人工智能在推薦系統(tǒng)的應(yīng)用關(guān)鍵詞：人工智能;推薦系統(tǒng);機(jī)器學(xué)習(xí);算法

考試試卷考試時間： 考試科目： 現(xiàn)代控制系統(tǒng)年級專業(yè)：_考生姓名： 評卷人： 考試分?jǐn)?shù)： 注意事項考前研究生將上述項目填寫清楚字跡要清楚，保持卷面清潔試題、試卷一齊交監(jiān)考教師教師將試題、試卷、成績單，一起送研究生部專業(yè)課報所在院、系人工智能在推薦系統(tǒng)的應(yīng)用摘要：個性化推薦通過收集和分析用戶的行為信息，預(yù)測用戶的興趣偏好并進(jìn)行推薦，通過影響用戶的消費(fèi)行為，從而產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效益。個性化推薦歷經(jīng)了基于統(tǒng)計學(xué)、基于內(nèi)容、基于協(xié)同過濾、基于社交網(wǎng)絡(luò)和混合式推薦的發(fā)展歷程。人工智能應(yīng)用最多的就是推薦系統(tǒng)，人工智能的算法對推薦系統(tǒng)起到了至關(guān)重要的作用，人工智能下的機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用在推薦系統(tǒng)上最為廣泛及有效。本文針對這一現(xiàn)狀，對機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的推薦系統(tǒng)做了一些簡單的概述。通過對機(jī)器學(xué)習(xí)在推薦系統(tǒng)上用的一些技術(shù)和思想進(jìn)行解析，讓更多的人了解什么是推薦系統(tǒng)，什么是機(jī)器學(xué)習(xí)。最為重要的一點(diǎn)是讓大家了解機(jī)器學(xué)習(xí)對我們的日常所產(chǎn)生的深遠(yuǎn)影響。關(guān)鍵詞:人工智能；推薦系統(tǒng)；機(jī)器學(xué)習(xí)；算法ApplicationofartificialintelligenceinrecommendationsystemAbstract:Personalizedrecommendationthroughthecollectionandanalysisofuserbehaviorinformation,predictstheuser'sinterestpreferencesandrecommends,byinfluencingtheuser'sconsumptionbehavior,therebygeneratingeconomicbenefits.Personalizedrecommendationhasgonethroughthedevelopmentprocessbasedonstatistics,content,collaborativefiltering,socialnetworkandhybridrecommendation.Therecommendationsystemisthemostwidelyusedartificialintelligence.Theartificialintelligencealgorithmplaysavitalroleintherecommendationsystem.Themachinelearningalgorithmunderartificialintelligenceisthemostwidelyandeffectiveapplicationintherecommendationsystem.Inviewofthissituation,thisarticlegivesabriefoverviewofrecommendersystemsrelatedtomachinelearning.Byanalyzingsomeofthetechniquesandideasusedbymachinelearningintherecommendationsystem,letmorepeopleunderstandwhatarecommendationsystemisandwhatismachinelearning.Themostimportantpointistoleteveryoneunderstandtheprofoundimpactthatmachinelearninghasonourdailylives.Keywords:artificialintelligence;recommendationsystem;machinelearning;algorithm0引言在電子商務(wù)、個性化閱讀、社交網(wǎng)絡(luò)(媒體)以及共享經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的今天，發(fā)現(xiàn)用戶的需求、了解用戶的行為并為用戶篩選出最相關(guān)的信息和產(chǎn)品已經(jīng)是互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的一個核心環(huán)節(jié)[17。]互聯(lián)網(wǎng)上的信息是海量的：YouTube用戶每分鐘上傳超過400小時的視頻；微信上超過1000萬個公眾賬號每天產(chǎn)生豐富的自媒體內(nèi)容；Instagram用戶每天貼出超過800萬照片；Snapchat用戶每天生成5億多“故事”(Story)，全部看完需要158年……類似的例子數(shù)不勝數(shù)。因此，在幫助用戶尋找信息，幫助服務(wù)商尋找客戶的環(huán)節(jié)，推薦系統(tǒng)扮演了舉足輕重的地位。一方面，推薦系統(tǒng)從互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的配角成為了諸如雅虎、LinkedIn和Netflix等大型網(wǎng)站的主角，為用戶和系統(tǒng)交互提供各類個性化服務(wù)。時至今日，已經(jīng)很難想象一個新的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用沒有利用推薦系統(tǒng)來優(yōu)化用戶體驗(yàn)。另一方面，從早期的協(xié)同過濾(CollaborativeFiltering)算法到由Netflix大賽所推動的隱語義模型(LatentFactorModels)，再到更加復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型，推薦系統(tǒng)的技術(shù)已經(jīng)在過去十多年里有了長足的進(jìn)步。推薦系統(tǒng)的最終目標(biāo)也從準(zhǔn)確預(yù)測用戶的喜好，逐漸演變成在用戶、模塊以及系統(tǒng)中達(dá)到動態(tài)平衡，使得整個系統(tǒng)健康運(yùn)行。1人工智能的概述早期人們對人工智能的理解不同，一些人認(rèn)為人工智能是通過非生物系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的任何智能形式的同義詞，智能的實(shí)現(xiàn)方式與人類智能的實(shí)現(xiàn)是否相同是無關(guān)緊要的；而另一些人認(rèn)為，人工智能系統(tǒng)必須能夠模仿人類智能。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，人工智能的定義更傾向于第一種說法，人工智能分為“強(qiáng)人工智能”和“弱人工智能”。強(qiáng)人工智能認(rèn)為有可能制造出真正能推理和解決問題的智能機(jī)器，這樣的機(jī)器是有知覺的，有自我意識的。強(qiáng)人工智能可以有兩類：一類是類人的人工智能，即機(jī)器的思考和推理就像人的思維一樣；一類是非類人的人工智能，即機(jī)器產(chǎn)生了和人完全不一樣的知覺和意識，使用和人完全不一樣的推理方式。弱人工智能認(rèn)為不可能制造出能真正地推理和解決問題的智能機(jī)器，這些機(jī)器只不過看起來像是智能的，但是并不真正擁有智能，也不會有自主意識。約翰?麥卡錫于1955年的定義是“制造智能機(jī)器的科學(xué)與工程”。安德里亞斯?卡普蘭（AndreasKaplan）和邁克爾?海恩萊因（MichaelHaenlein）將人工智能定義為“系統(tǒng)正確解釋外部數(shù)據(jù)，從這些數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并利用這些知識通過靈活適應(yīng)實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)和任務(wù)的能力”。維基百科上對人工智能的定義是：人工智能是指由人制造出來的機(jī)器所表現(xiàn)出來的智能。