抖音首次公开算法推荐原理

推荐算法：用数学方法高效匹配信息

互联网诞生后，为了高效连接人和信息，共出现过四类主要技术/模式：

• 第一类是门户网站，核心逻辑是对内容建立分类目录，按目录对不同信息进行集纳，用户按照目录路径查阅信息；
• 第二类是搜索引擎，其最大特点是基于用户的搜索需求，通过搜索引擎主动搜寻信息；
• 第三类是社交网络，其特点是用户首先要关注好友或者订阅频道，系统基于此进行推送；
• 最后一种是推荐系统，特点是系统会更加智能主动地发掘用户的兴趣。

那么推荐系统是如何实现更加高效的信息匹配的呢？

事实上，推荐算法的本质是个极其高效的信息过滤系统。个性化推荐算法，好比给每个人量身定制了一个信息“快递员”，能更高效、准确地把合适的信息推送到用户面前，满足每个用户各不相同的需求。

今天，这类算法已广泛应用于电商平台（商品推荐）、视频网站（内容推送）及社交网络（好友/信息流推荐），通过“千人千面”推荐显著提升推荐的精准度和用户体验。

而从技术视角来看，推荐算法的基础是机器学习。事实上，机器学习是人工智能的核心技术之一，其定义有很多种，大体都可以归结为通过已有的数据进行数学建模、挖掘规律，随后，在此基础上对未知的数据进行预测。

推荐算法是机器学习技术的重要应用领域之一，其核心目标是通过分析用户的“ 行为”（点击、浏览、喜欢、转发、收藏等），构建个性化的推荐模型。具体而言，系统会基于用户历史动作、对象特征和上下文环境，采用算法模型预测用户可能会对什么样的内容产生什么样的行为。

传统推荐，不需要算法“懂”内容

“协同过滤”（ Collaborative Filtering，简称 CF）推荐算法是最经典的推荐算法之一，至今仍然在广泛使用。所谓“协同过滤”推荐，简单来说就是协同用户的行为，一起对海量的信息进行过滤，从中更加快速筛选出用户可能会产生行为（比如完播、点赞）的内容。

基于内容的协同过滤的大致过程是这样的。比如用户 A 观看了内容 X、Y、Z，用户 B 观看了内容 X、Z、W，那么 X 和 Z 之间就有较高的相似度。然后根据用户对已观看或已评分内容的偏好，为用户推荐与这些内容相似的其他内容。重点是计算内容之间的相似度，根据用户的行为数据，找出与目标内容相似的其他内容。这种方法在内容数量相对稳定、用户数量较大的场景下表现较好。

因此协同过滤可以在完全“不理解内容”的情况下，也为用户推荐其可能想看的内容。其原理简单来说就是，找到和你兴趣相似的用户，把他们感兴趣的内容也推荐给你。

协同过滤机制

不过，要在上亿用户中满足上述需求，过程要比上图复杂很多。协同过滤进化出的“矩阵分解”（Matrix Factorization）算法，是业界最常用算法之一。其过程简单说是，基于用户行为数据，构建共现矩阵。

矩阵分解算法构建共现矩阵的过程 [1]

在协同过滤的过程中，用户相似度的计算是算法中最关键的一步。通过上文介绍可知，共现矩阵中的行向量代表相应用户的用户向量。那么，计算用户 A 和用户 B 的相似度问题，就是计算用户向量 A 和用户向量 B 之间的相似度，两个向量之间常用的相似度计算方法有多种，下面介绍其中一种。

余弦相似度，如下图公式所示。余弦相似度（Cosine Similarity）衡量了用户向量 A 和用户向量 B 之间的向量夹角大小。夹角越小，证明余弦相似度越大，两个用户越相似。 [2]

余弦相似度公式

**以上内容描述了协同过滤的流程。协同过滤算法通过分析用户行为数据而非内容特征，实现个性化推荐。**需要说明的是，上述介绍只是非常精简的协同过滤推荐算法的描述，具体的细节在不同场景中可能有差异。

推荐算法升级：神经网络激发深度学习能力

随着微软的 Deep Crossing，谷歌的 Wide＆Deep，以及 FNN、PNN 等一大批优秀的深度学习推荐模型在 2016 年被提出，推荐系统全面进入深度学习时代。 [3]

