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Target 的推荐算法背后的科学原理

对中使用的算法的深入描述 Adobe Target Recommendations包括模型训练的逻辑和数学细节以及模型服务的过程。

模型训练是生成推荐的过程， Adobe Target 学习算法。 模型服务是 Target 向网站访客提供推荐（也称为内容交付）。

Target 中包含以下各种类型的算法 Recommendations：

• 基于项目的算法：包括遵循“查看/购买此项目的用户也查看/购买了这些项目”逻辑的算法。 这些算法被分组在伞形术语item-item协同过滤下，以及 具有相似属性的项目 算法。

• 基于用户的算法：包括 最近查看的项目 和 为您推荐 算法。

• 基于热门程度的算法：包含返回网站中“查看次数最多”或“购买次数最多”项目，或按类别或项目属性返回“查看次数最多”或“购买次数最多”项目的算法。

• 基于购物车的算法：包含基于多项目的推荐，并具有逻辑“已查看/购买这些项目的人，也已查看/购买这些项目”。

• 自定义标准：包括基于上传到的自定义文件的推荐 Target.

上面列出的许多算法都基于存在一个或多个键值。 这些键用于在内容交付时（提出推荐时）检索相似的项目。 客户指定的键可以包括某位访客正在查看的当前项目、上次查看或购买的项目、最常查看的项目、当前类别或该访客最喜爱的类别。 其他算法（例如基于购物车或基于用户的推荐）则使用隐式键（客户无法配置）。 有关更多信息，请参阅 推荐键，在 使推荐基于推荐键. 但请注意，这些键仅在模型服务时间（内容交付）相关。 这些键不会影响“离线”或模型训练时间逻辑。

以下部分以与上述算法类型略有不同的方式分组算法。 下面的分组是基于模型训练逻辑的相似性。

物料 — 物料协同筛选

算法包括：

• 查看了这个项目，也查看了那个项目的人
• 查看了这个项目，但购买了那个项目的人
• 购买了这个项目，也购买了那个项目的人

Item-Item协同过滤推荐算法基于这样一个思想，即应该使用许多用户的行为模式（因此是协作的）为给定项目提供有用的推荐（例如，筛选可能推荐项目的目录）。 虽然有许多不同的算法属于的通用范围， 协同过滤，这些算法普遍使用行为数据源作为输入。 In Target Recommendations，这些输入是用户独特的项目查看和购买。

对于“查看/购买此项目的用户也查看/购买了这些项目”算法，目标是计算所有项目对之间的相似度s(A，B)。 对于给定的项目A，排名最前的推荐按其相似度s(A，B)排序。

此类相似性的一个示例是项目之间的共现：购买两个项目的用户数量的简单计数。 虽然这种指标是直观的，但过于天真，因为它偏向于推荐受欢迎的项目。 例如，如果在杂货店大多数人都购买面包，则面包与所有物品的高共现率会很高，但它不一定是很好的推荐。 Target 而是使用一种更复杂的相似性量度，称为对数似然比(LLR)。 当A和B两个项目同时发生的概率与它们不同时发生的概率差别很大时，该数量就很大。 具体来说，请看以下案例 查看了这个项目，但购买了那个项目的人 算法。 当购买B的概率为100时，LLR相似度较大 非 是否有人查看了A。

例如，如果

那么项目B不应该和项目A一起被推荐。提供了这个对数似然比相似度计算的完整细节 此PDF中.

实际算法实现的逻辑流程如下图所示：

这些步骤的详情如下：

• 输入数据：行为数据，采用以下方式收集： 实施Target or from Adobe Analytics.

• 模型训练：

  • 数据清理和取样：对于具有N天回顾的算法，将首先筛选行为数据，以仅包含这N天的数据。 然后，应用收集规则和全局排除项以删除任何不应推荐的项目。 最后，任何与1,000个以上项目交互的访客都会将其使用数据采样为仅1,000个项目。
  • 项目相似度计算：这是核心计算步骤：计算所有候选项目对之间的对数似然比相似度，并根据此相似度得分对项目对进行排名。
  • 脱机筛选：最后，应用任何进一步适用的动态过滤器（例如，动态类别排除）。 执行此步骤后，将全局缓存预计算的推荐以供提供。

• 模型服务：Recommendations内容交付自 Target的 全局“边缘”网络. 向mbox请求时 Target 并且确定“推荐”内容应交付到页面，请求合适的 项目键 ，则推荐算法或者从请求中解析，或者从用户配置文件中查找，然后用于检索在之前步骤中计算的推荐。 此时，在相应的之前，应用更多的动态过滤器 设计 已呈现。

