from: https://blog.csdn.net/hxxiaopei/article/details/7695859
最近在做推荐产品，读了一些论文，客观的说，扯淡的居多，基本的思路也差不多，结合工作的情况，谈一下tag推荐的产品形态、主要问题以及如何推荐
产品形态以及主要问题
tag 的推荐系统，顾名思义，利用用户或者item的 tag信息进行推荐，涉及到两个产品形态：
1.tag-based recommend，基于tag信息推荐item给用户
2.tag recommend，给用户推荐tag
无论1,还是2，都面临一个问题，tag从哪里来？这个是tag推荐系统最为关键的事情。通常来讲，有4个：
1.专家标注，貌似jnni是这样做的
2.UGC，由用户产生，douban等很多都是这样搞得
3.系统产生，利用用户/item数据
4.人工和系统相结合
解决了tag产生的问题，构建tag体系后，我们只需要抽取相关的feature，就可以完成item推荐或者tag推荐。
tag产生
工程上分析一下如何生成tag：
1.专家标注
目前大多数公司不现实，尤其是startup时，不可能有这么大的投入。
在垂直领域，这个问题可以简化，成熟的相关网站抓取，比如3C类，可以去京东，中关村在线等，结构化数据，效果不错。
覆盖率可能不够，但是作为startup公司或者要求不高时，应该够用，如果做深，是一个无底洞，taobao N多人N年搞产品库，投入很大。
所以有朋友希望兼职做做产品库挖掘，尤其说类似淘宝那种，直接拒绝。
2.UGC
tag的获取不是问题，产生的tag有很大的随意性，问题在于如何处理这些tag，主要问题：
1.书写不规范，最重要的问题，比如 美女，大美女，recomend system recomendation system, RS 等等，需要做归一化
2.同义关系
目前UGC 产生标签，是最主要的形式，不过产品前期比较多，稳定后用户更多的会采用推荐的tag
3.系统产生
用系统产生tag，基于user或者item信息，最简单的方式，将用户访问item的title取出来，处理后生成tag给用户，比如用户浏览”美女范冰冰“，可以将”美女“”范冰冰“作为该item的tag。
这种方式在系统初始化时，非常有效，无UGC数据，如果给用户提供tag，提高用户体验以及规范用户行为
目前的工作主要是针对用户的浏览的web，提供该web的tag信息，供用户选择。问题是web的title包含的信息太好，尤其是非文本类web页面。主要处理的方式，对title分词后
1.过滤掉停用词，比如数字，的，一个 等，极端一点过滤掉所有的单字，但是会将其中的名词滤掉
2.只考虑名词，动名词，地名，人名等实体词，这些词对title的信息描述比较好，类似 购买，采购等动词没有意义，这些信息可以在分词是获取到词性信息
3.计算每个token的idf值，对于title来讲，token的 tf值一般都是1，所以只需要idf，出现在title的次数越多，idf越小，生僻token的idf值偏大
目前没有办法很好的计算token的全局或者在title中的分数，只能用idf来描述，大多数情况下还行，但是不够准确。
将用户访问过过的所有item title获取到，提取出来的tag可以作为用户的profile
4.人工和系统结合
这个依赖稍微多一些，1，通过专家或者其他方式获取一批种子数据，比如某些item的tag，然后通过item间的相似性或者其他方式将item关联起来，将tag扩散出去，同样可以生成item的tag列表，当然会有一个权重信息，将低权重滤掉即可。UR
产生种子后，搜索数据中在同query下,url的内容相似性也很大 ，可以获取query->clicked url list以及 clicked url->qurey list，目标是同时对query以及url产生tag，初始化 ，其中 表示通过改query点击url的次数除以通过query点击所有url的总次数。
同时 ， 表示通过通过q访问u的次数除以通过所有qeury访问u的总次数，不停地迭代，最后将seed中的tag扩散出去，针对每个url/query,去概率最大的几个tag。
tag推荐
当有了tag数据后，就是利用tag完成那两个产品推荐,首先说明一下可能的feature
1.用户user 使用tag的次数
2.item被打上tag的次数
3,tag被多少个user使用过
4.tag被用在多少个item上面
5.p(tag|user)
6.p(item|tag)
7.p(tag|item)
8.p(user|tag)
利用这些数据以及常用的理论，进行推荐：
1.基于tag给用户推荐item
计算user对item的喜好程度，最直接的做法 用户使用tag越多，tag用户item的越多，那么用户可能越喜欢。
很容易想到万能的tf-idf，如果这个tag被其他用户用过的越少，说明这个tag也能代表user的兴趣，同样如果item被使用的其他的tag越少，tag越能刻画item，转化为：
也可以利用 概率模型直接算，p(u,i) = 。
在实际使用时，无法两类，基于用户还是基于item，比如item-based，用户最近访问的item，选取item最可能的属于的tag，p(tag|item)分值较大的，然后将这个tag热门的内容推荐出来，p(item|tag)比较大的item,准确率可能比较低，但是复杂度低。
2.tag推荐
两个思路，推荐用户常用的tag以及item上常用的tag，也就是 大的tag列表。
<推荐系统实践>做过对比试验，两个都提供，用户使用的概率最大，所以类似douban等都会将内容提供出来
一些思考：
tag是连接user 和item的手段，更清楚的表达的用户的意图，比较像topic model，在user-item中间引入一层具备 语义信息的概念。