百度百科上對人工智能的定義是：人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。維基百科上的定義簡單明了，百度百科的定義更正式一些，總體來說都傾向于給人工智能一個更廣義的定義，即人工智能是模仿人類但不局限人類的一切人工制造的智能形式，包含強(qiáng)人工智能、弱人工智能的一切形態(tài)。進(jìn)入21世紀(jì)，得益于大數(shù)據(jù)和計算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，許多先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)成功應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)社會中的許多問題。麥肯錫全球研究院在一份題為《大數(shù)據(jù)：創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)力的下一個前沿領(lǐng)域》的報告中估計，到2009年，美國經(jīng)濟(jì)所有行業(yè)中具有1000名以上員工的公司都至少平均擁有一個200兆兆字節(jié)的存儲數(shù)據(jù)。到2016年，AI相關(guān)產(chǎn)品、硬件、軟件等的市場規(guī)模已經(jīng)超過80億美元，紐約時報評價道AI已經(jīng)到達(dá)了一個熱潮。大數(shù)據(jù)應(yīng)用也開始逐漸滲透到其他領(lǐng)域，例如生態(tài)學(xué)模型訓(xùn)練、經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域中的各種應(yīng)用、醫(yī)學(xué)研究中的疾病預(yù)測及新藥研發(fā)等。深度學(xué)習(xí)（特別是深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)網(wǎng)絡(luò)）更是極大地推動了圖像和視頻處理、文本分析、語音識別等問題的研究進(jìn)程。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個分支，它通過一個有著很多層處理單元的深層網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)中的高級抽象進(jìn)行建模。根據(jù)全局逼近原理（Universalapproximationtheorem），對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而言，如果要擬合任意連續(xù)函數(shù)，深度性并不是必須的，即使一個單層的網(wǎng)絡(luò)，只要擁有足夠多的非線性激活單元，也可以達(dá)到擬合目的。但是，目前深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到了更多的關(guān)注，這主要是源于其結(jié)構(gòu)層次性，能夠快速建模更加復(fù)雜的情況，同時避免淺層網(wǎng)絡(luò)可能遭遇的諸多缺點(diǎn)。然而，深度學(xué)習(xí)也有自身的缺點(diǎn)。以循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，一個最常見的問題是梯度消失問題（沿著時間序列反向傳播過程中，梯度逐漸減小到0附近，造成學(xué)習(xí)停滯）。為了解決這些問題，很多針對性的模型被提出來，例如LSTM（長短期記憶網(wǎng)絡(luò)，早在1997年就已經(jīng)提出，最近隨著RNN的大火，又重新進(jìn)入大眾視野）、GRU（門控循環(huán)神經(jīng)單元）等等。現(xiàn)在，最先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在某些領(lǐng)域已經(jīng)能夠達(dá)到甚至超過人類平均準(zhǔn)確率，例如在計算機(jī)視覺領(lǐng)域，特別是一些具體的任務(wù)上，比如MNIST數(shù)據(jù)集（一個手寫數(shù)字識別數(shù)據(jù)集）、交通信號燈識別等。再如游戲領(lǐng)域，Google的deepmind團(tuán)隊研發(fā)的AlaphaGo，在問題搜索復(fù)雜度極高的圍棋上，已經(jīng)打遍天下無敵手。