内容相似度

包含的算法：

• 具有相似属性的项目

在此类算法中，如果两个项目的名称和文本描述在语义上相似，则认为两个项目是相关的。 与大多数推荐算法必须使用行为数据源不同，内容相似度算法使用产品目录中的元数据来推导项目之间的相似度。 Target 因此，能够在所谓的“冷启动”情景中推动推荐，在这种情景中，未收集到任何行为数据(例如，在 Target 活动)。

尽管模型的服务和内容交付方面有 Target内容相似度算法与其他基于项目的算法相同，模型训练步骤截然不同，涉及一系列自然语言处理和预处理步骤，如下图所示。 相似度计算的核心是利用修改后的tf-idf向量中的余弦相似度来表示目录中的每个项目。

这些步骤的详情如下：

• 输入数据：如前所述，该算法完全基于目录数据(摄取到 Target 通过 目录信息源、实体API或来自页面上的更新.

• 模型训练：

  • 属性提取：在应用常规静态筛选器、目录规则和全局排除项后，该算法会从实体架构中提取相关文本字段。 Target 自动使用实体属性中的名称、消息和类别字段，并尝试从自定义中提取任何字符串字段 实体属性. 通过确保该字段的大多数值不能作为数字、日期或布尔值进行解析，可完成此过程。

  • 词干和停用词删除：要获得更精确的文本相似度匹配，请谨慎地删除不会显着改变项目含义的非常常见的“停止”词（例如，“was”、“is”、“and”等）。 类似地，词干是指将带有不同后缀的词语减少到其根词语的过程，根词语具有相同的含义（例如，“connect”、“connecting”和“connection”都拥有相同的根词：“connect”）。 Target 使用Snowball词干器。 Target 首先执行自动语言检测，最多可以删除50种语言和18种语言的词干。

  • N元组创建：在执行上述步骤后，每个单词都将被视为令牌。 将令牌的连续序列组合成单个令牌的过程称为n元组创建。 Target的算法最多可考虑2克。

  • tf-idf计算：下一步涉及创建tf-idf向量，以反映令牌在项描述中的相对重要性。 对于项目i中的每个令牌/术语t，位于具有的目录D中 第|D|个项，首先计算项频度TF(t，i)（项出现在项i中的次数），以及文档频度DF(t，D)。 本质上，存在令牌t的项目数。 则tf-idf度量为

    

    Target 使用Apache Spark的 tf-idf 功能化实现，它实质上是将每个令牌散列为一个包含218个令牌的空间。 在此步骤中，还通过根据 标准.

  • 项目相似度计算​最后的项目相似度计算采用近似的余弦相似度。 对于两个项目， A 和 B，利用向量tA和tB，将余弦相似度定义为：

    

    为避免计算所有N x N项之间相似性的复杂度过高， tf-idf 向量被截断以仅包含其最大的500个条目，然后使用该截断向量表示计算条目之间的余弦相似度。 与其他近似最近邻算法（如局部敏感哈希算法）相比，该算法对稀疏向量相似度计算具有更好的鲁棒性。

  • 模型服务：此流程与上一节中所述的项目项协同筛选技术相同。

多键建议

算法包括：

• 基于购物车的推荐
• 为您推荐

最近新增的 Target 推荐算法套件包括 为您推荐 以及一系列基于购物车的推荐算法。 这两种算法都使用协同过滤技术形成基于单个项目的推荐。 然后，在服务时间，用户的浏览历史记录中有多个项目(对于 为您推荐)，或者用户的当前购物车（适用于基于购物车的推荐）用于检索这些基于项目的推荐，然后合并它们以形成推荐的最终列表。 请注意，存在多种风格的个性化推荐算法。 多键算法的选择意味着，当访客有任何浏览历史记录且推荐可以更新以响应最新的访客行为后，即可立即使用推荐。

这些算法基于基于项目的推荐部分中描述的基本协同过滤技术，并且还结合超参数调整来确定项目之间的最佳相似性量度。 该算法对每个用户的行为数据执行时间顺序分割，并且训练关于较早数据的推荐模型，同时试图预测用户稍后查看或购买的项目。 产生最佳值的相似性量度 [平均平均精度] (然后选择https://en.wikipedia.org/wiki/Evaluation_measures_(information_retrieval)。

模型训练和评分步骤的逻辑如下图所示：

这些步骤的详情如下：

• 输入数据：这与项目 — 项目协同筛选(CF)方法相同。 两者均为您推荐 和基于购物车的算法使用行为数据，其形式为在您收到 实施Target or from Adobe Analytics.

