【算法】基于内容的个性化推荐算法

本文介绍基于内容的推荐算法（Content-based Recommendation）。

基于内容的推荐算法（以下简称“内容推荐算法”）只有一个关键点——标签（tag）。推荐算法将产品分解为一系列标签，并根据用户对产品的行为（例如，购买、浏览）将用户也描述为一系列标签。

内容推荐算法的原理：

1.将产品分解为一系列标签。例如，一个手机产品的标签可以包括品牌、价格、产地、颜色、款式等。如果是自营b2c电商，一般可以在产品入库时手动打标签。

2. 基于用户行为（浏览、购买、收藏）计算每个用户的产品兴趣标签。例如，用户购买了一个产品，则将该产品的所有标签赋值给该用户，每个标签打分为1；用户浏览了一个产品，则将该产品的所有标签赋值给该用户，每个标签打分为0.5。计算复杂度为：已有产品数量*用户量。该过程为离线计算。

3. 针对所有新产品，分别计算每个用户的产品标签与每个新产品的相似度（基于cosine similarity）。计算复杂度为：新产品数量*用户量。该过程为在线计算。

从可行性角度，一个应用场景是否适合用内容推荐算法取决于：

1. 是否可以持续为产品打标签。

2. 标签是否可以覆盖产品的核心属性？例如，手机产品的标签一般可以覆盖消费者购物的核心决策因素，但是女装一般比较难（视觉效果很难被打标）。

内容推荐算法的优势：

1. 推荐结果可理解：不仅每个用户的核心兴趣点可以被标签化（便于理解每个用户的兴趣），并且可以在每一个推荐结果的展示中现实标签，便于消费者理解推荐结果（如下图红框）。

2. 推荐结果稳定性强：对于用户行为不丰富的产品类型（例如，金融产品），协同过滤很难找到同兴趣用户群或关联产品，在相似度计算中稀疏度太高。然而，内容推荐主要使用标签，标签对用户兴趣捕捉稳定性要远远高于单个产品。

3. 便于人机协作：用户可以勾选或者关注推荐标签，从而通过自己的操作来发现自己的个性化需求。

内容推荐算法的劣势：

1. 不适合发现惊喜：如果一个产品不易于被标签穷举或描述产品的标签还没出现，则该产品很难被准确推荐。

2. 在线应用计算复杂度较高：需要基于每个用户来计算相似产品。