前言
在电商背景下，为用户提供精准的导购推荐不仅能极大提升购物体验，也成为推动业务增长的关键驱动力。随着人工智能和数据科学的快速发展，实现“千人千面”的个性化推荐已不再是无法触及的梦想。如何在众多商品中准确捕捉用户的偏好，并推荐最合适的商品，是每一个零售商不断探索的目标。在本篇博客中，我将和大家分享一些在个性化推荐实践中积累的经验，希望能为大家在此领域的研究和应用提供一丝启发。
正文
特征工程
随机森林模型筛选出重要特征
随机森林：随机森林是集成学习的一种算法，它创建多个决策树并将它们组合起来以得到更准确和稳定的预测。因为它的准确度和能力处理复杂的非线性关系，在各种分类和回归问题上都有广泛应用，例如金融风险评估、医疗诊断、特征选择和影像识别。
根据随机森林模型训练结果选取重要特征TOP N+ 。
算法工程
召回
业务规则召回
传统的业务规则召回是一种基于明确规则的推荐方法，在早期的推荐系统或一些场景下仍然广泛使用。它通过人为设定一系列业务规则来控制推荐的结果，而这些规则通常根据产品属性、用户属性、操作行为、环境因素等数据来定义。以下是一些传统业务规则召回的常见实现方式：
- 基于商品属性的召回：根据商品的分类、品牌、价格区间、新旧程度、库存量等属性设定规则，推荐符合特定条件的商品给用户。
- 基于用户属性的召回：根据用户的年龄、性别、地区、历史购买行为等信息，推荐相应人群可能感兴趣的商品。
- 基于时间的召回：结合特定时间、季节或节日，推荐相关商品。例如，夏天推荐夏装，母亲节推荐礼物。
- 基于行为的召回：根据用户的浏览、搜索、购买等行为历史，推荐与之相关的商品或服务。
- 基于环境的召回：考虑天气、地点等环境因素，如在寒冷天气推荐取暖设备，或在旅游热点地区推荐旅游相关商品。
传统业务规则召回的好处在于直观、可控且易于理解和实施。它使得业务逻辑的调整可以迅速反映在推荐结果上。此外，对于遵循严格合规和法规要求的行业，业务规则召回也比较适用，因为推荐的逻辑和结果都是可解释的。
然而，这种召回方式也有明显的限制。首先，它依赖于人工设定的规则，这可能会导致推荐的灵活性和多样性不足。此外，随着可供选择的商品和用户数量的增加，手动定义和维护规则的工作量会显著增加。另外，它通常缺乏个性化，因为推荐通常基于广义群体的统一标准而不是个体的独特喜好。
热门商品召回
当新用户或者没有足够用户行为数据进行个性化推荐的情况做推荐，通常被称为“冷启动”问题。为了解决这一问题，热门商品召回是一种常用的策略。
热门商品召回通常指的是将平台中销量高、评分好、热度高的商品作为推荐项呈现给用户。这种做法的背后逻辑基于一个假设：热门商品往往更可能被普遍接受和喜欢，因此在没有用户个人偏好数据支持下，推荐热门商品是比较安全的策略。
协同过滤召回
Swing 模型基于协同过滤的方式，产出商品之间的相似度。
Swing和ItemCF非常像，唯一的区别是计算物品相似度的公式不一样。
ItemCF：如果同时喜欢两个物品的用户越多，那么这两个物品的相似度越高。
Swing：如果同时喜欢两个物品的用户越多，且这些用户的重合度越低，那么这两个物品的相似度越高。
GDBT模型召回
GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种流行的集成学习算法，也称为梯度提升决策树。它是Boosting家族的一员，用于回归和分类问题。GBDT的核心思想是结合许多简单的模型（通常是决策树，尤其是CART决策树），组成一个强大的集成模型。
工作原理：
GBDT通过顺序地添加决策树，每棵树都试图纠正前一棵树的预测误差。该算法使用梯度下降法来最小化损失函数。在每一步，它添加一个新的树，该树预测前一步所有树的结合的负梯度（残差）。
通过GDBT模型我们就可以根据用户行为发掘用户喜好，找到他感兴趣的商品。
详细原理可参考：传统机器学习笔记7——GBDT模型详解-CSDN博客
粗排/精排
FM 模型
FM（Factorization Machine）是一种常用的机器学习模型，用于处理稀疏数据和特征交互的问题。它是由Steffen Rendle在2010年提出的。FM模型基于因子分解机制，能够学习特征之间的隐含关系和交互信息。
FM模型通过对特征进行因子分解来建模特征之间的交互关系。它通过将特征表示为低维稠密的向量表示，并使用这些向量来计算特征之间的交互。FM模型的主要思想是通过两两特征交互的二阶项来捕捉特征之间的关联，同时还包括一阶项用于表示特征的线性关系。
通过FM模型的结果，可以反映用户对商品的喜好程度，这里用于精排打分。
重排
重排环节，确实可以根据不同的业务场景和需求进行特定规则的干预。重排通常发生在召回阶段之后，其目的是进一步优化已召回商品的排序，以便向用户展示更加符合其兴趣和期望的列表。
总结
穿越在数据的海洋，攀爬技术的高峰，导购推荐探索的道路充满了变数和挑战。每一次假设背后都蕴藏着无限可能，而每一次论证都需足够的谨慎和严密。虽说这是一个步履维艰的旅程，但每前进一步，都意味着对用户需求更深一层的理解和对市场规律更准确的把握。大胆假设，小心论证，让我们持续推动个性化推荐的疆界，以期达到商业价值与用户满意的最佳平衡。在这个过程中，无论是成功的喜悦还是失败的教训，都是通往理想推荐系统之路上不可或缺的一部分。
