1、如 果 做 网 站 的 内 容 运 营 ， 相 关 内 容 推 荐 可 以 帮 助 用 户 更 快 地 寻 找 和 发 现 感 兴 趣 的 信 息 ，从 而 提 升 网 站 内 容 浏 览 的 流 畅 性 ， 进 而 提 升 网 站 的 价 值 转 化 。 相 关 内 容 推 荐 最 常 见 的两 块 就 是 “关 联 推 荐 ”和 “相 关 内 容 推 荐 ”， 关 联 推 荐 就 是 我 们 常 说 的 购 物 篮 分 析 ， 即使 用 购 买 了 某 商 品 的 用 户 同 时 购 买 了 什 么 这 个 规 则 来 发 现 商 品 间 的 潜 在 联 系 ， 之 前 有相 关 的 文
2、章 介 绍 向 上 营 销 、 交 叉 营 销 与 关 联 推 荐 ； 关 联 推 荐 是 基 于 用 户 行 为 分析 的 推 荐 ， 而 相 关 内 容 推 荐 是 基 于 内 容 固 有 特 征 的 推 荐 ， 只 与 内 容 本 身 有 关 ， 与 用 户的 行 为 完 全 无 关 ， 所 以 相 关 内 容 推 荐 的 模 型 是 一 种 “冷 启 动 ”的 算 法 ， 不 需 要 任 何 历史 浏 览 访 问 数 据 的 支 持 。内 容 固 有 属 性相 关 内 容 推 荐 因 为 完 全 不 借 助 用 户 浏 览 行 为 的 数 据 ， 所 以 底 层 数 据 不 依 赖 于
3、 网 站的 点 击 流 日 志 ， 唯 一 的 基 础 数 据 就 是 内 容 的 固 有 属 性 及 完 整 信 息 。 我 们 以 豆 瓣 网的 几 大 块 内 容 为 例 来 看 看 对 于 这 些 内 容 一 般 包 含 哪 些 固 有 属 性 ：书籍 书名、作者、出版时间、出版社、分类、标签音乐 专辑名、歌手、发行时间、发行方、风格流派、标签电影 电影名称、导演、演员、上映时间、制片方、类型、标签豆 瓣 很 多 地 方 都 使 用 了 “标 签 ”这 个 词 ， 用 贴 标 签 的 形 式 来 完 成 内 容 的 分 类 和 标 识 ，但 其 实 标 签 又 分 为 很 多 种 ，
4、有 些 标 签 是 在 内 容 生 成 时 就 被 贴 上 的 ， 有 些 可 能 是 后 续 用户 贴 上 去 的 ， 而 且 豆 瓣 一 般 为 内 容 和 标 签 定 义 了 原 始 分 类 ， 如 书 籍 分 为 文 学 、 流 行 、文 化 既 然 分 类 和 标 签 内 容 源 生 就 带 有 ， 那 同 样 可 以 作 为 内 容 的 固 有 属 性 。还 需 要 说 明 的 是 ， 这 里 不 涉 及 文 本 挖 掘 和 字 符 切 分 模 糊 匹 配 等 问 题 ， 因 此 内 容 的标 题 、 简 介 和 全 文 不 参 与 文 本 相 似 度 的 分 析 ， 虽 然 这
5、些 可 能 在 构 建 完 整 的 相 关 内 容 模型 中 不 可 缺 少 ， 但 这 里 只 考 虑 一 些 固 有 属 性 是 否 相 同 实 现 简 单 应 用 。 基 于 上 述 豆 瓣 几类 内 容 的 属 性 特 征 ， 选 择 和 整 理 适 合 分 析 的 内 容 属 性 如 下 ：“作 者 ”就 是 指 内 容 的 创 造 者 ， “来 源 ”指 内 容 的 发 布 方 或 获 取 渠 道 ， “分 类 ”为 内容 归 属 的 类 别 ， “标 签 ”可 以 包 含 对 内 容 的 各 类 描 述 信 息 和 关 键 词 等 。 这 里 为 了 能 够 尽可 能 清 晰 地