2推薦系統(tǒng)的概述隨著信息技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，人們逐漸從信息匱乏的時代走入了信息過載的時代。在這個時代，無論是信息消費(fèi)者還是信息生產(chǎn)者都遇到很大的挑戰(zhàn)；對于消費(fèi)者，從大量信息中找到自己感興趣的信息是一件非常困難的事情；對于信息生產(chǎn)者，讓自己的信息脫穎而出，受到廣大用戶的關(guān)注，也是一件非常困難的事情。推薦系統(tǒng)就是解決這一矛盾的重要工具。推薦系統(tǒng)的任務(wù)就是聯(lián)系用戶和信息，一方面幫助用戶發(fā)現(xiàn)對自己有價值的信息，另一方面讓信息能夠展現(xiàn)在對它感興趣的用戶面前，從而實(shí)現(xiàn)信息消費(fèi)在和信息生產(chǎn)者的雙贏。和搜索引擎一樣，推薦系統(tǒng)也是一種幫助用戶快速發(fā)現(xiàn)有用信息的工具。但是搜索引擎需要用戶主動給出需求，推薦系統(tǒng)則不需要用戶提供明確的需求，而是通過分析用戶的歷史行為給用戶的興趣建模，從而主動給用戶推薦能夠滿足他們興趣和需求的信息。因此推薦系統(tǒng)需要依賴用戶的行為數(shù)據(jù)。從某種意義上說，推薦系統(tǒng)和搜索引擎對于用戶來說是兩個互補(bǔ)的工具。搜索引擎滿足了用戶有明確目的時的主動查找需求，而推薦系統(tǒng)能夠在用戶沒有明確目的的時候幫助他們發(fā)現(xiàn)感興趣的新內(nèi)容。從物品的角度出發(fā)，推薦系統(tǒng)可以更好的發(fā)掘商品的長尾。根據(jù)傳統(tǒng)的80/20原則（80%的銷售額來自于20%的熱門商品），推薦系統(tǒng)通過發(fā)掘用戶的行為，找到用戶的個性化需求，從而將長尾商品準(zhǔn)確地推薦給需要它的用戶，幫助用戶發(fā)現(xiàn)那些他們感興趣但很難發(fā)現(xiàn)的商品。3推薦系統(tǒng)常用方法分析基于統(tǒng)計學(xué)的推薦?；诮y(tǒng)計學(xué)的推薦是最簡單的一種實(shí)現(xiàn)方式，假定在某些統(tǒng)計指標(biāo)上相似的用戶，也具有相似的興趣偏好。例如，季節(jié)性推薦，秋季臨近結(jié)束向用戶推薦冬裝；區(qū)域性推薦，機(jī)場或火車站附近向用戶推薦出租車或酒店住宿；年齡性別推薦，向男性推薦男士洗面奶，向女性推薦化妝品；事件性推薦，當(dāng)疫情出現(xiàn)時集中推薦安全防護(hù)用品?；诮y(tǒng)計學(xué)的個性化推薦原理最容易理解，但在實(shí)際應(yīng)用中無法根據(jù)用戶的復(fù)雜條件和多元化需求進(jìn)行個性化推薦，只能用在較少數(shù)特定場景之下?；趦?nèi)容的推薦?；趦?nèi)容的推薦是早期使用較多的個性化推薦方法。［18］它將個性化推薦看成是一個對用戶和被推薦對象提取特征和類別，再進(jìn)行分類匹配的過程。首先，該方法提取能夠描述被推薦對象特征的關(guān)鍵詞，并與描述用戶偏好特征的關(guān)鍵詞進(jìn)行匹配，按照匹配度的高低排序，將排名較高的結(jié)果推薦給用戶。可以看出，該方法需要分別建立用戶偏好模型與被推薦對象特征模型，然后通過某些算法，例如用不同權(quán)重描述重要性，用向量空間表示各特征值，進(jìn)行向量計算的方式獲得匹配度?；趦?nèi)容的個性化推薦依賴于被推薦對象特征的提取，當(dāng)被推薦對象是文本或具有較強(qiáng)屬性特征的時候，該方法能夠取得較好的效果，不需要提供用戶的歷史信息，對于新異的被推薦對象也有很好的效果。但對于不易枚舉描述特征的對象，例如多媒體信息等難以適用。其次，對于新用戶或用戶產(chǎn)生的新需求，基于內(nèi)容的個性化推薦也無法及時做出反饋。另外，構(gòu)造用戶和被推薦對象分類時需要很大的數(shù)據(jù)量。基于協(xié)同過濾的推薦。基于協(xié)同過濾的方法是目前使用最廣泛的個性化推薦方式。協(xié)同過濾基于以下假設(shè)：興趣偏好相似的人，對于某個新對象的偏好情況可能也相似。該方法需要基于用戶給對象的評價信息，通過建立與當(dāng)前用戶評價記錄相似的用戶集合，再利用這些用戶集合中相似的評價記錄來生成推薦內(nèi)容?；趨f(xié)同過濾的個性化推薦可以分為基于記憶的協(xié)同過濾和基于模型的協(xié)同過濾兩大類。