智能推荐系统是机器学习一个非常重要的领域，在金融、电商等营销场景中应用较为广泛，并展现出了重要的商业价值。智能推荐系统属于非监督式学习，具体是通过分析产品用户的浏览次数、停留时长、点击频率等数据指标，挖掘出用户感兴趣的内容或商品，然后进行有方向的个性化推荐。如果推荐的内容或商品能够高效匹配用户的需求，就可以优化用户对产品的使用体验，提高用户与产品之间的黏性，从而为整个业务创造较好的收益。
1、算法原理
本文主要以中小微企业金融服务平台产品为例，说明智能推荐系统在产品智能匹配环节的应用。在具体介绍场景之前，我们首先需要了解下智能推荐系统的协同过滤算法（collaborative filtering）。协同过滤算法的原理是根据用户群体的产品偏好数据，发现用户或产品之间的相关性，并基于相关性表现为用户进行内容推荐。根据算法原理的不同，协同过滤算法可以为分为两个类别，分别为根据用户的协同过滤算法，以及根据产品的协同过滤算法。
根据用户的协同过滤算法的本质是寻找相似的用户，即通过一个用户的相关数据寻找与该用户相似的其他客户，从而为该用户推荐相似用户关注的产品。举个例子，具体如图1所示，某企业金融服务平台有等多个银行的企业信贷产品，假设有用户A与用户B都搜索浏览过招商企业贷、建设企业贷、浦发企业贷这3个企业信贷产品的详细信息，说明这两个用户的融资需求与行为特征比较类似，可以划分为同一类用户群体，假设用户A另外也搜索浏览过农行企业贷的详细信息，那么系统根据用户A与用户B的相似性，会将农行企业贷产品推荐给用户B。
图1 协同过滤算法样例1根据产品的协同过滤算法的本质是寻找相似的产品，即通过一个产品的相关数据寻找与该产品相似的其他产品，从而为关注该产品的用户推荐相似的产品。举个例子，具体如图2所示，某企业金融服务平台有等多个银行的企业信贷产品，如果招商企业贷、建设企业贷产品都被用户A、用户B、用户C都咨询过，说明这2个企业信贷产品具有较强的相似度，可以推测出关注招商企业贷产品的用户，也很有可能关注建设企业贷产品。假设现有用户D已咨询招商企业贷产品信息，那么系统会根据招商企业贷产品与建设企业贷产品的相似性，会将建设企业贷产品推荐给用户D。
图2 协同过滤算法样例2
2、应用特点
在金融实际业务中，多数应用场景都是使用基于产品的协同过滤算法，主要原因有两个方面：
（1）针对某商业平台（以企业金融服务平台为例），金融产品的数量是有限的，通常情况下最多也只有几十个，而用户的数量是相对庞大的，如果流量渠道比较广泛的话，可以达到几十万或百万以上，因此不同产品的相似度的计算要比不同用户的相似度容易很多。
（2）产品的属性基本都是固定的，比如银行产品的特征在很长周期内是不会变化的，即使有调整也是某些维度，不会影响整个产品的市场定位，而用户的产品需求与行为喜好，可能会随着时间发生较大的变化，那么用户的相似性程度在较长时间内也是难以保持不变。
3、样本相似度
前边示例已经介绍，对于两种类别的协同过滤算法，其本质都是寻找样本数据之间的相似度，或不同产品或不同用户。在具体的实践过程中，对于样本数据的相似度经常采用的方法有欧氏距离、余弦值、皮尔逊相关系数。
（1）欧氏距离相似度
欧式距离相似度即样本间的欧式距离，以d(a,b)表示，代表样本a与样本b的欧式距离相似度，具体公式如下：
在Python语言中，欧式距离可以通过NumPy库快速实现：
其中df.iloc[0]与df.iloc[1]分别代表数据集df的第1行与第2行数据（产品样本）。
（2）余弦相似度
余弦相似度是根据数学余弦值cosθ计算得到，比如在n维向量空间内，如果向量a=(X1,X2,X3,…,Xn)，向量b=(Y1,Y2,Y3,…,Yn)，则向量a与向量b的余弦值的公式如下：
在Python语言中，余弦值相似度可以通过cosine_similarity()函数实现：
（3）皮尔逊相似度
皮尔逊相似度即皮尔逊相关系数，可以描述两个变量之间线性相关性强弱的指标，取值范围为[-1,1]，正值代表正相关，负值代表负相关，绝对值越大，说明相关性越强。皮尔逊相关系数r的公式如下，取值COV(a,b)表示变量a与变量b的协方差，D(a)与D(b)分别代表变量a与变量b的方差：
在Python语言中，皮尔逊相似度可以通过corrwith()函数或corr()函数实现，其中corrwith()可以得到单列与其他列的皮尔逊相关系数，corr()可以得到所有列的皮尔逊相关系数。
为了便于大家对以上智能推荐系统关于相似度内容的进一步理解，我们准备了具体的Python代码，各位小伙伴可以根据代码样例，并结合工作中已有样本数据进行实操练习，从而掌握智能推荐系统协同过滤算法的原理逻辑，详情请大家移步至知识星球查看相关内容：
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