2.1.5. 总结

在本章中，我们学习了协同过滤的几种主要方法。协同过滤是推荐系统的基础技术，虽然看起来简单，但在实际应用中需要考虑很多问题。

我们首先学习了基于用户的协同过滤（UserCF）和基于物品的协同过滤（ItemCF）。这两种方法的思路都很直观：UserCF是找到兴趣相似的用户，然后推荐他们喜欢的物品；ItemCF是找到相似的物品进行推荐。在实际应用中，ItemCF往往比UserCF效果更好，主要原因是物品数量通常比用户数量少，物品的属性也比较稳定，相似度矩阵不需要频繁更新。

Swing算法是对传统ItemCF的改进，它通过分析用户行为的结构特征来减少噪音的影响，从而提高推荐质量。这个算法展示了如何通过更仔细的数据分析来改进简单的统计方法。

矩阵分解方法代表了协同过滤的另一个发展方向。传统的UserCF和ItemCF在数据稀疏时效果不好，而矩阵分解通过学习用户和物品的隐向量表示，可以预测用户对没有交互过的物品的兴趣。FunkSVD和BiasSVD是两个典型的矩阵分解方法，它们通过训练得到用户和物品的向量表示，然后通过向量相似度来进行推荐。

协同过滤方法也有一些明显的局限性。最大的问题是冷启动：对于新用户或新物品，由于缺乏历史数据，很难给出好的推荐。另外，传统的协同过滤方法主要依靠用户-物品的交互数据，很难利用其他有用的信息，比如用户的个人信息、物品的内容特征等。

虽然有这些局限性，协同过滤的核心思想在现代推荐系统中仍然发挥着重要作用。在接下来的章节中，我们会看到许多新的方法都可以看作是协同过滤思想的延续和发展，比如Item2Vec、DSSM、YouTubeDNN等，它们用更先进的技术来实现相似的目标。