其中，基于記憶的協(xié)同過濾包括基于用戶的協(xié)同過濾與基于項目的協(xié)同過濾?；谟脩舻膮f(xié)同過濾方法的核心思想是以用戶為核心［19］，假設(shè)一些用戶對某些對象的評價相似，那么他們對其他推薦對象的評價也應(yīng)該是相似的。因此，該方法尋找并建立用戶的“鄰居”，這些鄰居與該用戶的興趣偏好接近，通過鄰居對推薦對象的評價來預(yù)測用戶對這些對象的評價，再對評價的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行排序，選擇排名較高的結(jié)果反饋給用戶?；陧椖康膮f(xié)同過濾方法的核心思想是以被推薦對象為核心，假設(shè)大部分用戶對某個對象的評價相似，那么當(dāng)前用戶對這個對象的評價可能與大部分用戶相似。該方法與基于用戶的協(xié)同過濾類似，轉(zhuǎn)而計算被推薦對象的“鄰居”，并進(jìn)行排序，把排名較高的結(jié)果反饋給用戶?；谀Ｐ偷膮f(xié)同過濾方法是目前應(yīng)用最廣泛的協(xié)同過濾推薦方法，其核心思想是將個性化推薦看成是一個分類和預(yù)測的過程，建立用戶矩陣和對象評價矩陣，可使用多種機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的算法，建立用戶與對象之間的偏好模型，然后進(jìn)行個性化推薦。與基于內(nèi)容的個性化推薦相比，基于協(xié)同過濾的個性化推薦優(yōu)勢在于不局限于計算機(jī)可提取特征的信息，因此能夠準(zhǔn)確地推薦復(fù)雜項目，例如電影、音樂等，而無需對內(nèi)容本身有過多的理解。同時，可以使用大量成熟的算法用于計算用戶相似性或項目相似性，例如皮爾遜相關(guān)、聚類算法等。但是基于協(xié)同過濾的個性化推薦也存在一些缺點(diǎn)：（1）冷啟動問題，即新用戶或新項目無法獲得推薦，而這些對象往往對個性化推薦有較強(qiáng)烈的需要；（2）稀疏性問題，即大量用戶之間偏好的差異性，以及大量對象缺少評價信息，導(dǎo)致很多用戶缺少“鄰居”，無法獲得推薦，很多對象無法被選為“鄰居”，無法得到推薦；（3）對歷史數(shù)據(jù)及評價質(zhì)量有較強(qiáng)依賴?；谏鐣W(wǎng)絡(luò)的推薦。在傳統(tǒng)的消費(fèi)模式下，“口口相傳”是一種歷史最為悠久而有效的個性化推薦方式。在互聯(lián)網(wǎng)時代，越來越多的購物平臺也將這種模式搬到了線上。很多網(wǎng)站通過社交網(wǎng)絡(luò)賬號登錄，或者鼓勵用戶將購物體驗(yàn)、商品推薦分享到社交網(wǎng)絡(luò)，從而實(shí)現(xiàn)個性化推薦。從本質(zhì)上說，基于社會網(wǎng)絡(luò)的個性化推薦，核心是人際關(guān)系，這種推薦模式，相對容易獲得信任，增加推薦的接受度。通過用戶將自己的購物內(nèi)容或體驗(yàn)主動地、選擇性地分享給社會網(wǎng)絡(luò)中特定用戶的方式，也可以解決一部分的冷啟動問題，并且這種個性化推薦某種程度上是定向的，因此具有更高的準(zhǔn)確性。不過，構(gòu)成社會網(wǎng)絡(luò)成員的因素有很多種，有時并不一定是共同的興趣愛好，甚至消費(fèi)習(xí)慣和偏好。因此，這種個性化推薦方式的效果很難進(jìn)行系統(tǒng)的評價。有研究使用一些方法首先對社交網(wǎng)絡(luò)中用戶之間的信任度或關(guān)系強(qiáng)度進(jìn)行評估，再通過其他各種評估指標(biāo)和算法進(jìn)行個性化推薦，獲得更加準(zhǔn)確的推薦結(jié)果［20。］混合式推薦。上述幾種個性化推薦方式存在各自的優(yōu)點(diǎn)及缺陷，因此在實(shí)際應(yīng)用中，往往將多種個性化推薦方式在不同場景、不同階段混合使用，以彌補(bǔ)不同推薦方式的不足，取得更好的推薦效果。例如，將不同推薦方式的結(jié)果進(jìn)行加權(quán)混合并展現(xiàn)給用戶，或者將不同推薦方式的結(jié)果通過輪詢的方式逐一展現(xiàn)給用戶，以及可以使用比較熱門的深度學(xué)習(xí)技術(shù)對結(jié)果進(jìn)行個性化重排。4基于機(jī)器學(xué)習(xí)的推薦系統(tǒng)4.1獲取數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)的第一步就是獲取數(shù)據(jù)，沒有數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)都是空談。