6、 描 述 整 个 分 析 模 型 和 思 路 只 选 取 了 大 部 分 内 容 都 包 含 的 一 些 属 性 ， 如 果 要构 建 更 加 高 效 的 相 关 内 容 分 析 模 型 ， 需 要 更 完 整 的 内 容 属 性 ， 可 以 根 据 自 身 内 容 的 特征 进 行 属 性 的 定 义 和 选 取 。KNN 算 法 及 应 用KNN（ K-Nearest Neighbor algorithm） ， K 最 近 邻 算 法 ， 通 过 计 算 样 本 个 体 间的 距 离 或 者 相 似 度 寻 找 与 每 个 样 本 个 体 最 相 近 的 K 个 个 体 ， 算 法 的 时
7、 间 复 杂 度 跟样 本 的 个 数 直 接 相 关 ， 需 要 完 成 一 次 两 两 比 较 的 过 程 。 KNN 一 般 被 用 于 分 类 算 法 ，在 给 定 分 类 规 则 的 训 练 集 的 基 础 上 对 总 体 的 样 本 进 行 分 类 ， 是 一 种 监 督 学 习（ Supervised learning） 方 法 。这 里 我 们 不 用 KNN 来 实 现 分 类 ， 我 们 使 用 KNN 最 原 始 的 算 法 思 路 ， 即 为 每 个内 容 寻 找 K 个 与 其 最 相 似 的 内 容 ， 并 推 荐 给 用 户 。 相 当 于 每 个 内 容 之 间
8、 都 会 完 成 一 次两 两 比 较 的 过 程 ， 如 果 你 的 网 站 有 n 个 内 容 ， 那 么 算 法 的 时 间 复 杂 度 为 Cn2， 即n(n-1)/2。 但 是 用 内 容 固 有 属 性 有 一 个 好 处 就 是 因 为 固 有 属 性 一 旦 创 建 后 基 本 保 持 不变 ， 因 此 算 法 输 出 的 数 据 一 旦 计 算 好 之 后 不 需 要 重 复 计 算 去 刷 新 ， 也 就 是 对 于 网 站 内容 而 言 ， 原 有 内 容 的 数 据 在 首 次 初 始 化 之 后 可 以 不 断 重 复 使 用 ， 只 要 更 新 新 增 内 容 的数
9、 据 就 可 以 ， 数 据 的 统 计 计 算 可 以 使 用 增 量 更 新 的 形 式 ， 这 样 可 以 有 效 地 减 少 服 务 器的 计 算 压 力 。相 关 内 容 模 型有 了 基 础 数 据 和 算 法 的 支 持 ， 我 们 就 可 以 创 建 数 据 模 型 了 。 先 看 下 基 础 数 据 的 类型 ， 作 者 、 分 类 、 来 源 和 标 签 都 是 字 符 型 ， 其 中 作 者 、 分 类 、 来 源 基 本 可 以 当 做是 单 个 值 的 属 性 ， 标 签 一 般 包 含 多 个 值 。 首 先 由 于 都 是 字 符 可 以 确 定 属 性 之 间
10、相 似 性的 判 定 只 能 通 过 “是 否 相 同 ”， 无 法 体 现 数 值 上 的 差 异 ， 所 以 对 于 作 者 、 分 类 、 来 源 这几 个 单 值 属 性 而 言 ， 比 较 的 结 果 就 是 一 个 布 尔 型 的 度 量 ， 相 同 或 者 不 相 同 ； 对 于 标 签这 个 多 值 属 性 可 以 考 虑 使 用 Jaccard 相 关 系 数 ， 但 因 为 每 个 内 容 标 签 的 个 数 存 在 较大 差 异 ， 使 用 验 证 后 的 结 果 并 不 理 想 ， 所 以 不 考 虑 使 用 （ 当 然 ， 如 果 内 容 的 标 签 个 数比 较 固
