協(xié)同過濾的不足

協(xié)同過濾雖然可以幫助用戶找出合適的推薦列表，在實(shí)踐中得到廣泛的應(yīng)用，但是也存在著以下一些問題：

1. 冷啟動(dòng)問題

冷啟動(dòng)問題具體可以分為兩類。第一類指的是，當(dāng)系統(tǒng)建立之初，還未收集足夠的用戶信息，協(xié)同過濾算法不能為指定用戶找到合適的鄰居，從而無法向用戶提供推薦預(yù)測。第二類指的是，對于新注冊的用戶或者新加入的商品，由于系統(tǒng)里沒有他們的歷史數(shù)據(jù)信息，所以協(xié)同過濾算法也無法為用戶預(yù)測推薦。

2. 稀疏性問題

稀疏性問題指的是在實(shí)際情況下，用戶很少會(huì)對每個(gè)內(nèi)容項(xiàng)進(jìn)行評(píng)分，所以真實(shí)的用戶-內(nèi)容項(xiàng)的相似矩陣是稀疏的（即矩陣中的很多元素都為0，表示用戶對該內(nèi)容未進(jìn)行評(píng)分），從而降低了計(jì)算效率，而且少部分人的錯(cuò)誤偏好會(huì)降低推薦的準(zhǔn)確性。

3. 最初評(píng)價(jià)問題

最初評(píng)價(jià)問題指的是，對于一些從未被評(píng)過分的內(nèi)容，比如新加進(jìn)的內(nèi)容或者是比較小眾的內(nèi)容，它們是不可能會(huì)被推薦給用戶的，而用戶可能會(huì)對一些冷門內(nèi)容也感興趣。

4. 擴(kuò)展性不足問題

隨著推薦系統(tǒng)的擴(kuò)展，用戶和內(nèi)容數(shù)量的增加，計(jì)算用戶或者內(nèi)容項(xiàng)間的相似度時(shí)，計(jì)算復(fù)雜度會(huì)大大增加，從而導(dǎo)致系統(tǒng)的性能降低。

5. 流行性偏向問題

系統(tǒng)會(huì)更偏向于為用戶推薦比較流行的內(nèi)容，因?yàn)樵u(píng)分覆蓋面廣。但對于有著獨(dú)特口味的用戶來說，推薦系統(tǒng)不能提供很好的推薦。

為了克服以上的缺點(diǎn)，現(xiàn)今的推薦系統(tǒng)一般會(huì)采取混合的推薦機(jī)制來進(jìn)行互補(bǔ)，而不是單單只采用某一種推薦策略。現(xiàn)在運(yùn)用最廣的推薦機(jī)制混合方法有以下幾種：

1. 加權(quán)混合

先用不同的推薦機(jī)制對用戶進(jìn)行推薦預(yù)測，然后再將它們的結(jié)果按照一定的權(quán)重加權(quán)求和得出最終的推薦預(yù)測，具體的權(quán)值設(shè)置需要根據(jù)實(shí)際情況決定。

2. 轉(zhuǎn)換混合

在不同的狀態(tài)和條件下，轉(zhuǎn)換選擇最為合適的推薦機(jī)制對其進(jìn)行預(yù)測。因?yàn)榛诓煌那闆r，推薦機(jī)制的選擇上可能會(huì)有很大的不同，為了充分利用各種推薦機(jī)制的優(yōu)點(diǎn)，我們可以選擇轉(zhuǎn)換混合的方式對用戶進(jìn)行推薦預(yù)測。

3. 分區(qū)混合

同時(shí)采用多種不同的推薦機(jī)制，并將產(chǎn)生出的不同結(jié)果分成不同的區(qū)域推薦給用戶。分區(qū)混合的方法可以為用戶提供更為全面的推薦結(jié)果。

4. 分層混合

和分區(qū)混合一樣，分層混合也是采用多種不同的推薦機(jī)制，但不同的是它是將一個(gè)推薦機(jī)制的結(jié)果作為下一個(gè)的輸入，這樣層層作用下去，最終得到一個(gè)推薦預(yù)測。分層混合的優(yōu)點(diǎn)在于可以綜合不同推薦機(jī)制的優(yōu)缺點(diǎn)，從提高推薦準(zhǔn)確度。

總結(jié)

在這個(gè)數(shù)據(jù)爆炸的時(shí)代，對于電子商務(wù)，社交網(wǎng)絡(luò)或是個(gè)性化應(yīng)用來說，如何能讓用戶更快速地定位自己想要的信息，如何讓用戶發(fā)掘出自己潛在的興趣愛好，這是最為關(guān)鍵的。龐大的市場需求推動(dòng)了推薦系統(tǒng)的發(fā)展，現(xiàn)如今，推薦系統(tǒng)已慢慢走向成熟。很多用戶驚嘆于推薦系統(tǒng)的能力，因?yàn)樗粌H能找到與你喜好相似的內(nèi)容，而且還能發(fā)掘出你潛在的喜好，可以這么說，推薦系統(tǒng)可能比你還更了解你自己的需求。推薦系統(tǒng)的發(fā)展又反作用推動(dòng)了電子商務(wù)等應(yīng)用的發(fā)展，現(xiàn)今的淘寶，京東和豆瓣等網(wǎng)站用戶數(shù)量已突破千萬，更多的用戶享受到推薦引擎的美妙之處。

而這篇文章揭示了推薦引擎的背后原理，詳細(xì)地介紹了推薦引擎最核心的協(xié)同過濾算法。原來推薦引擎并沒有你想象中的那么復(fù)雜，它只是先記錄下所有用戶的行為信息，然后基于協(xié)同過濾的算法，利用這海量的信息，找出與你有著相似喜好的用戶，最后把他們的喜好商品推薦給你。也就是說，協(xié)同過濾算法是借助他人的經(jīng)驗(yàn)幫你找到你自己潛在的興趣愛好，而實(shí)現(xiàn)這些的前提是需要具有大量的用戶行為數(shù)據(jù)，而大數(shù)據(jù)時(shí)代正好可以滿足這一前提條件。

當(dāng)然協(xié)同過濾算法還沒有走向真正的成熟，還存在大大小小的問題。但只要推薦系統(tǒng)能夠根據(jù)不同的實(shí)際情況，選擇不同種類的協(xié)同過濾方法或者將它們結(jié)合起來，就能得到一個(gè)令人較為滿意的推薦結(jié)果。

參考文獻(xiàn)

https://www.ibm.com/developerworks/cn/web/1103_zhaoct_recommstudy1/index.html
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http://blog.csdn.net/zhangyuming010/article/details/38636931