推荐算法研究前景

❶ 定向算法研究生就业前景

定向算法研究生就业前景非常乐观，它可以应用在AI、大数据、机器学习领域，助力社会进步。因此，它的就业前景很可观，大学生依然有很多机会准备自己的未来。

❷ 人工智能软件就业前景怎么样

（一）专业前景好
根据行业专家预计：到2020年，中国人工智能产业规模将超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元，一些IT巨头公司，如网络、谷歌、讯飞、阿里巴巴、腾讯等在人工智能技术的开发投入越来越多。但与此同时，我国人工智能人才缺口已超过500万人，供需比例为1:10。
（二）薪资水平高
人工智能的竞争核心就是人才之争。目前BAT、华为等巨头以及商汤等新兴AI独角兽对人工智能人才的需求非常巨大，人工智能领域的毕业生相比于同等学位但在其他行业工作的毕业生而言，平均工资要高出35％至50％。GMIC北京2018大会发布的《AI人才竞争力报告》显示，人工智能领域平均年薪约33万，稳超互联网行业平均水平。
2018年11月第一财经日报曾挂出一则80万招聘人工智能研发员的信息，据行业内部人士反映该岗位在2017年的薪资水平在50万左右，一年时间竟涨了30万，说明这个专业人才稀缺，市场缺口大，才导致企业重金寻人。
（三）人才缺口大根据《2017春季互联网人才趋势报告》，大数据和人工智能相关岗位出现全行业渗透，人才供给严重不足。其中，缺口较大的是搜索算法，供给量只能达到需求的44%，还有56%的缺口。推荐算法的缺口比例为50%，算法研究员的为43.9%，图像算法的为43%，深度学习的缺口量排在第十，为33.8%。
据虎嗅网统计，从 2016 年到 2017 年，人工智能岗位与求职者数量比值明显下降，一个岗位的求职者从 2.6 个求职者降到 1.3 个求职者。人工智能的应用广度和深度都在不断的增加，产业规模越来越大，人才需求将会急剧增加。
AI人才缺失的根本原因除人工智能发展速度出人意料之外，相关学科重视不够、AI人才培养不足也是造成人才缺口大的原因之一。人工智能的人才培育体系尚未建立、建设“智能科学与技术”一级学科的问题尚未解决，核心技术人才梯次未形成，海外优势人才被欧美机构抢走，导致了我国人工智能技术人员供需严重失衡，缺口不断增大。
（四）人工智能投资前景中国市场调研网发布的《2020-2026年中国人工智能专业人才需求行业全面调研与发展趋势报告》，对我国人工智能专业人才需求现状、发展变化、竞争格局等情况进行了调研分析，并对未来人工智能专业人才需求市场发展趋势作了阐述。还根据人工智能专业人才需求行业的发展轨迹，对人工智能专业人才需求行业未来发展前景作了审慎的判断，指明了人工智能专业人才需求行业的投资空间，投资方向，研究者的战略建议，以供投资决策者参考，为人工智能专业人才需求产业投资者寻找出了新的投资亮点。
调研与发展趋势报告是相关人工智能专业人才需求企业、研究单位、政府等准确、全面、迅速了解人工智能专业人才需求行业发展动向、制定发展战略不可或缺的专业性报告。