• 模型训练：

  • 数据清理和取样：这再次与协作筛选方法相同，协作筛选方法应用回顾窗口将行为数据筛选到合适的日期范围，然后应用目录规则和全局排除。 与1000多个项目进行交互的访客仅考虑其最近的1000个使用情况。
  • 训练测试拆分：按时间顺序对每个用户的使用情况进行拆分，将其前80%的使用情况分配给训练数据，其余20%分配给测试数据。
  • 项目相似度模型训练：核心项目相似度计算因 为您推荐 和基于Cart的算法。 对象 为您推荐，项向量具有维度NUsers，其中每个条目表示该项用户的隐式评级总和 — 为购买项赋予的权重是该项查看次数的2倍。 对于基于购物车的推荐，项目矢量具有二进制条目；如果仅考虑会话内行为，则每个会话都有一个新条目。 否则，每个访客在此项目矢量中都有一个条目。

  训练步骤计算几种类型的向量相似度： LLR相似度(此处讨论)、余弦相似度（以前定义）和规范化L2相似度(定义为：

  

  • 项目相似度模型评价：模型评估是通过采用上一步中生成的建议并对测试数据集进行预测来完成的。 在线评分阶段是通过在测试数据集中按时间顺序排序每个用户的项目使用情况，然后为排序的项目子集提出100个推荐来模拟的，以尝试预测后续查看和购买。 一个信息检索量度， 平均平均精度来评估这些建议的质量。 此量度考虑推荐的顺序，并偏向推荐列表中排名较高的相关项目，这是排名系统的重要属性。
  • 模型选择：在离线评估后，选择具有最高平均平均精确度的模型，并为其计算所有单个项项推荐。
  • 脱机筛选：模型训练的最后阶段是应用任何适用的动态过滤器。 执行此步骤后，将全局缓存预计算的推荐以供提供。

• 模型服务：与以前的算法不同，在以前的算法中，提供推荐涉及为检索指定单个键，然后应用业务规则， 为您推荐 而基于Cart的算法采用更复杂的运行时过程。

  • 多键检索和合并：对于基于购物车的推荐，购物车中传递的最多10个项目会被视为检索键，而来自每个项目的推荐会被平均加权。 对象 为您推荐，最多可以将最近五个独特查看的项目和最近五个独特购买的项目视为检索键，其中来自购买项目的推荐的权重是来自查看项目的推荐的两倍。 在合并推荐时，如果一个项目出现在多个单独的推荐列表中，则会添加其加权相似性得分。 此阶段的最终推荐列表是经过合并的重新加权推荐列表，按降序排列。
  • 正在筛选：接下来，应用筛选规则（如删除以前查看和/或购买的项目）以及其他动态业务规则。

下图说明了这些流程，其中访客查看了项目A并购买了项目B。系统将使用每个项目标签下方显示的离线相似度得分来检索各个推荐。 检索后，将推荐与加权相似度得分相加。 最后，在客户已指定必须筛选掉以前查看过的和购买过的项目的场景中，筛选步骤将从推荐列表中删除项目A和B。

基于热门程度

算法包括：

• 整个网站查看次数最多
• 按类别查看的次数最多
• 按项目属性查看的次数最多
• 全网站最畅销商品
• 按类别列出的最畅销商品
• 按项目属性列出的最畅销商品

Target 为网站中查看次数最多的项目以及最畅销的项目（或按项目属性或类别划分）提供了基于热门程度的算法。 基于热门程度的算法根据在给定时间范围内查看或购买该项目的会话数来排名项目。

所有这些算法都结合汇总的行为数据，其中以每小时和每日分辨率记录查看并购买项目的会话总数。 然后，各个算法会为客户配置的回顾时间范围找到查看次数最多或购买次数最多的项目。

各个算法的细微差别如下：

• 整个网站查看次数最多 和 全网站最畅销商品 按查看或购买这些项目的会话的总计数对项目进行排名。 输出是推荐项目的单个（无键）列表。
• 按类别/项目属性列出的“查看次数最多”/“最畅销商品”是推荐，其中项目按查看或购买这些项目的会话的汇总计数排序，但按项目类别或特定项目属性分组。 输出是推荐项目列表，由类别值或项目属性值作为键值。

最近查看的项目

“最近查看的”推荐算法允许对推荐进行会话内个性化。 此算法不需要离线“模型训练”。 相反， Target 使用唯一 访客资料 维护在给定会话中查看过并可在“推荐”活动中显示这些项目的运行中项目列表。 这允许实时更新推荐和下一页面个性化。

自定义标准

自定义标准允许客户 将其自己的推荐上传到 Target，提供了重要的灵活性，并允许“自带模型”功能。 自定义标准取代了的“离线培训”部分 基于项目 推荐，但其行为类似于在线内容交付阶段中基于项目的推荐算法，因为单个键用于检索推荐，然后应用业务规则/过滤器。

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