时至今日，深度学习推荐模型已经成为推荐领域当之无愧的主流。行业以多层感知机器（Multi-Layer Perceptron，MLP）为核心，通过改变神经网络的结构，构建特点各异的深度学习推荐模型。在进入深度学习时代之后，推荐模型主要在以下两方面取得了重大进展。

（1）与传统的机器学习模型相比，深度学习模型的表达能力更强，能够挖掘出更多数据中潜藏的模式。

（2）深度学习的模型结构非常灵活，能够根据业务场景和数据特点，灵活调整模型结构，使模型与应用场景完美契合。

从技术角度讲，深度学习推荐模型大量借鉴并融合了深度学习在图像、语音及自然语言处理方向的成果，在模型结构上进行了快速的演化。

深度学习&神经网络原理介绍

深度学习的基础依然是机器学习。机器学习是人工智能的一个分支，核心目标是使用数据和算法使人工智能能够模仿人类的学习方式，并逐渐提高准确性。

在推荐算法应用领域，机器学习的核心目标是学习模仿人类点击某种内容的行为。其常见的过程大致可以简化如下：

• 准备训练集数据；
• 将训练集中的数据输入模型进行训练；
• 将模型输出数据与训练集的目标数据进行对比；
• 通过不断调整参数使得二者不断接近（数学称为拟合）。

这个过程，从表面看和老师教授学生新知识类似：在训练集（相当于老师）的指导下，通过大量的数据输入（相当于练习题），对比目标不断调整模型参数（改错），使得模型输出结果尽量准确，这个过程就是机器学习。

近几年，机器学习的能力越来越强，这得益于深度学习的发展。深度学习是机器学习的高级形态，其核心特点是以人工神经网络为架构。

人工神经网络（Artificial Neural Network，即 ANN）是模仿生物大脑内神经网络的结构和功能设计的计算模型，由大量的节点（类似生物大脑的神经元）之间相互连接构成。

人工神经网络可以分成三个主要部分：输入层、隐藏层、输出层。输入层能够对外界的信息进行处理和分类，然后将结果传递给下一层；隐藏层可能包含一层或多层，能够对输入层或者其他隐藏层传递来的信息进行处理，并将信息传递给输出层或下一个隐藏层；输出层对输入进来的信息进行最终分类判断，并输出结果。深度学习中的“深度”，指的就是在神经网络中使用“多层”，通常情况下，层数越多，算法的能力越强。

神经网络结构

在深度学习中，现实世界的所有事物都可以被转化为向量，模型的输入和目标首先被向量化，再进行各种复杂运算。在此用“破案抓小偷”的类比，来介绍神经网络的基本原理：

• 输入层：小区保安（输入特征）

小区门口的保安负责登记来访人员信息，例如戴黑帽子、穿红衣服、背双肩包（像素级基础特征）。登记完成后，他把这些信息写成小纸条，传给下一层侦探。

• 中间隐藏层：多组侦探（加工分析特征）

第一组侦探：看小纸条拼拼图，发现“黑帽子+红衣服”常出现在便利店盗窃案；

第二组侦探：查历史档案，发现“双肩包+上午 8 点”对应小区快递被偷案；

第三组侦探：画嫌疑人画像，综合“黑帽子、红衣服、双肩包+多次出现在案发地”，锁定惯犯特征；

• 输出层：警长拍板（输出计算结果）

警长拿到综合报告，对比数据库后大喊：“这是上周连环盗窃案的 A！”（输出计算结果）

• 训练过程：

一开始侦探们总认错人，队长会复盘：“上次把戴黑帽子的外卖员当成小偷，是因为没考虑时间特征！”. 于是调整“时间权重”，下次侦探优先检查“黑帽子+非工作时间”的人。如此反复训练后，侦探队成了抓小偷专家。

以上为简化案例，实际模型的复杂度远高于此。但其底层原理大体类似，都是将现实问题转化为纯粹的数学问题。从理论上来说，只要有足够大量的数据对深度神经网络进行训练，它就能用来模拟任意类型的函数，解决各种类型的问题。