❸ 论淘宝搜索推荐算法排序机制及2021年搜索的方向。

[写在前面]淘宝搜索引擎至今反复多次，搜索顺序也从最初的统计模型升级到机械学习模型，到2010年为止没有标签没有基础标签，随着计算能力的提高，2010年后开始挖掘用户的基础标签，从3年到2013年开始使用大规模的机械学习和实时特征
但你有没有想过为什么2016-2017年的两年是各种各样的黑搜索盛行的一年，为什么今天几乎消失了？
最根本的原因是从统计算法模型到机械学习模型的转型期。
说白了，这时不收割就没有收割的机会。因为统计模型即将退出历史舞台。
因此，各路大神各自扩大了统计模型算法中的影响因素。统计算法无论在哪里，点击率和坑产都很容易搜索。
那两年成了中小卖家的狂欢盛宴，很多大神的烟火也是旺盛的。
今天推荐算法的第三代使用后，加上疫情的影响进行了鲜明的比较，真的很感慨。
淘宝真的没有流量了吗？电器商务真的做不到吗？还是大家的思维没有改变，停留在2016-2017年的黑搜宴会上不想醒来？
2017年、2018年、2019年是淘宝推荐算法反复最快的3年，每年的算法升级都不同，整体上到2019年9月为止统计算法模型的影响因素还很大，从2019年下半年开始第三代推荐算法后，全面的真正意义进入了以机械学习模型为中心的推荐算法时代。
各路大神也无法验证，加上百年疫情的影响，很多大神的隐蔽布也泄露了。
基本上以统计模型为主，训练基本上没有声音，典型的是坑产游戏。
如果现在还能看到的话，基本上可以判断他不是在训练，而是在制作印刷用纸，一定会推荐使用资源，资源是多么安全。
刷子的生产增加真的没有效果吗？不是我以前的文章说:不是不行，而是从坑产的角度思考，而是从改变竞争环境的角度思考，用补充书改变竞争环境，改变场地，有新的天地，任何手段都要为商业本质服务。
正文
概述统计算法模型时代。
统计模型时代搜索引擎的排名是最原始的排名思考，如果你的类别不错，关键词比较正确，就能得到很大的流量，当时产品需求少，只要上下架的优化就能使产品上升。
到2016年为止没有坑产游戏吗？黑色搜索的效果不好吗？其实，什么时候坑产是最核心的机密，谁来教大家，什么时候教的最多的是类别优化，关键词优化，大部分优化都围绕关键词，电器商的老人想起了你什么时候得到关键词的人得到了世界。
有人告诉我做坑产，关键词找到生意也来了。什么时候知道坑产也没有人给你刷子，大规模的补充书也出现在黑色搜索盛行的时期。
为什么关键词者得天下？
搜索关键词是用户目前意图最直观的表达，也是用户表达意图最直接的方式。
搜索的用户购物意图最强，成交意愿也最强，现在搜索也是转化率最高的流量来源。
统计时代关键词背后直接依赖的是类别商品，只要制作类别和关键词分词即可，哪个时代最出现的黑马通常是类别机会、关键词机会、黑科学技术机会。
最基本的是商业本质，什么时候产品需求少，没有很多现在的类别，自己找类别，现在想想什么概念。
记得什么时候类别错了，搜索也可以来。如果你的商品点击反馈好的话，错误的类别没有什么影响，现在试试吧
搜索类是搜索的基础。
什么时候能称霸，背后有商业逻辑，用户行为数据好就行了。
但无论如何发展检索都离不开关键词。例如，上述关键词是用户表达意图的最直接的方法，是当前消费者的检索行为和购买行为发生了根本性的变化。
检索依然根据消费者的行为数据和关键词来判断需求，这就是机械学习模型时代。
机器学习模式时代-推荐搜索算法。
现在的商品体积和消费者购物行为的丰富性，统计算法不能满足检索的本质要求。
所以现在搜索引擎开始发展深度学习模式更精细的建模-推荐搜索算法，搜索排名更智能。
在此重点讨论推荐检索算法，
2017、2018、2019是推荐检索算法真正意义发展的3年，3年3个系统版本每年更换一次，很多电器商人都不知道头脑。
推荐检索算法和统计算法模型的最大区别在于，Query的处理能力和算法有召回机制
简单表示推荐算法的程序:
1:对检索关键词进行分词、重写的处理进行类别预判
2:根据用户信息，即用户以前的行为数据记录和预测的性别、年龄、购买力、店铺喜好、品牌喜好、实时行动作等信息存档
3:根据检索用户信息，根据检索用户以前的行为数据检索引擎和预测的性别、年龄、购买力、店铺喜好、品牌喜好、实时行动作为等信息存档3:根据检索用户信息的检索用户信息
也就是说，在第一关召回阶段基本上与统计模型时代的最佳化途径相同，核心是标题分词和类别，现在最大的区别是根据用户信息推荐最佳化，这是标签和正确人群标签图像最佳化的基本意义。
为什么现在一直在谈论标签，谈论人标签图像？入池实际上是为了匹配真正的消费者用户信息，通过直通车测试来判断人群也是为了通过性别、年龄和购买力来优化匹配真正的消费者。
召回机制:
通过构建子单元索引方式加快商品检索，不必经历平台上亿级的所有商品。该索引是搜索引擎中的倒置索引，利用倒置索引初始筛选商品的过程是召回阶段。
在这个阶段，不会进行复杂的计算，主要是根据现在的搜索条件进行商品候选集的快速圈定。
之后再进行粗排和精排，计算的复杂程度越来越高，计算的商品集合逐渐减少，最后完成整个排序过程。
主要召回路径分为
1:语言召回
2:向量召回
这些都是商业秘密不方便的说明，有兴趣的是学习我们的在线会员课程标签重叠游戏6是基于语言和向量召回的基础逻辑实战落地的课程。
下一阶段进入粗行列，粗行列受这些因素的影响:
粗行列作为召回后的第一个门槛，希望用户体验以时间低的模型快速排序和筛选商品，第一关系将过滤到不适合本次检索词要求的商品
为了实现这个目的，首先要明确影响粗排名得分的因素
1:类别匹配得分和文本匹配得分，
2:商品信息质量(商品发布时间、商品等级、商品等级)
3:商品组合得分
点击得分
交易得分卖方服务商业得分
在粗排列框架下，系统粗排列算法根据商品类别的预测得分进行得分
点击得分交易得分
交易得分卖方服务商业得分粗排列框架下，系统粗排列的大排列
最后是精排，检索顺序的主要目标是高相关性、高个性化的正确性。
每个用户的喜好不同，系统会根据每个用户的Query结合用户信息进行召回。然后通过粗排后，商品数量从万级下降到千级。
千级商品经排后直接向用户展示，搜索过程中商品集合的思考和具体变化如下图

