一、概述
1、用户标签的获取：喜好关键词表：一个key-value 键值对。
用户喜好的关键词-喜好程度”这样的Key-Value对。而这个map最开始当然是空的，而从任意时刻开始，我们可以开始跟踪某用户的浏览行为，每当该用户新浏览了一条新闻，我们就把该新闻的“关键词-TFIDF值”“插入”到该用户的喜好关键词表中。当然这个“插入”要考虑关键词表里已经预先有了某预插入的关键词的情况，那么在这个基础上，我们可以将预插入的关键词的TFIDF值直接和词表里的值加起来。
当然，考虑到存储问题，我们可以为用户的喜好关键词表设定一个容量上限，比如最多1000个词，当然具体数值还是需要在实际运行过程根据效果做调整。
2、文本标签的获取：文本的关键词、主题、嵌入向量等。
3、通过隐语义模型， 为用户推荐感兴趣的内容。
基于内容的推荐系统，最简单的当属计算用户与物品之间的相似度了。具体来说，物品画像有对应的稀疏向量，用户画像也有对应的稀疏向量，两者之间计算余弦相似度，之后按照相似度结果对物品进行排序。
使用上面的简单算法有一个天然优势就是可解释性很强，但是并不属于机器学习方法，因为没有考虑推荐系统的目标，在 推荐系统中重要却又容易被忽视的问题有哪些 中介绍了目标思维的重要性，如果要考虑目标的话，我们可以构建一个监督学习模型。
具体以实际应用场景来说，首先要确定我们推荐系统的目标，可以是点击率、购买率、阅读时间长短等等，目标需要根据不同的业务和场景来确定。确定了目标之后，我们开始收集跟目标相关数据来作为训练数据。
每一个训练数据样本都包含两部分，一部分是特征，包含用户画像，物品画像以及一些上下文信息，比如时间、地理位置、网络环境、设备等等，另一部分是目标，目标的数据是由用户交互行为得到的，比如标注用户是否点击，是否购买，阅读时间等。
接下来根据训练样本来训练分类器或者回归器，取决于推荐系统目标（目标为点击率，购买率时属于分类问题，阅读时间长短属于回归问题），按照以上这种方式构建的推荐系统，可以一直去迭代优化。
总结
总结一下，基于内容的推荐有一些天生的优势，也是非常重要的，基于内容推荐时，需要两类数据：物品画像，用户画像。基于内容来构建推荐系统可以采用的算法有简单地相似度计算，也有使用机器学习构建监督学习模型。
二、定义
用户画像是一个向量，是推荐系统构筑过程中的一个环节。有两个关键：维度和量化。
在文本领域，用户画像就是对文章喜好的标签。
把所有非结构化的文本结构化，去粗取精，保留关键信息；
根据用户行为数据把物品的结构化结果传递给用户，与用户自己的结构化信息合并。
前面把用户的文本、物品的文本进行结构化后得到了诸如标签（关键词、分类）、主题、嵌入向量，接下来就是如何把物品的这些标签传递给用户。
三、步骤
1、非结构化文本之结构化，主要有如下6个方法：
成熟的文本挖掘、NLP算法有以下几类：
1. 关键词提取：是最基础的物品画像的标签来源，也为其他文本分析提供数据基础，如TF-IDF，TextRank；
2. 实体识别：人、位置、地点、著作、影视剧、历史事件和热点事件等，最长基于词典的方法结合CRF模型；类比分词和词性标注，实体识别是指对每一个分好的次，识别为定义好的命名实体类集合之一。
3. 内容分类：将文本按照分类体系分类，用分类来表达较粗粒度的结构化信息；SVM, FastText。
4. 文本聚类：在无人制定分类体系的前提下，无监督地将文本划分成多个类簇也很常见，别看不是标签，类簇编号也是用户画像的常见构成；
5. 主题模型：从大量已有文本中学习主题向量，然后再预测新的文本在各个主题上的概率分布情况，也很实用，其实这也是一种聚类思想，主题向量也不是标签形式，也是用户画像的常用构成；LDA主题模型，给出文章的topic。
6. 嵌入：也就是Embedding，从词到篇章，无不可以学习这种嵌入表达。嵌入表达是为了挖掘出字面意思之下的语义信息，并且用有限的维度表达出来。得到稠密的词向量。
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2、下面是几种常用的文本结构化算法：
2.1.1 TF-IDF
TF-Term Frequency是词频，IDF-Inverse Document Frequency是逆文档频率。TF-IDF提取关键词的思想是来自于信息检索领域，其思想很朴素：1）在一篇文章中反复出现的词更重要；2）在所有文档中都出现的词更不重要。而这两个点分别用TF和IDF两个指标表示。
- TF，词频，在要提取关键词的文档中出现的次数；
- IDF，在现有所有文档中，统计没歌词出现在了多少个文档中，记为n
IDF的特点 所有词的N 一样，所以出现文档数越少的词，IDF值越大。若某次的文档频率为0，为防止计算出无穷大的IDF，所以上式的分母中+1进行平滑
计算出TF和IDF后，将两项相乘，就得到每个词的权重。
2.1.2 TextRank
TextRank和Google的PageRank有一些关系，PageRank用来衡量网页重要性，而TextRank与之类似：
1. 文本中，设定一个窗口宽度，比如 K 个词，统计窗口内的词和词的共现关系，将其看成无向图。图就是网络，由存在连接关系的节点构成，所谓无向图，就是节点之间的连接关系不考虑从谁出发，有关系就对了；
2. 所有词初始化的重要性都为1；
3. 每个节点把自己的权重平均分配给“和自己有连接”的其他节点；
