2023.12.11 0点）。
成交用户数方面，在去重的情况下，6月份前成交人数是几千人，而在后半年（截至12月份），成交人数已经达到了几万人。
4 总结
Mahout是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架，是一个强大的算法库，具有极高的可扩展性以及易用性。此外，Mahout还提供了一些预处理和特征提取的方法，帮助用户快速构建机器学习模型，它还支持多种编程语言，如Java、Python等，方便不同背景的用户使用。
本文没有讨论混合方法。在许多情况下，结合协同过滤和基于内容的方法可以达到最优的结果，因此在许多大型推荐系统中使用。混合方法的组合主要有两种形式：一是可以独立训练两个模型（一个协同过滤模型和一个基于内容的模型），二是直接构建一个统一这两种方法的单一模型（通常是神经网络）。
可尝试使用向量数据库将商品数据向量化后，获得商品之间的相似性，结合用户画像行为进行推荐。
可以结合用户标签画像提高精准颗粒度。
针对提高推荐数据实时性，可采取缩短数据清洗周期（离线）、分布式（提高并发处理能力）或Canal监控，Flink及队列等方式来消费用户行为，从而提高用户体验。
推荐方法的核心是基于历史数据，所以还需要考虑新物品和新用户存在的“冷启动”问题。