前面的召回、粗排主要解决主题相关性，通过主题相关性的限制，首先缩小商品集合和我们的在线会员课程标签
精排阶段系是真正系统推荐算法发挥真正威力时，应根据用户行为反馈迅速进行机械学习建模，判断用户真实性、准确性和可持续控制性。
为什么现在的游戏和黑色技术暂时出现，核心是系统算法模型机械学习模型，系统分析用户有问题，不正确，不稳定，维持性差，可以迅速调整。
也就是说，即使发现脆弱性，研究快速有效的方法，系统也会根据你精排阶段的用户行为迅速分析学习建模，发现模型有问题，你的玩法就结束了。
猜机器学习建模的速度有多快？
想玩黑色的东西早点死去吧。
现在使用的检索顺序模型主要是
CTR模型和CVR模型，具体模型过于复杂也不需要深入，但影响这两种模型的最基本因素是用户行为数据
真的不能假的，假的也不能假的算法模型越来越智能化，算法越来越强，只有回归商业本质才能真正解决算法模型背后真正想解决的问题，算法基于商业逻辑。
2021年搜索向哪个方向发生变化:
2020年电器商人和蚂蚁是不平凡的一年。2020年也是蚂蚁从神坛上拉下来的元年，现在蚂蚁有各种各样的黑色。
基于中小卖家的走势无疑是阿里必须正面面对的现实。
如何让中小卖家回流或留在平台上，搜索该怎么做？
检索一定是基于三方的考虑，买方、卖方和平台本身，现在市场上又开始提倡坑产搜索逻辑，坑产妖风又开始，根据推荐搜索算法逻辑来谈这个问题。
为什么坑产思维是不死的小强，每次危机都会跳出来。
以统计模型为中心的坑产时代是淘宝从2003年到2015年一直使用的搜索算法模型长达13年。
同时也是淘宝和中国网分红的野蛮生长期，统计算法模式让太多电商赚钱。除了
之外，十年的奴役思维已经习惯了，在电器商圈，坑产游戏一定有人相信，其他人不一定被认可。所以，我们夹着尾巴发展的原因，时间真的可以证明一切，不用多说，做自己。
习惯性思维加上特殊时期的赚钱蝴蝶效应，使许多电器商人活在历史的长梦中。正确地说，统计算法模型的真正废除是在2019年下半年。
同学说坑产永远有效，我也这么想。
永远有效的是起爆模型坑产权重驱动和统计算法模型中的坑产排名不同。
起爆模型的坑产要素永远有效，这永远不会改变。
但是，如何有效地加上这个起爆模型的坑产权重，并不像模仿购物的意图那么简单。
坑产游戏在2021年绝对不行。淘宝不会把现在的算法系统换成15年前的。
基于三方利益:
购买者体验
卖方利益
平台的发展
搜索肯定会向高精度和高控制性发展。以标签为中心的用户标签图像仍然是影响流量精度的基本因素。
必须从标签的角度考虑和优化种子组的图像。
通过种子组的图像向相似人扩展到叶类人，业界喜好人最后向相关人扩展也是扩大流量的过程渠道。
基于推荐搜索算法逻辑:
精密排列阶段算法更强，精度更高，转化率更高，持续稳定性更强。
基于中小卖方流通的现状，优化精排阶段并非中小卖方能够简单接触。
推荐算法从搜索排名阶段出现在哪个阶段？
个人判断
一是召回阶段
二是粗排阶段
上述提到召回阶段的算法简单复盖商品为万级，排序规则也比较简单，中小卖方在召回阶段提高精度尤为重要。
在这个万级商品库中，如上下架的权重上升，中小卖方有机会上升到主页，从子单元的索引召回中寻找机会。
或者根据中小卖方的新产品和中小卖方的店铺水平进行特别优先搜索推荐，使中小卖方的新产品在低销售状态下显示，可以实现锦囊算法。
中小卖方有机会搜索主页，不调用用户信息直接打开主页的展示权可能是中小卖方最大的支持。
根据召回阶段的用户行为数据，在粗排阶段以比例融入用户信息，即标签的影响。
在初始召回阶段，类别和分词权重，看业者主图场景反应背后的人们反馈，用系统引导，给中小卖方真正参考的流量方向和成交方向。
谁疯狂地印刷用纸直接关闭黑屋，理解印刷用纸优化竞争场景，从优化人群的角度出发，适当放宽处罚。
通过召回阶段，得到的用户信息会影响粗体结果。在这个阶段，用户信息的权重比例不应该太大，流量卡也不应该太死。
在各检索顺序阶段用户信息，即用户标签对检索的影响权重的问题。
这个方向我的个人观点是可能的。

❹ 推荐算法简介

在这个时代，无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了很大的挑战:作为信息消费者，如何从大量信息中找到自己感兴趣的信息是一件非常困难的事情;作为信息生产者， 如何让自己生产的信息脱颖而出，受到广大用户的关注，也是一件非常困难的事情。推荐系统就是解决这一矛盾的重要工具。推荐系统的任务就是联系用户和信息，一方面帮助用户发现对自己有价值的信息，另一方面让信息能够展现在对它感兴趣的用户面前，从而实现信息消费者和信息 生产者的双赢。和搜索引擎不同的是，推荐系统不需要用户提供明确的需求，而是通过分析用户的历史行为给用 户的兴趣建模，从而主动给用户推荐能够满足他们兴趣和需求的信息 个性化推荐的成功需要两个条件。第一是存在 信息过载 ，因为如果用户可以很容易地从所有物品中找到喜欢的物品，就不需要个性化推荐。第二用 户大部分时候没有特别明确的需求 ，因为用户没有明确的需求，可以直接通过搜索引擎找到感兴趣的物品。

一个完整的推荐系统一般存在3个参与方：用户、物品提供者和提供推荐系统的网站。以图书推荐为例， 首先，推荐系统需要满足用户的需求，给用户推荐那些令他们感兴趣的图书。其次，推荐系统要让各出版社的书都能够被推荐给对其感兴趣的用户，而不是只推荐几个大型出版社的书。最后， 好的推荐系统设计，能够让推荐系统本身收集到高质量的用户反馈，不断完善推荐的质量，增加 用户和网站的交互，提高网站的收入。因此在评测一个推荐算法时，需要同时考虑三方的利益， 一个好的推荐系统是能够令三方共赢的系统。

推荐系统中，主要有3种评测推荐效果的实验方法，即离线实验(offline experiment)、用户调查(user study)和在线实验(online experiment)。

2.1 离线实验

离线实验的方法一般由如下几个步骤构成: (1) 通过日志系统获得用户行为数据，并按照一定格式生成一个标准的数据集; (2) 将数据集按照一定的规则分成训练集和测试集; (3) 在训练集上训练用户兴趣模型，在测试集上进行预测; (4) 通过事先定义的离线指标评测算法在测试集上的预测结果。

从上面的步骤可以看到，推荐系统的离线实验都是在数据集上完成的，也就是说它不需要一个实际的系统来供它实验，而只要有一个从实际系统日志中提取的数据集即可。这种实验方法的 好处是不需要真实用户参与，可以直接快速地计算出来，从而方便、快速地测试大量不同的算法。它的主要缺点是无法获得很多商业上关注的指标，如点击率、转化率等，而找到和商业指标非常相关的离线指标也是很困难的事情

2.2 用户调查

3.3 在线实验

在完成离线实验和必要的用户调查后，可以将推荐系统上线做 AB测试 ，将它和旧的算法进行比较。 AB测试 是一种很常用的在线评测算法的实验方法。它通过一定的规则将用户随机分成几组，并对不同组用户采取不同的算法，然后通过统计不同组用户的各种不同的评测指标比较不同算法的好坏。 AB测试的优点是可以公平获得不同算法实际在线时的性能指标，包括商业上关注的指标。 AB测试的缺点主要是周期比较长，必须进行长期的实验才能得到可靠的结果。因此一般不会用 AB测试测试所有的算法，而只是用它测试那些在离线实验和用户调查中表现很好的算法。其次， 一个大型网站的AB测试系统的设计也是一项复杂的工程。

一般来说，一个新的推荐算法最终上线，需要完成上面所说的3个实验。 1）首先，需要通过离线实验证明它在很多离线指标上优于现有的算法。 2）然后，需要通过用户调查确定它的用户满意度不低于现有的算法。 3）最后，通过在线的AB测试确定它在我们关心的指标上。

