此为DataWhale与天池联合举办的新人赛——新闻推荐，第一个小任务：实现一个Baseline

1 题目

数据来自某新闻APP平台的用户交互数据，包括30万用户，近300万次点击，共36万多篇不同的新闻文章，同时每篇新闻文章有对应的embedding向量表示。为了保证比赛的公平性，将会从中抽取20万用户的点击日志数据作为训练集，5万用户的点击日志数据作为测试集A，5万用户的点击日志数据作为测试集B。

根据点击日志数据，为测试集的每个用户推荐5篇新闻文章，以最大化下一次用户的点击率。评价指标是MRR。

 

2 赛题理解

题目要求对每个用户推荐5篇新闻文章，文章总数有36万+，这是一个真实的业务场景，需要先建模成数学问题再求解。该问题与常见的回归、分类问题不同，直接做分类（36万+类别）显然是不合适的。

在这样的场景下我们通常求出user点击item的概率，按概率降序排序，取前五推荐给用户。

如果对每个用户，我们都求出该用户与36万+文章的点击率，并排序，这对模型来说工作量是很大的，耗时很长，无法满足推荐系统的实时性要求。

所以，在推荐场景中，我们先通过简单的方法召回一定数量user最可能点击的item，再用排序模型对其排序。召回阶段和排序阶段是串行的，所以召回阶段是非常重要的，若重要的item没有被召回，那排序模型再好都是没有用的；排序阶段是将用户最可能点击的item排在前面，这可以进一步地提高MRR指标。可以说召回是基础，排序是对召回结果的进一步优化。

 

3 ItemCF算法实现新闻推荐

ItemCF是基于物品的协同过滤方法，常用于召回阶段。本文将实现ItemCF算法，并将其作为新闻推荐的baseline。

ItemCF算法的核心是计算两个物品的相似度，需要注意的是，两个物品的相似度由用户对其的喜好程度决定，不由物品本身的内容属性决定。

ItemCF算法包括两个步骤：

step1：计算两个物品的相似度，为了便于查找，通常用哈希表存储，形如{item1:{item2:sim12,item3:sim13,...},...}。

相似度结果存储起来，需要的时候直接加载使用。物品相似度需要定期依据新来的数据对其进行更新。

 

step2：计算user对item的点击率

根据用户历史的点击行为计算user对某item的喜爱程度，越喜爱，点击率自然越大。

点击日志数据的格式如下所示：

我们需要将其整理为用户的点击序列格式{user1: [(item1:,time1), (item2, time2)...],...}，这样可以方便地查找每个user的历史点击行为。

通常我们希望会将历史点击行为按点击时间排序，即time2>time1。这样做的好处是可以考虑时间对喜爱程度的影响，越久远的点击行为对喜爱程度的影响越弱。

 

 

 

 

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来源： https://blog.csdn.net/G_B_L/article/details/110130913