前言

本文是推荐算法系列第三篇：组合推荐算法。要看懂本文，需要先阅读前两篇算法《推荐算法系列一：基于内容的推荐算法》和《推荐算法系列二：协同过滤算法》

组合推荐算法理论基础

组合推荐算法是为了弥补单一推荐算法的不足，将多种推荐算法进行混合，从而达到取长补短效果一种新算法。单独某种推荐算法不可能解决所有的问题，本课题所研究的基于内容的推荐算法和协同过滤算法均存在缺点，如果仅使用基于内容的推荐算法，那么推荐的结果将永远与用户现有的兴趣爱好有关，而用户的潜在兴趣将难以激发；如果仅使用协同过滤算法，虽然会挖掘用户潜在兴趣，提高推荐惊喜度，但是缺乏内容的准确推荐，而且当新系统上线时，会由于缺乏评分数据而难以运行推荐系统。所以，有必要将本课题的两种推荐算法结合起来。

算法的组合方式有多种，大体分为以下几类：

（1）加权型

加权型就是将不同算法的推荐结果进行加权混合。最简单的就是线性加权法，分别给基于内容的推荐结果和协同过滤算法结果赋予一定的权重，然后衡量此权重下的推荐质量，不断地去调整权重值来达到最佳状态。

（2）转换型

转换型很好理解，就是根据不同的场景，转换不同的推荐算法。在评分信息不足时，用基于内容的推荐算法，在评分信息较为充足时，转换成协同过滤算法。

（3）合并型

同时使用多种推荐算法，得出推荐结果，将结果合并给用户，为用户提供参考。

（4）特征组合型

特征组合型是将来自不同数据源的特征组合起来，然后将这个组合的结果给另一个推荐算法使用，以此产生推荐。这种方法的好处是降低了推荐系统对某些数据源的敏感度。

（5）瀑布型

这种组合方式是先用一种推荐算法得出推荐结果，这是一个较为粗略的推荐结果，然后用另一种推荐算法对这个推荐结果进行再筛选，得到最终的较为精确的推荐结果。

组合推荐算法实现

本课题的组合推荐算法使用线性加权法实现，因为第3章和第4章已经分别实现了基于内容的推荐算法和协同过滤算法，只需要将推荐结果进行加权混合即可。

但是考虑到系统难免会出现数据不足的问题，导致推荐结果不足，且考虑到用户体验，在资讯推荐系统中，有必要加入热点推荐算法，在推荐结果中保留一定数量的热点资讯，这样一来，既可以保证推荐数量，又可以提升用户体验。

由于热点推荐算法不是本课题的研究重点，且其实现过程比较简单，仅仅是查询热度较高的资讯，所以不再赘述其实现过程。

本课题的组合推荐算法对推荐结果的组合可以用公式描述如下：

上式中，CB为基于内容的推荐算法推荐结果集，CF为协同过滤算法推荐结果集，HOT为热点推荐算法结果集，、、分别是它们对应的权重，最终形成的推荐结果集为集合Result。设计组合推荐算法过程如下：

输入（INPUT）：目标用户u，基于内容的推荐算法权重，协同过滤算法权重，热点推荐算法权重，推荐数量N。

输出（OUTPUT）：推荐结果集合R。

运算流程（PROCESS）：对于目标用户u，执行下面操作：（1）对u使用基于内容的推荐算法进行推荐，得到推荐结果集合CB。（2）对u使用协同过滤算法推荐，得到推荐结果集合CF。（3）对u使用热点推荐算法推荐，得到推荐结果集合HOT。（4）分别对集合CB、CF、HOT中的元素加权重、、，并将加权后的结果合并排序（5）对于合并后的结果，取前N项作为最终推荐结果集合R，并输出。