本节将介绍各种推荐系统的评测指标。这些评测指标可用于评价推荐系统各方面的性能。这 些指标有些可以定量计算，有些只能定性描述，有些可以通过离线实验计算，有些需要通过用户 调查获得，还有些只能在线评测。

(1) 用户满意度

用户作为推荐系统的重要参与者，其满意度是评测推荐系统的最重要指标。但是，用户满意度没有办法离线计算，只能通过用户调查或者在线实验获得。

在在线系统中，用户满意度主要通过一些 对用户行为的统计得到 。比如在电子商务网站中，用户如果购买了推荐的商品，就表示他们在一定程度上满意。因此，我们可以 利用购买率度量用 户的满意度 。此外，有些网站会通过设计一些用户 反馈界面收集用户满意度 。比如在视频网站中，都有对推荐结果满意或者不满意的 反馈按钮 ，通过统计两种按钮的单击情况就可以度量系统的用户满意度。更一般的情况下，我们可以用 点击率、用户停留时间和转化率等指标度量 用户的满意度。

(2) 预测准确度

预测准确度度量一个推荐系统或者推荐算法预测用户行为的能力。这个指标是最重要的推荐系统离线评测指标

在计算该指标时需要有一个离线的数据集，该数据集包含用户的历史行为记录。然后，将该数据集通过时间分成训练集和测试集。最后，通过在训练集上建立用户的行为和兴趣模型预测用户在测试集上的行为，并计算预测行为和测试集上实际行为的重合度作为预测准确度。 预测准确度指标有分为以下几种：

评分预测：

预测用户对物品评分的行为成为评分预测，在评分预测中，预测准确度一般通过均方根误差RMSE和平均绝对误差MAE计算，对于测试集中的一个用户u和物品i,令[图片上传失败...(image-62a797-1560412790460)] 是用户u对物品i的实际评分，而[图片上传失败...(image-28cfbc-1560412790460)] 是推荐算法给出的预测评分，那么RMSE定义为：

其中T为样本个数

MAE采用绝对值计算预测误差，它的定义为:

TopN推荐

网站在提供推荐服务时，一般是给用户一个个性化的推荐列表，这种推荐叫做TopN推荐。TopN推荐的预测准确率一般通过准确率(precision)/召回率(recall)度量。 令R(u)是根据用户在训练集上的行为给用户作出的推荐列表，而T(u)是用户在测试集上的行为列表。那么，推荐结果的召回率定义为:

推荐结果准确率定义：

(3) 覆盖率

覆盖率（coverage）描述一个推荐系统对物品长尾的发掘能力。覆盖率有不同的定义方法，最简单的定义为推荐系统能够推荐出来的物品占总物品集合的比例。假设系统的用户集合U，推荐系统给每个用户推荐一个长度为N的物品集合R（u）。那么推荐系统的覆盖率可以通过下面的公式计算：

I为总物品数

此外，从上面的定义也可以看到，热门排行榜的推荐覆盖率是很低的，它只会 推荐那些热门的物品，这些物品在总物品中占的比例很小。一个好的推荐系统不仅需要有比较高的用户满意度，也要有较高的覆盖率。

但是上面的定义过于粗略。覆盖率为100%的系统可以有无数的物品流行度分布。为了更细致地描述推荐系统发掘长尾的能力，需要统计推荐列表中不同物品出现次数的分布。如果所有的 物品都出现在推荐列表中，且出现的次数差不多，那么推荐系统发掘长尾的能力就很好。因此， 可以通过研究物品在推荐列表中出现次数的分布描述推荐系统挖掘长尾的能力。如果这个分布比 较平，那么说明推荐系统的覆盖率较高，而如果这个分布较陡峭，说明推荐系统的覆盖率较低。 在信息论和经济学中有两个着名的指标可以用来定义覆盖率。第一个是信息熵:

其中：n代表推荐列表中物品类别个数，p(i)代表每个类别的所占的比率

第二个指标是基尼系数：

(4) 多样性

为了满足用户广泛的兴趣，推荐列表需要能够覆盖用户不同的兴趣领域，即推荐结果需要具有多样性。多样性推荐列表的好处用一句俗话表示就是（不在一棵树上吊死）。尽管用户的兴趣在较长的时间跨度中是一样的。但具体到用户访问推荐系统的某一时刻，其兴趣往往是单一的，那么如果推荐列表只能覆盖用户的一个兴趣点，而这个兴趣点不是用户这个时刻的兴趣点，推荐结果就不会让用户满意。反之如果推荐列表表较多样，覆盖用户绝大多数的兴趣点，那么久会增加用户找到感兴趣物品的概率。因此给用户的推荐列表也需要满足用户广泛的兴趣，即具有多样性。

多样性描述了推荐列表中物品两两之间的不相似性，因此，多样性和相似性是对应的。假设s(i, j) ∈Î[0,1] 定义了物品i和j之间的相似度，那么用户u的推荐列表R(u)的多样性定义如下：

而推荐系统的整体多样性可以定义为所有用户推荐列表多样性的平均值：

(5) 新颖性

新颖的推荐是指给用户推荐那些他们以前没有听说过的物品。在一个网站中 实现新颖性 的最简单办法是，把那些用户之前在网站中对其有过行为的物品从推荐列表中过滤掉。比如在一个视 频网站中，新颖的推荐不应该给用户推荐那些他们已经看过、打过分或者浏览过的视频。 评测新颖度的最简单方法是利用推荐结果的平均流行度，因为越不热门的物品越 可能让用户觉得新颖。因此，如果推荐结果中物品的平均热门程度较低，那么推荐结果就可能有比较高的新颖性。

(6) 惊喜度

惊喜度(serendipity)是最近这几年推荐系统领域最热门的话题。如果推荐结果和用户的历史兴趣不相似，但却让用户觉得满意，那么就可以说推荐结果的惊喜度很高，而推荐的新颖性仅仅取决于用户是否听说过这个推荐结果。提高推荐惊喜度需要提高推荐结果的用户满意度，同时降低推荐结果和用户历史兴趣的相似度。