11、 定 ， Jaccard 相 关 系 数 是 有 效 的 ） 。 因 此 ， 直 接 创 建 加 权 相 似 度 模 型 如 下 ， 首先 是 标 签 的 相 似 度 分 值 设 定 ：相同标签数 图书比例 相似度分值0 70% 01 20% 12 6% 23 3% 4=4 1% 5再 结 合 作 者 、 分 类 和 来 源 ， 通 过 加 权 设 定 总 体 的 相 似 度 分 值 ：属性 相同时分值 不同时分值 权重 加权分值分布作者 1 0 25 0,25分类 1 0 10 0,10来源 1 0 15 0,15标签 1,5 0 10 0,50将 所 有 属 性 加 权 相 似 度 分 值
12、 的 结 果 相 加 应 该 分 布 在 0,100， 分 值 越 高 说 明 内 容间 的 相 似 度 越 高 。 对 于 这 种 简 单 的 加 权 相 似 度 评 分 模 型 ， 估 计 又 有 很 多 人 要 问 权 重 是怎 么 确 定 的 ， 确 实 ， 这 里 的 权 重 并 没 有 通 过 任 何 定 量 分 析 模 型 的 方 法 去 计 算 ， 只 是 简单 的 经 验 估 计 ， 但 估 计 的 过 程 经 过 反 复 地 调 整 和 优 化 ， 也 就 是 不 断 地 尝 试 调 整 各 属 性的 权 重 系 数 并 输 出 结 果 ， 抽 样 检 验 结 果 是 否
13、符 合 预 期 、 是 否 有 提 升 优 化 的 空 间 。基 于 上 述 内 容 间 相 似 度 的 计 算 结 果 ， 套 用 KNN 的 原 理 实 现 相 关 内 容 推 荐 就 异常 简 单 了 ， 只 要 根 据 每 个 内 容 与 之 比 较 的 所 有 内 容 的 相 似 度 分 值 降 序 排 列 取 前 K个 内 容 作 为 该 内 容 的 最 相 关 内 容 推 荐 给 用 户 就 可 以 了 。 当 然 中 间 可 能 会 涉 及 相 同 相 似度 分 值 的 内 容 如 何 排 序 的 问 题 （ 因 为 模 型 的 关 系 分 值 分 布 可 能 不 会 很 离
14、散 ） ， 建 议 如果 相 似 度 分 值 相 同 使 用 随 机 排 序 ， 以 保 证 推 荐 结 果 有 一 定 的 变 化 ， 均 匀 内 容 的 曝 光 。好 了 ， 所 有 的 分 析 流 程 介 绍 完 了 ， 好 像 跟 前 一 篇 的 距 离 和 相 似 度 度 量 完 全 没 有关 系 ， 其 实 距 离 和 相 似 度 度 量 是 KNN 的 基 础 算 法 ， 因 为 KNN 的 个 体 相 似 度 或 邻 近的 距 离 都 会 选 择 距 离 度 量 和 相 似 度 度 量 中 的 某 种 方 法 进 行 计 算 ， 但 这 里 考 虑 到 了 现 实的 数 据 情
15、 况 和 应 用 环 境 ， 并 不 是 KNN 就 一 定 要 硬 套 欧 氏 距 离 ， 其 实 换 一 种 简 单 的 方法 可 能 反 而 更 加 适 合 整 个 模 型 ， 而 且 模 型 的 最 终 效 果 可 能 会 更 理 想 。 所 以 一 切 的 数 据挖 掘 算 法 的 选 择 和 使 用 都 是 基 于 数 据 模 型 的 有 效 性 和 输 出 结 果 的 效 果 来 决 定 的 ， 并 不是 简 单 的 算 法 效 果 就 一 定 不 好 ， 而 高 级 复 杂 的 算 法 一 定 更 加 有 效 。 对 了 ， 如 果 你 已 经做 了 相 关 内 容 推 荐 ， 那 么 优 化 相 关 内 容 推 荐 这 篇 文 章 里 面 介 绍 的 一 些 方 法 将 是 检 验推 荐 效 果 的 一 个 很 好 的 参 考 。