數(shù)據(jù)的獲取相對于后面的步驟較為容易，因?yàn)閿?shù)據(jù)無處不在。超市里有消費(fèi)者的購買記錄，行車記錄儀上有車輛的行駛記錄，電影院有影迷的觀看記錄等，這些數(shù)據(jù)信息是我們開始機(jī)器學(xué)習(xí)的前提。4.2清洗數(shù)據(jù)我們獲取的數(shù)據(jù)是無規(guī)則的，其中有很多對我們沒有利用價值的冗余數(shù)據(jù)，還有可能會有影響到我們分析結(jié)果的錯誤信息。我們在進(jìn)行具體的分析之前需要對這些信息進(jìn)行預(yù)處理，以免會影響到分析結(jié)果的準(zhǔn)確率。數(shù)據(jù)預(yù)處理主要分為三個方面：距離度量、抽樣、降維。在協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)中使用的KNN分類（k-NearestNeighbor）主要取決于距離度量方法。比較常用的距離度量方法有歐幾里得距離、皮爾遜相關(guān)系數(shù)、Jaccard系數(shù)（針對二進(jìn)制屬性）等。抽樣是數(shù)據(jù)挖掘從大數(shù)據(jù)集中選擇相關(guān)數(shù)據(jù)子集的主要技術(shù)，其在最終的解釋步驟也起了很重要的作用，最常采用的抽樣方法是無取代抽樣，當(dāng)物品被選擇時，物品被從整體中取走，但執(zhí)行取代抽樣也是允許的，也就是說物品即使被選擇也無需從整體中去除。通常訓(xùn)練集和測試集比例為80/20。最后降維是為了去除一些非常稀疏且對結(jié)果集影響不大的點(diǎn)，降低維度，避免維度災(zāi)難，降低運(yùn)算難度。4.3分析數(shù)據(jù)與建立模型推薦用的算法系統(tǒng)所使是機(jī)器學(xué)習(xí)算法，屬于人工智能的范疇。在整個機(jī)器學(xué)習(xí)的過程中，難度最大最為核心的就是分析數(shù)據(jù)。分析數(shù)據(jù)的方法有很多種，每一種在不同的實(shí)際應(yīng)用有其不同的作用，要具體情況具體分析。這里將介紹幾種在推薦系統(tǒng)中較為常用的數(shù)據(jù)分析方法：最近鄰算法（KNN）：KNN通過存儲訓(xùn)練記錄并使用它們來預(yù)測未知樣本的標(biāo)簽類別。這種分類器會存儲所有的訓(xùn)練集，只有當(dāng)新紀(jì)錄與訓(xùn)練集完全匹配時才進(jìn)行分類。相對于其它機(jī)器學(xué)習(xí)算法，KNN是最簡單的，因?yàn)镵NN無需建立一個顯示的模型，被稱為是一個懶學(xué)習(xí)者。盡管KNN方法簡單直觀，但它的結(jié)果準(zhǔn)確，非常易于提升［1］。k-means算法：k-means算法是一個分塊聚類算法，把獲取的n個對象數(shù)據(jù)分割成k個不相關(guān)子集（k<n）。它與處理混合正態(tài)分布的最大期望算法很相似，因?yàn)樗鼈兌际窃噲D找到數(shù)據(jù)中自然聚類的中心。它假設(shè)對象屬性來自于空間向量，并且目標(biāo)是使各個群組內(nèi)部的均方誤差總和最小。k-means算法一開始會隨機(jī)選擇k個中心點(diǎn)，所有物品都會被分配到它們最靠近的中心節(jié)點(diǎn)的類中。當(dāng)物品新添加或者移除時，新聚類的中心節(jié)點(diǎn)需要更新，聚類的成員關(guān)系也需要更新，這樣不斷迭代，直到?jīng)]有物品改變它們的聚類成員關(guān)系。最終的聚類對初始的中心點(diǎn)異常敏感，還可能存在空聚類［2］。邏輯回歸算法：在統(tǒng)計學(xué)中，有種算法叫做回歸算法。實(shí)現(xiàn)起來比較容易理解，復(fù)雜性也相對較低。而且，還可以用于大規(guī)模的機(jī)器學(xué)習(xí)。也就是說，由于他的優(yōu)點(diǎn)很多，所以可以長期使用，但他的缺點(diǎn)是非線［3］。因?yàn)樗且粋€現(xiàn)象模型。梯度迭代決策樹算法：在上個世紀(jì)90年代，提出了一種新的融合性算法，叫做梯度迭代決策樹算法。這是一種基于學(xué)習(xí)機(jī)器的框架，它可以提高任意算法的準(zhǔn)度和精確度，他是受到近似模型的啟發(fā)，而被研究出來的［6］。