(7) 信任度

度量推荐系统的信任度只能通过问卷调查的方式，询问用户是否信任推荐系统的推荐结果。 提高推荐系统的信任度主要有两种方法。首先需要增加推荐系统的透明度(transparency)， 而增加推荐系统透明度的主要办法是提供推荐解释。只有让用户了解推荐系统的运行机制，让用 户认同推荐系统的运行机制，才会提高用户对推荐系统的信任度。其次是考虑用户的社交网络 信息，利用用户的好友信息给用户做推荐，并且用好友进行推荐解释。这是因为用户对他们的 好友一般都比较信任，因此如果推荐的商品是好友购买过的，那么他们对推荐结果就会相对比较信任

(8) 实时性

在很多网站中，因为物品(新闻、微博等)具有很强的时效性，所以需要在物品还具有时效 性时就将它们推荐给用户。 推荐系统的实时性包括两个方面。首先，推荐系统需要实时地更新推荐列表来满足用户新的 行为变化。实时性的第二个方面是推荐系统需要能够将新加入系统的物品推荐给用户。这主要考验了推 荐系统处理物品冷启动的能力。

(9) 健壮性

健壮性(即robust,鲁棒 性)指标衡量了一个推荐系统抗击作弊的能力。算法健壮性的评测主要利用模拟攻击。首先，给定一个数据集和一个算法，可以用这个算法 给这个数据集中的用户生成推荐列表。然后，用常用的攻击方法向数据集中注入噪声数据，然后 利用算法在注入噪声后的数据集上再次给用户生成推荐列表。最后，通过比较攻击前后推荐列表 的相似度评测算法的健壮性。如果攻击后的推荐列表相对于攻击前没有发生大的变化，就说明算 法比较健壮

(10) 商业目标

很多时候，网站评测推荐系统更加注重网站的商业目标是否达成，而商业目标和网站的盈利模式是息息相关的

(11) 总结

上一节介绍了很多评测指标，但是在评测系统中还需要考虑评测维度，比如一个推荐算法， 虽然整体性能不好，但可能在某种情况下性能比较好，而增加评测维度的目的就是知道一个算法 在什么情况下性能最好。这样可以为融合不同推荐算法取得最好的整体性能带来参考。

一般来说，评测维度分为如下3种。 1） 用户维度 ：主要包括用户的人口统计学信息、活跃度以及是不是新用户等。 2） 物品维度 ：包括物品的属性信息、流行度、平均分以及是不是新加入的物品等。 3） 时间维度 ：包括季节，是工作日还是周末，是白天还是晚上等。 如果能够在推荐系统评测报告中包含不同维度下的系统评测指标，就能帮我们全面地了解推 荐系统性能，找到一个看上去比较弱的算法的优势，发现一个看上去比较强的算法的缺点。

❺ 关于推荐算法未来的思考：推荐诗与远方

2021年8月27日，国家互联网信息办公室发布了关于《互联网信息服务算法推荐管理规定（征求意见稿）》公开征求意见的通知。

其中第十五条规定:

这从国家层面再次引发了大家对于推荐算法的本质的思考。

信息茧房（Information Cocoon）是哈佛大学教授桑斯坦（Cass R. Sunstein）在2006年出版的《信息乌托邦》（Infotopia）一书中提出的概念。这个概念的意思是：

这个概念一经提出，就迅速引起轰动。支持和反对的声音都不绝于耳，甚至这个话题被写进了2020年江苏省高考语文作文题目中：

反对信息茧房论者，比如有文章将这种思想归结为人类对于技术的恐惧。
比如，文中说：

如果这个逻辑成立的话，我们可以说，因为喜爱高油高热量高糖的食物，我们的食堂就只提供这些食物就好了。

尼采认为，生命的本质就是追求权力意志(will to power)。但是，人类也是存在弱点的，可以通过一些手段压抑人类的权力意志。比如催眠，机械性重复的活动，微小的快乐，群体认同，让某些情感过度发展等。

宗教曾经做到过这些，使西方经过了上千年的中世纪。今天的网络游戏也可以做到其中的很多点，我们不能说因为宗教当年就是这样压抑人性的，所以网游这么做也是好的。

1775年，美国独立宣言起草者之一的帕特里克·亨利在弗吉尼亚州会议的演讲上讲出了着名的那句"Give me liberty or give me death"，不自由,毋宁死。

那么，人是不是自由的呢？
让我们把时间推回原点，当人出生的时候，他或她没有权利选择自己的性别、父母、民族、家庭、国家，用海德格尔的话来说，人是被“抛”入这个世界的。
出生了之后，人类也是无法离开他人独立生存的，小时候是，长大之后仍然是。为了跟他人共同生存，就不得不受他人的影响。人总是在这种或那种处境中操劳。
我们所处的环境，就像一张大网，把我们困在其中。跟别人的交流、书籍、报纸、广播、电视、互联网上的信息也不断地影响着我们的想法。为广告、媒体、电子商务服务的推荐算法，正是这大网中提供能力增强的一部分。
这种受到别人的很大影响，而缺乏自我思考的状态，海德格尔称为“常人”。人们处于“常人”状态而不自知的这种状态，海德格尔称之为“沉沦”。

最基础的推荐算法叫做“协同过滤”。分为基于商品的协同过滤，也就是你买了商品A，就推荐相似的商品B给你；以及基于用户的协同过滤，也就是说你和朋友C的喜好相似，他买了商品D，那么也将商品D推荐给你。
举例来说，你买了辛拉面，就推荐相似的韩式火鸡面给你。
再比如，你和雷姆老师的喜好相似，比如你们都喜欢喝可乐。现在发现雷姆老师喜欢吃火锅，那就推荐你也吃火锅。

将这个原理做得更复杂一些，比如我们可以写成下面的公式：

但是不管表示起来如何复杂，本质上推荐算法所做的事情就是大网的一部分，让人沉沦于自己或者别人的兴趣的计算结果之中。

看到上面的结论，有些同学觉得不对。学过算法的同学都知道BandIt，在利用与探索中寻找平衡。你说我用推荐算法来网住你，我给你增加随机性总该可以了吧？
还有的同学认为，人生来就是有好奇心的，好奇心会让我们突破大网，找到更广阔的世界，打破这个限制。

