目錄結構
1，推薦系統的概率及部署
2，新聞推薦系統特點分析
3，協同過濾算法分析
4，系統評估與安全
一：推薦系統的概覽及部署
首先明確一個概念，推薦系統是什么，或者說解決了什么樣的一個問題。
新聞推薦系統解決的是咨詢、用戶和環境之間的關系，如圖，通過對用戶特征、環境特征、文章特征做綜合分析，將最合適、有效的內容推薦給用戶。
推薦系統在業務平台的定位
正所謂巧婦難為無米之炊，不光新聞推薦系統，幾乎所有人工智能模型都離不開大數據組件的支持。
要做到一個“千人千面的推薦系統“，需要大數據的支持，可能涉及的大數據組件如spark、Hadoop，支持組件ES、Kafka等，不做具體分析，各有好壞，需要再實際業務環境中選擇使用，不用最好的，但要最適合的。
推薦系統在整個系統中的粗略定位如下。
推薦系統的核心模塊
系統是個閉環，從數據收集啟動，通過ETL做標的物處理，經特征工程做特征后，交由推薦算法處理訓練、預測，生成推薦結果，推薦結果提交給用戶后收集用戶反饋，並以此作為數據不斷優化更新模型。如圖。
常用特征分析
處理好特征，有助於推薦的精准度，特征一般包含相關性特征，環境變量特征，熱度特征，協同特征。依據具體業務邏輯特征選取使用。
召回、排序策略
針對生成結果如何召回、排序也是一個需要考慮的問題，個人建議執行多路召回，避免了單一算法的局限性，有效解決產生推薦范圍越來越單調的問題。
具體通過對不同路線召回的權重選擇，時間衰減降權，懲罰熱點等完成。
二：新聞推薦的特點分析
新聞推薦的特點，注定需要NLP的煉金石。
文本分析在新聞推薦中的應用
用戶興趣：為喜歡【游戲】相關文章的用戶打上【游戲】標簽。
內容推薦：把喜歡【電影】相關推薦給喜歡【電影】的用戶。
頻道生成：把【財經】文章歸類到【財經頻道】。
文本特征
新聞資訊類產品的特殊性，注定了對內容實時性的需求，導致對歷史數據消費不足，沒有文本特征冷啟動困難。
一般人為使用分類、實體詞、關鍵字等顯式特征，部分使用隱式特征（如LSA）。
文本特征價值：
細粒度啟動能力強，如：【故宮旅行攻略】與【北京旅行攻略】。
無文本特征，搜索引擎無法工作。
文本特征模型：
個人推薦bert，bert在問答系統、情感分析、命名實體識別、垃圾郵件過濾、文檔聚類等方面成績顯著，這些對新聞推薦工作都是有幫助的。
新聞推薦主要需要：關鍵字獲取、主題抓取、后續的垃圾新聞過濾等。
此外，LDA主題生成模型在做基於物品相似推薦上效果不錯，可以考慮使用
三：協同過濾算法分析選擇
典型的推薦算法
本文重點是基於協同過濾的推薦系統，其他算法不做比較、解釋。
兩種經典協同過濾算法比較
協同過濾又可以分為基於用戶的協同過濾，基於物品的協同過濾，使用場景須自行分析，會在后面做兩種比較。
基於物品的協同過濾
分析：電商等以物品為主的應用場景。
特點：用戶數大於物品數，通過分析物品推薦用戶。
基於用戶的協同過濾
應用場景：新聞等以內容為主的平台
特點分析：內容量遠大於用戶數，通過分析用戶推薦內容。
人物畫像
基於用戶的協同過濾需對用戶有一點的了解，如果深入分析，可以考慮生成人物畫像。
人口屬性——用戶是誰（性別，年齡等）。
興趣偏好——個人愛好、品牌偏好等。
社交屬性——社交活躍度。
消費屬性——消費需求、消費習慣。
幾種常用的相似度計算方法。
介紹完以上信息，做個總結。協同過濾歸根結底，是一個計算用戶、物品與其他用戶、物品相似的一個過程，為相似的用戶、物品推薦與之相關的內容。
對於這個“相似”，一般使用一下幾種方法計算
歐幾里德距離：
皮爾遜相關系數：
cosine相關度：
對比分析：
此處對兩種推薦算法做個對比分析，不做其他相關贅述。
SparkMl與Mahout對比選擇：
SparkMl： Mahout：
語言：Scala、Python、Java 語言：Java
定位：Spark里的機器學習庫 定位：Java庫
領域：常規的機器學習算法如CF、特征工程、數據處理。 領域：CF、集群、分類
這里個人推薦使用sparkMl，因為開發文檔等全面，便於參考，且更成熟。
四：系統評估與安全
可能影響評估效果的因素及要點：
推薦系統架構的改進，召回模型改進，推薦特征增加，算法參數優化等。
一個系統搭建成功，很重要的一點是，不光看他能不能用，還要看他的實用效果如何，並不管改進。
需要注意：兼顧長期與短期指標，注意協同效益的影響，必要時隔離統計。
A/B Test提供評估：
如同推薦系統的閉環工作一樣，A/B test也是一個閉環的工作流程。通過測試分析數據，提出改進想法加入測試，有效產品化使用，無效吸取經驗。
A/B test 實現原理
通俗的講，遵循單一變量原則，明確自身期待目標，然后控制完成目標的單一變量，執行灰度測試，通過實施反饋修正方案。
風險內容識別與安全：
一個新聞推薦系統在推薦的同時也需要對新聞內容進行審核，對一些低質量內容采取過濾不推薦策略，保證推薦新聞的高效且有用。需注意如一下幾點：
推薦信息低質過濾（如被用戶標記質量差）。
違法違規內容過濾。
低俗內容識別過濾。