它的優(yōu)點(diǎn)也十分的多，它作為一種性能比較優(yōu)良的分類器，很多人將它和增強(qiáng)框架相結(jié)合使用。［7］在實(shí)驗(yàn)中也確實(shí)，實(shí)現(xiàn)了較為優(yōu)異的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。因子分解機(jī)算法：現(xiàn)在有一種更通用的算法叫做因數(shù)分解機(jī)。［8］這個算法在2010年被提案了，利用分解模型的特征進(jìn)行變換。另外，通過因素之間的相互作用表示。也就是說，可以很好地模擬變量之間的相互作用。即使數(shù)據(jù)不足和數(shù)據(jù)不足，也能得到良好的訓(xùn)練效果。在任務(wù)的實(shí)際執(zhí)行中較好的完成［9］。貝葉斯分類器：貝葉斯分類器是基于概率定義和貝葉斯定理的一類算法，貝葉斯統(tǒng)計學(xué)派使用概率來代表從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到的關(guān)系的不確定性［10］。其把每一個屬性和類標(biāo)簽當(dāng)作隨機(jī)變量。給定一個帶有N個屬性的記錄（A1,A2,A3,...,AN），目標(biāo)是預(yù)測類Ck，方法是在給定數(shù)據(jù)P（CklA1,A2,...,AN）下，找到能夠最大化該類后驗(yàn)概率的Ck的值。常見貝葉斯分類器算法有樸素貝葉斯算法、平均單依賴估計（AODE）以及貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（BBN）等［11］。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推薦與普通的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）在隱含層之間也有連接，模型訓(xùn)練中會對序列的每個元素執(zhí)行相同的計算，模型的輸出依賴之前的計算結(jié)果［12］。也就是說RNN具有記憶功能，因此技術(shù)應(yīng)用第1期RNN尤其適合建模序列數(shù)據(jù)。目前RNN已經(jīng)在語音識別、機(jī)器翻譯等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。但是當(dāng)RNN進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時，常常會遭遇漸變消失或爆炸的問題，通常用長短時記憶（LSTM）和門控遞歸單元（GRU）體系結(jié)構(gòu)來解決此類問題［13］。在推薦系統(tǒng)中，RNN通常用于建模用戶行為序列或者是與注意力機(jī)制結(jié)合構(gòu)建用戶和項目的文本信息序列，應(yīng)用于評分預(yù)測和文本推薦等領(lǐng)域［4］。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在至少一層中應(yīng)用卷積運(yùn)算代替一般的矩陣乘法，模型通常由卷積層、池化層和全連接層組成。其中卷積層主要實(shí)現(xiàn)將輸入的數(shù)據(jù)執(zhí)行卷積運(yùn)算并輸出特征圖［14］。池化層則實(shí)現(xiàn)特征圖的降維，以減少處理時間，通常選用最大池化或者平均池化操作。最后將池化層的輸出作為全連接層的輸入，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)分類。目前CNN已經(jīng)成功地應(yīng)用于許多困難的任務(wù)，如圖像和對象識別、音頻處理和自動駕駛汽車。在推薦系統(tǒng)中CNN常作為特征提取工具，廣泛應(yīng)用于文本、音樂等項目的特征提?。哿?xí)。Kim等人提出ConvMF深度學(xué)習(xí)模型，利用CNN提取電影簡介文本，然后集成到PMF中進(jìn)行評分預(yù)測，有效提高了預(yù)測精度［15］。4.4測試模型整個機(jī)器學(xué)習(xí)的最后一步就是測試模型，檢測模型的準(zhǔn)確率。這是衡量一個算法的優(yōu)劣的重要步驟。測試的數(shù)據(jù)集可以從測試中隨機(jī)選取或者從提前預(yù)留的測試集中獲取。