那么我们不提哲学理论了，就从大家最常见的刷手机的场景上来说。比如休息一天在家刷手机，看短视频，看小说，追剧，看八卦新闻，打手机游戏。这样的一天度过了之后，躺在床上如果不能入睡的话你会感觉到什么，是充实，还是空虚？
我们在生活中也会遇到很多人好奇心很强，知道的东西很多，但是却没有什么很精通的东西。
这是因为，好奇心确实是人类探索未知世界的有力武器，但是光有好奇还不行，人类的默认模式是注意力涣散，兴趣点很快从一个事物迅速跳到另一个事物上。
就像仙剑中灵儿的那首小诗：“今日种种，似水无痕。明夕何夕，君已陌路”。

我们知道，人类是个视觉动物。观察人类的视线就可以看到，眼睛正常是不会盯着同一个地方一直看的。眼珠不动的反而可能是视障人士。
这种没有思考的好奇心，会让我们的生活消散在一片虚无之中，如无根之浮萍，没有根基，最终回归沉沦之中。

法国哲学家萨特认为，人类的本质就是虚无。人有无限种潜在的可能性，但是人类的天性是希望寻找确定性而非可能性。人类可以通过占有物品，比如买东西去获得一种确定性的感受，但是有限的、固定不变的东西没有办法填满无限的可能性。
这也是从哲学上对于现有的推荐算法无法满足人类的需求的解释。

最后，因为沉沦，因为不愿意独立思考，人们也不愿意做决策，更不愿意承担决策的后果。推荐算法可以帮助人们逃避决策，继续沉沦。
这当然谈不上有多负面，但是也谈不上有多正面。

那么，问题来了，这也不行，那也不行，那到底该怎么办？

答案是像《勇敢的心》里的威廉.华莱士一样，通过思考，追求自由，从沉沦中觉醒出来，进入一种称为“本真”的状态。

在沉沦状态下，我们其实是放弃了自由，把决定自己生存的决断交给流行的意见和习俗。
本真的生存状态并不是要标新立异，跟流行对着干，那其实仍然是一种沉沦的状态。而是理解我们生来是有自由决断和选择权的。纵然受到各种限制，纵然要承受决断带来的后果，那就对不起自己的良心。这不是因为我们不能做，而是我们明明能做但是没有做，自己没有对自己的生存负责。

那么是不是理解了这个道理，我们就可以过好这一生了呢？
哪有那么容易！你太小看常人状态的力量了。这种生来就伴随着我们的巨大惯性和旋涡一样裹挟着我们，想逃出去的可能性非常小。

得多强的力量才能像成为地球卫星的第一宇宙速度一样飞上太空呢？可能只有到了生命的尽头才能明悟，所谓“人之将死，其言也善”。
在那样的时刻，人们才能真正发现，自己要死了，但是平时沉沦所在的世界并不会跟自己一起去死。这是将某个人和常人环境分离的一个突破口。在这一时刻，人后悔想做而没有做的事情，跟别人的期望、其他人的看法等终于完全没有关系了，这一个，人终于成为了自己。
人的个体性和无可替代性终于从常人的状态中脱离出来。
试问，现有的推荐算法能够推荐出满足本真状态需求的东西么？推荐的结果本身也随着沉沦态一起被分离出去了。

那么，有没有办法不等到最后一刻才能进入本真的状态？
美国作家萨洛扬说：“每个人都会死，但是我总以为自己不会”。这是沉沦状态的常态。但是如果我们能够直面死亡，真真切切地去用心体会对于自己将要死亡的感受，保持对于死亡的“畏”的状态，我们就有可能进入到本真的状态。
但是，懂得了进入本真的方法，仍然不见得能过好一生，因为本真的状态可能只存在一瞬间，你马上又被常人状态拉回到沉沦之中。

尽管回到了沉论，但是良心的种子已经在慢慢生根发芽。你就有更多的机会跳出沉沦，去反思什么才是真正你这个个体所想要的。

当然，通过反思悟到脱离沉沦状态的方法不止“向死而生”这一种。比如针对似水无痕的好奇心，对于死亡之畏，你悟到的是“无无明，亦无无明尽，乃至无老死，亦无老死尽。无苦集灭道，无智亦无得”。那么你一样可以摆脱沉沦状态，但不是进入本真状态，而是“远离颠倒梦想，究竟涅磐”了。

有同学讲了，我看你这篇文章是想看推荐算法的思考，你跟我讲向死而生有什么用，这是靠人自己思考和反思的，推荐算法能帮上什么忙？光推荐，人不反思，还是会一直沉沦下去啊。

幸好除了完全脱离沉沦回归本真的方法之外，我们还有在沉沦中打开一扇看到另外的世界的窗口，这就是诗歌、艺术与自然的召唤，我们统一称做“诗与远方”。

脱离沉沦可以认为是离开黑暗进入光明，而诗与远方就像是夜空中明亮的心，同样可以给沉沦中的我们带来不指引。

当海德格尔在思考沉论的时候，他看到了被人遗忘了100多年的德国诗人荷尔德林的诗：《人，诗意的栖居》

无独有偶，当存在主义的思潮逐渐散去，新时代运动兴起，西方人民在寻找心灵渴望的源泉的时候，找到的是700多年前伊斯兰教苏菲派诗人鲁米的诗。
2007年，联合国教科文组织将这一年定为“国际鲁米年”，以纪念鲁米诞辰800周年。

比如这首：

语言可以揭示存在，同时又很容易遮蔽存在。当我们使用一套惯用的语言，很多观念就变成了现成的、理所当然的，从而让人陷入沉沦，让存在本身被遮蔽和遗忘。而诗歌就是揭示存在，让读者进入澄明的虫洞的入口。

同诗歌一样，海德格尔认为，每一件伟大的艺术作品都在混沌一片的沉沦状态下照亮了一片场域，也让观看者同时进入澄明无蔽的真实之境。
我个人认为，作为人类心灵归宿的大自然，也起到同样的澄明作用。