4. 每个节点将所有其他节点分给自己的权重求和，作为自己的新权重；
5. 如此反复迭代第 3、4 两步，直到所有的节点权重收敛为止。
通过 TextRank 计算后的词语权重，呈现出这样的特点：那些有共现关系的会互相支持对方成为关键词。
2.1.3 内容分类
内容分类即短文本分类，较常见的经典算法有SVM，NaiveBayes，在工具上最常用的是Facebook开源的FastText。文本分类在现在信息流充斥的各APP或Web平台随处可见，知乎、今日头条、微信、微博……，文本分类的结果，可以被用来作为用户冷启动时的兴趣探索手段。
2.1.4 实体识别
这应该算得上是一个NLP技术，命名实体识别（也常常被简称为 NER，Named-Entity Recognition）在 NLP 技术中常常被认为是序列标注问题，和分词、词性标注属于同一类问题。而所谓序列标注，就是给一个字符序列，从左往右遍历每个字符，一边遍历一边对每个字符分类，分类的体系因序列标注问题不同而不同，分词问题、词性问题、实体识别。
对于序列标注问题，通常的算法就是隐马尔科夫模型（HMM）或者条件随机场（CRF），我们在推荐系统中主要是挖掘出想要的结构化结果，对其中原理有兴趣再去深入了解。实体识别还有比较实用化的非模型做法：词典法。提前准备好各种实体的词典，使用trie-tree数据结构存储，拿着分好的词去词典里找，找到了某个词就认为是提前定义好的实体了。
2.1.5 聚类
传统聚类方法在文本中的应用，今天逐渐被主题模型（Topic Model）取代，同样是无监督模型，以 LDA 为代表的主题模型能够更准确地抓住主题，并且能够得到软聚类的效果，也就是说可以让一条文本属于多个类簇。
LDA 模型需要设定主题个数，如果你有时间，那么这个 K 可以通过一些实验来对比挑选，方法是：每次计算 K 个主题两两之间的平均相似度，选择一个较低的 K 值；如果你赶时间，在推荐系统领域，只要计算资源够用，主题数可以尽量多一些。
另外，需要注意的是，得到文本在各个主题上的分布，可以保留概率最大的前几个主题作为文本的主题。LDA 工程上较难的是并行化，如果文本数量没到海量程度，提高单机配置也是可以的，开源的 LDA 训练工具有 Gensim，PLDA 等可供选择。
著名的《LDA数学八卦》是靳志辉大牛所作，大牛原来在腾讯广点通任高级研究员，2018年开始走上了创业这条不归路，《正态分布的前世今生》也是大牛的杰作，有兴趣的感觉找资源拜读~
2.1.6 Embedding
Embedding其实是一个数学概念，以此前如为例：词嵌入，也叫word embedding，前面的结构化方案，除了 LDA，其他都是得到一些标签，而这些标签无一例外都是稀疏的，而词嵌入则能够为每一个词学习得到一个稠密的向量。
拿着这些向量可以做以下的事情：
1. 计算词和词之间的相似度，扩充结构化标签；
2. 累加得到一个文本的稠密向量；
3. 用于聚类，会得到比使用词向量聚类更好的语义聚类效果。
这方面当然就属大名鼎鼎的 Word2Vec了。Word2Vec 是用浅层神经网络学习得到每个词的向量表达，Word2Vec 最大的贡献在于一些工程技巧上的优化，使得百万词的规模在单机上可以几分钟轻松跑出来，得到这些词向量后可以聚类或者进一步合成句子向量再使用。
3、文本内容特征化
内容特征化即给内容打标签。
内容标签来源：已有的标签、网络抓取的流行标签、对内容的特征词提取。
给内容打标签方式：人工打标签、机器学习的方法打标签。针对机器自动打标签，需要采取机器学习的相关算法来实现，即针对一系列给定的标签，给内容选取其中匹配度最高的几个标签。这不同于通常的分类和聚类算法。可以采取使用分词 + Word2Vec来实现，过程如下：
- 将文本语料进行分词，以空格,tab隔开都可以，使用结巴分词。
- 使用word2vec训练词的相似度模型。
- 使用tfidf提取内容的关键词A,B,C。
- 遍历每一个标签，计算关键词与此标签的相似度之和。
- 取出TopN相似度最高的标签即为此内容的标签。
此外，可以使用文本主题挖掘相关技术，对内容进行特征化。这也分为两种情况:
- 通用情况下，只是为了效果优化的特征提取，那么可以使用非监督学习的主题模型算法。如LSA、PLSI和GaP模型或者LDA模型。
- 在和业务强相关时，需要在业务特定的标签体系下给内容打上适合的标签。这时候需要使用的是监督学习的主题模型。如sLDA、HSLDA等。
4、用户特征化
用户特征化即为用户打标签。通过用户的行为日志和一定的模型算法得到用户的每个标签的权重。
- 用户对内容的行为：点赞、不感兴趣、点击、浏览。对用户的反馈行为如点赞赋予权值1，不感兴趣赋予-1；对于用户的浏览行为，则可使用点击/浏览作为权值。
- 对内容发生的行为可以认为对此内容所带的标签的行为。
- 用户的兴趣是时间衰减的，即离当前时间越远的兴趣比重越低。时间衰减函数使用1/[log(t)+1], t为事件发生的时间距离当前时间的大小。
- 要考虑到热门内容会干预用户的标签，需要对热门内容进行降权。使用click/pv作为用户浏览行为权值即可达到此目的。
- 此外，还需要考虑噪声的干扰，如标题党等。
5、隐语义模型
有了内容特征和用户特征，可以使用隐语义模型进行推荐。这里可以使用其简化形式，以达到实时计算的目的。
四、群用户画像
通过计算相似度，聚类得到用户群体画像，反应了一个群体的典型特征，通常用聚类完成之后各个类的簇中心点表示这个簇。