5機(jī)器學(xué)習(xí)在推薦系統(tǒng)領(lǐng)域存在的挑戰(zhàn)機(jī)器學(xué)習(xí)在推薦系統(tǒng)中同樣有很廣泛的應(yīng)用，其中較為廣泛的是采用三種方式：基于商品的推薦算法、基于用戶的推薦算法以及混合推薦算法。在很多大型互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站比如Amazon、淘寶、京東等，都投入了很大的精力在推薦系統(tǒng)這一領(lǐng)域上，希望用戶能夠更加快速的找到自己想要的商品［16］。盡管機(jī)器學(xué)習(xí)在推薦系統(tǒng)領(lǐng)域的發(fā)展?jié)摿艽?，但也不得不面臨一些問題。其中一個很棘手的問題就是隨著時間的推移，用戶的興趣愛好也可能跟著變化，而我們獲取的僅僅是用戶過去的購買記錄。當(dāng)用戶有了新的興趣后，短時間很難去捕獲到。這只是其中一個方面，對機(jī)器學(xué)習(xí)算法的研究還有很長的路要走，但我相信，隨著科技的進(jìn)步，這些都不是問題。6總結(jié)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)采集和計算變得越來越便宜，目前來看，大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來。國內(nèi)外電子商務(wù)公司和研究機(jī)構(gòu)越來越擅長于利用數(shù)據(jù)為用戶提供個性化的體驗(yàn)推薦，特別是近年來，人們利用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法對這一領(lǐng)域的問題進(jìn)行了深入的學(xué)習(xí)和研究。傳統(tǒng)的推薦算法在信息過濾的實(shí)際應(yīng)用中面臨很多挑戰(zhàn)。深度學(xué)習(xí)具有自動學(xué)習(xí)深層特征能力，與傳統(tǒng)推薦方法結(jié)合能夠有效提升推薦質(zhì)量和泛化能力。目前深度學(xué)習(xí)在推薦系統(tǒng)中已經(jīng)有了一些研究成果，并在YouTube的視頻推薦、Yahoo的新聞推薦等實(shí)際場景中得到了一些應(yīng)用，但整體來說還處于起步階段，模型在可擴(kuò)展性、復(fù)雜性和解釋性方面還有待進(jìn)一步研究。這些算法都出現(xiàn)在各個問題領(lǐng)域的推薦系統(tǒng)中。這些推薦系統(tǒng)的商業(yè)應(yīng)用不僅極大地改善了用戶體驗(yàn)，還增加了企業(yè)的收益。在推薦系統(tǒng)中還存在許多問題，另外技術(shù)需要進(jìn)一步的改進(jìn)。本文介紹了個性化推薦系統(tǒng)中使用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。機(jī)器學(xué)習(xí)中的絕大多數(shù)算法都在推薦系統(tǒng)中有所應(yīng)用。推薦系統(tǒng)的設(shè)計者需要具備將產(chǎn)品需求轉(zhuǎn)化為機(jī)器學(xué)習(xí)問題的能力，能夠掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的研究方向和算法，將各種算法物盡其用，這樣才能設(shè)計出一個優(yōu)秀的系統(tǒng)。人工智能技術(shù)對于推薦系統(tǒng)的影響是巨大的。從人工推薦到深度學(xué)習(xí)模型，在日新月異的技術(shù)浪潮中，推薦系統(tǒng)已經(jīng)成為了諸多互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的基石。過去十多年的研究和開發(fā)，使得這個領(lǐng)域迅猛發(fā)展，推動了人工智能很多方向的前進(jìn)。從現(xiàn)實(shí)來看，推薦系統(tǒng)要成為智能系統(tǒng)，還有很長的路要走。我們需要站在更高的維度來看待和思考推薦系統(tǒng)，提出更加具有挑戰(zhàn)的問題，基于這些問題才能引領(lǐng)我們?nèi)ジ镄路椒ㄕ?，?chuàng)新出一整套能夠大幅度豐富用戶體驗(yàn)與提高產(chǎn)品價值的推薦系統(tǒng)理論與實(shí)踐。參考文獻(xiàn)［1］ 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