那么我们的推荐算法呢？是不是也能照亮一片场域，澄明一块无蔽的真实之境？让用户在沉沦中能够找到本真自我的真实的需求？

新的推荐算法，应该具有下面的几个特征：

最后，让我们引入一小段鲁米的话来作为结束：

算法不能只推荐眼前的苟且，还要像诗与远方一样澄明一片场域的遮蔽。

❻ 推荐算法综述

推荐系统的目的是通过推荐计算帮助用户从海量的数据对象中选择出用户最有可能感兴趣的对象。涉及三个基本内容:目标用户、待推荐项目以及推荐算法，基本流程为：描述为用户模型构建、项目模型建立以及推荐算法处理三个基本流程；

为了能够为用户提供准确的推荐服务，推荐系统需要为用户构建用户模型，该模型能够反映用户动态变化的多层次兴趣偏好，有助于推荐系统更好的理解用户的特征和需求。构建用户模型通常需要经历三个流程:用户数据收集，用户模型表示以及用户模型更新。

（1）用户数据收集：用户数据是用户模型构建的基础，用户数据收集的方式一般有显示方式获取和隐式方式获取两种。
显示方式获取的数据是用户特征属性和兴趣偏好的直接反映，所获得的信息数据是较为客观全面的，比如用户在注册时包含的性别、年龄等信息可以直接表示出用户的基本人口学信息和兴趣信息，用户对项目的评分可以反映出用户的偏好。但显示获取的方式最大的缺陷是其实时性较差，并且具有很强的侵袭性。
隐式方式获取用户数据是在不干扰用户的前提下，采集用户的操作行为数据，并从中挖掘出用户的兴趣偏好。用户的很多操作行为都能反映出用户的喜好，比如用户浏览网页的速度、用户查询的关键字等，推荐系统在不影响用户使用系统的情况下，通过行为日志挖掘出用户的偏好。隐式获取方式由于具有较好的实时性和灵活性和较弱的侵袭性，己经成为推荐系统中主要的用户数据采集方式。

（2）用户模型表示：用户模型是从用户数据中归纳出的推荐系统所理解的用户兴趣偏好的结构化形式。
a 基于内容关键词表示；
b 基于评分矩阵表示；
（3）用户模型更新：推荐系统面临的问题之一是兴趣漂移，兴趣漂移的根本原因在于用户的兴趣会随时间发生改变。为了使用户模型够准确的代表用户的兴趣，推荐系统需要根据最新的用户数据对用户模型进行更新。

目前项目模型主要通过基于内容和基于分类这两类方式来建立。基于内容的方式是以项目本身内容为基础，向量空间模型表示是目前御用最为广泛的基于内容的方式。

基于分类的方式是根据项目的内容或者属性，将项目划分到一个或者几个类别中，利用类别信息来表示项目，这种方法可以很方便地将项目推荐给对某一类别感兴趣的用户。常见的分类算法有朴素贝叶斯算法和KNN分类算法等。

推荐系统实现的核心是其使用的推荐算法。针对不同的使用环境及其系统的数据特征，选取不同的推荐算法，可以在本质上提高推荐系统的推荐效果。根据不同的分类标准，推荐算法出现了有很多不同的分类方法，本文采用了比较普遍的分类方法。

推荐系统通常被分为基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法以及混合模型推荐算法三大类。

基于内容的推荐算法，其本质是对物品或用户的内容进行分析建立属性特征。系统根据其属性特征，为用户推荐与其感兴趣的属性特征相似的信息。算法的主要思想是将与用户之前感兴趣的项目的内容相似的其他项目推荐给用户。

CBF（Content-based Filter Recommendations）算法的主要思想是将与用户之前感兴趣的项目的内容相似的其他项目推荐给用户，比如用户喜欢Java开发的书籍，则基于内容过滤算法将用户尚未看过的其他Java开发方面的书籍推荐给用户。因此，该推荐算法的关键部分是计算用户模型和项目模型之间的内容相似度，相似度的计算通常采用余弦相似性度量。

基于内容的推荐过程一般分为以下三个模块:
（1）特征提取模块:由于大多数物品信息是非结构化的，需要为每个物品(如产品、网页、新闻、文档等)抽取出一些特征属性，用某一恰当的格式表示，以便下一阶段的处理。如将新闻信息表示成关键词向量，此种表示形式将作为下一模块(属性特征学习模块)的输入。

（2）特征学习模块:通过用户的历史行为数据特征，机器学习出用户的兴趣特征模型。本模块负责收集代表用户喜好的数据信息，并泛化这些数据，用于构建用户特征模型。通常使用机器学习的泛化策略，来将用户喜好表示为兴趣模型。

（3）推荐模块:该模块利用上一阶段得到的用户特征模型，通过对比用户兴趣模型与带推荐物品的特征相似度，为用户推荐与其兴趣相似度较高的物品，从而达到个性化推荐的目的。该模块一般采用计算用户兴趣向量与待推荐物品特征向量的相似度来进行排序，将相似度较高的物品推荐给相应用户。计算相似度有多种方法，如皮尔逊相关系数法、夹角余弦法、Jaccard相关系数法等。

协同过滤算法（Collaborative Filtering）是于内容无关的，即不需要额外获取分析用户或物品的内容属性特征。是基于用户历史行为数据进行推荐的算法。其通过分析用户与物品间的联系来寻找新的用户与物品间的相关性。

该算法算法通常有两个过程，一个过程是预测，另一个过程是推荐。主流的协同过滤算法包括三种:基于用户的协同过滤(User-Based Collaborative Filtering,UBCF)、基于项目的协同过滤(Item-Based Collaborative Filtering, IBCF)和基于模型的协同过滤(Model-Based Collaborative Filtering, MBCF)

（1）基于用户的协同过滤算法
基于用户的协同过滤推荐算法，先通过用户历史行为数据找到和用户u相似的用户，将这些用户感兴趣的且u没有点击过的物品推荐给用户。
算法主要包括以下两个步骤:
(1)找到与目标用户喜好相似的邻居用户集合。
(2)在邻居用户集合中，为用户推荐其感兴趣的物品。

UBCF的基本思想是将与当前用户有相同偏好的其他用户所喜欢的项目推荐给当前用户。一个最典型的例子就是电影推荐，当我们不知道哪一部电影是我们比较喜欢的时候，通常会询问身边的朋友是否有好的电影推荐，询问的时候我们习惯于寻找和我们品味相同或相似的朋友。

（2）基于物品的协同过滤算法
基于物品的协同过滤算法(Item-based Collaborative Filtering)其主要思想是，为用户推荐那些与他们之前喜欢或点击过的物品相似的物品。不过基于物品的协同过滤算法并不是利用物品的内容属性特征来计算物品之间的相似度的。该类算法是利用用户的历史行为数据计算待推荐物品之间的相似度。在该类算法中，如果喜欢物品A的用户大都也喜欢物品B，那么就可以认为物品A和物品B之间的相似度很高。
算法分为以下两个步骤:
(1)根据用户历史行为数据，计算物品间的相似度。
(2)利用用户行为和物品间的相似度为用户生成推荐列表。

IBCF算法是亚马逊在2003年发表的论文中首次提出，该算法的基本思想是根据所有用户的历史偏好数据计算项目之间的相似性，然后把和用户喜欢的项目相类似的并且用户还未选择的其他项目推荐给用户，例如，假设用户喜欢项目a，则用户喜欢与项目a高度相似且还未被用户选择的项目b的可能性非常大，因此将项目b推荐给用户。

UBCF和IBCF都属于基于内存的协同过滤算法，这类算法由于充分发挥了用户的评分数据，形成全局推荐，因此具有较高的推荐质量。但随着用户和项目的规模增长，这类算法的计算时间大幅上升，使得系统的性能下降。针对该问题，研究人员提出将数据挖掘中的模型和CF算法结合，提出了基于模型的协同过滤算法(MBCF) 。

MBCF算法利用用户历史评分数据建立模型，模型建立的算法通常有奇异值分解、聚类算法、贝叶斯网络、关联规则挖掘等，且通常是离线完成。由于MBCF通常会对原始评分值做近似计算，通过牺牲一定的准确性来换取系统性能，因此MBCF的推荐质量略差于UBCF和IBCF。

由于基于内容的推荐算法和协同过滤推荐算法都有其各自的局限性，混合推荐算法应运而生。混合推荐算法根据不同的应用场景，有多
种不同的结合方式，如加权、分层和分区等。

目前使用的混合推荐算法的思想主要可以分成以下几类:
（1）多个推荐算法独立运行，获取的多个推荐结果以一定的策略进行混合，例如为每一个推荐结果都赋予一个权值的加权型混合推荐算法和将各个推荐结果取TOP-N的交叉混合推荐算法。

（2）将前一个推荐方法产出的中间结果或者最终结果输出给后一个推荐方法，层层递进，推荐结果在此过程中会被逐步优选，最终得到一个精确度比较高的结果。

（3）使用多种推荐算法，将每种推荐算法计算过程中产生的相似度值通过权重相加，调整每个推荐算法相似度值的权重，以该混合相似度值为基础，选择出邻域集合，并结合邻域集合中的评估信息，得出最优的推荐结果。

BP (Back Propagation)神经网络是目前应用最广泛的神经网络模型之一，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络。

BP神经网络模型包括输入层、隐藏层和输出层，每一层由一个或多个神经元组成，其结构图如图2-3所示。BP神经网络拥有很强的非线性映射能力和自学习、自适应能力，网络本身结构的可变性，也使其十分灵活，一个三层的BP神经网络能够实现对任意非线性函数进行逼近。

BP神经网络的训练过程通常分为3个过程，依次分别为数据初始化过程、正向推演计算过程以及反向权重调整过程。数据初始化是BP神经网络能够进行有效训练的前提，该过程通常包括输入数据进行归一化处理和初始权重的设置；正向推演计算是数据沿着网络方向进行推演计算;反向权重调整则是将期望输出和网络的实际输出进行对比，从输出层开始，向着输入层的方向逐层计算各层中各神经元的校正差值，调整神经元的权重。正向推演计算和反向权重调整为对单个训练样本一次完整的网络训练过程，经过不断的训练调整，网络的实际输出越来越趋近于期望输出，当网络输出到达预期目标，整个训练过程结束。

TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency，词频一逆文档)是文本处理中常用的加权技术，广泛应用于信息检索、搜索引擎等领域。
TF-IDF的主要思想是:如果一个关键词在文档中出现的频率很高，而在其他文档中出现次数较少，则该关键词被认为具有较强的代表性，即该关键词通过TF-IDF计算后有较高的权重。

TextRank算法，是一种用于文本关键词排序的算法，页排序算法PageRank。
PageRank基本思想是将每个网页看成一个节点，网页中的链接指向看成一条有向边，一个网页节点的重要程度取决于链接指向该网页节点的其他节点的数量和重要权值，该过程描述如下:让每一个网页对其所包含的链接指向的网页进行迭代投票，每次迭代投票过程中票的权重取决于网页当前拥有的票数，当投票结果收敛或者达到指定的迭代次数时，每个网页所获得票数即为网页重要程度权值。

TextRank算法相比于TF-IDF最大的优点是TextRank是一种无监督的学习，因此不会受限于文本的主题，并且无需大规模的训练集，可以针对单一文本进行快速的关键词的权重计算。

❼ 算法工程师的就业前景如何

人工智能工作最受欢迎。算法工程师平均招聘工资建议达到25978元。由于人才匮乏，企业竞争激烈，平均加薪超过7%。该市90%以上的人工智能高薪工作都在天河区.近日，由广州天河人才港和BOSS直接就业研究院联合发布的《广州市天河区2018年1-4月人才趋势报告》，展示了该地区的主流发展趋势：IAB已经成为天河区，和天河区创新型企业和大型企业布局或发展的核心主方向，企业以高薪吸引更多的行业优秀人才。“天河区企业渴望以高薪攫取IAB人才，这意味着企业要在这些行业中发挥实力。