一.基于内容的推荐
所谓基于内容信息的推荐系统，其实就是用特征（Feature）来表示用户、物品以及用户和物品的交互，从而能够把推荐问题转换成为监督学习任务。把推荐系统完全定义为监督学习任务，需要有这么几个步骤。
第一，就是我们已经提到的，需要把所有用户、物品的各种信号用特征来表示。这里面往往牵涉非常复杂和繁琐的特征工程，也就是看如何能够把不同的信息通过特征表达出来。
第二，就是每一个监督任务都需要面临的问题，如何构造一个目标函数，来描述当前的场景。可以说，这是最难的一个部分，也是和基于流行度和基于相似度的推荐系统的最大区别。
二.用户特征信息
用户向量化后的结果，就是 User Profile，俗称“用户画像”。对于用户来说，最基础、最首要的肯定是用户的基本特性，包括性别、年龄、地理位置。这三大信息其实可以涵盖用户特性工程中非常大的一块内容。这里不仅是最基本的这三个特性的值，还有围绕这三个特性发展出来的三大种类的特性。比如，不同性别在文章点击率上的差异，不同年龄层在商品购买上的差异，不同地理位置对不同影视作品的喜好等，这些都是根据这三个特性发展出来的更多的特性。然后，我们可以为用户进行画像（Profiling）。有显式的用户画像，比如用户自己定义的喜好，或者用户自己认为不愿意看到的物品或者类别。但是在大多数情况下，用户都不会为我们提供那么精准的回馈信息，甚至完全不会有任何直接的反馈。在这样的情况下，绝大多数的用户画像工作，其实是通过用户的“隐反馈”（Implicit Feedback），来对用户的喜好进行建模。关于如何进行用户画像，我们今天就不在这里展开了。针对用户画像我们还需要强调几点，首先每个维度的名称都是可理解的。其次是维度的数量特征工程自由决定的。假如是根据用户的阅读历史挖掘阅读兴趣标签，那么我们无法提前知道用户有哪些标签，也就不能确定用户画像有哪些维度，所以第二点也不是必须的。因为这一点也不是必须的，用户画像的维度个数可以不用确定。理论上来说维度越多，画像越精细，但带来的计算代价也是很大的，需要权衡。最后有哪些维度也是特征工程自由确定的。虽然这里以标签作为例子，但是你要注意，用户画像是向量化结果，而不是标签化。标签化只是向量化的一种，因为向量的维度不一定需要人理解。再有，我来说说量化。我们这里的量化都是主观的，而在实际生产系统上，用户画像每个维度的量化，应该交给机器，而且以目标为导向，以推荐效果好坏来反向优化出用户画像才有意义，像这里这个简单的例子，没有去管推荐效果而先行主观量化了每一个维度，是大忌。所以用户画像的量化是和第三个关键元素“效果”息息相关的。前面已经说过，不要为了用户画像而用户画像，它只是推荐系统的一个副产品，所以要根据使用效果（排序好坏、召回覆盖等指标）来指导用户画像的量化。
三.内容特征信息
那么，对于内容特征来说，有哪些是比较重要的呢？这里我们肯定没法提供一个完备的列表，那我就给出一些主要特证思考方向。
1.内容的文本信息
内容的文本信息，比如商品的名字和描述。这些文字信息可以使用很多文本挖掘（Text Mining）的方式来组成有效的特征。我们在讲搜索模块的时候，其实就已经提到了一些，比如用 TF-IDF 的方法来形成文本向量。当然，因为文本信息的噪声相对比较大，并且数据维度也比较大（维度等于文本所对应语言的词汇量），很多时候我们都寻求降低这部分数据的维度，降低到一个固定的维度。这种时候，很多所谓“降维”的工具就很有必要了。传统上，有用“话题模型”（Topic Model）对文本进行降维的。也就是说，我们针对每一个文字描述都可以学习到一个话题的分布，这个分布向量可能是 50 维、100 维等等，但是肯定要比原始的词汇向量要小。近些年，很多人又开始使用各种“词嵌入向量”（Word Embedding）的方法来为文字信息降维，从而能够使用一个固定的维度来表达文字信息。但是在大多数情况下，用户都不会为我们提供那么精准的回馈信息，甚至完全不会有任何直接的反馈。在这样的情况下，绝大多数的用户画像工作，其实是通过用户的“隐反馈”（Implicit Feedback），来对用户的喜好进行建模。关于如何进行用户画像，我们今天就不在这里展开了。
2.内容的类别信息
内容的类别信息，对于新闻文章来说，类别信息是新闻的话题类别，像娱乐新闻、财经新闻或者时政新闻等。而对于商品来说，类别信息是商品的品类，像电器、床上用品或者生活用品等。这些类别信息往往能够非常有效地抓住物品的整体属性。通常情况下，这样的属性比直接使用文字信息更加直接。如何能够得到这样的类别信息呢？在有些情况下，这些类别信息是在数据输入的时候获取的。比如通过合作渠道取得新闻文章的时候，类别往往是编辑加上去的。再比如，商品的类别很多时候也是卖家在输入商品的时候加上去的。当然，也有一些情况，这些类别信息并不是直接获得的；或者是在数据中有很多缺失的情况下，就需要利用机器学习的手段，来构造分类器以获取这些类别信息。我们在这里就不展开讨论这些分类器该如何构建了。
3.内容的知识信息
需要说明的一点是，最近一段时间比较火热的研发领域，就是利用知识图谱（Knowledge Graph）来对内容的各种信息进行深入挖掘。很多信息是通过知识图谱推断出来的。举个例子，某一篇新闻文章是关于美国总统特朗普的，于是这篇文章可能就会自动被打上美国总统、美国政治等其他标签。这种通过一些原始的信息来进一步推断更加丰富的知识信息，也是重要的物品类别特征的处理工作。
4.图像或者其他多媒体的信息
在信息如此丰富的今天，很多内容都有多样的表现形式，比如比较常见的图像、视频等。那么，如何从这些媒介中提取信息也是非常关键的物品特征工程。和文字信息正好相反，很多多媒体的信息都是稠密（Dense）的向量，因此需要对这些向量进行特殊处理，比如我们首先学习一个分类器，然后再和其他特征的不同分类器组合。
四.用户和内容建模
我们前面提到，整个基于内容信息的推荐系统就是把所有的信号都当做特征，然后构建一个监督学习任务。监督学习的一个关键的就是目标函数。对于一个推荐系统来说，都有什么样的目标函数呢？和纯粹的基于评分（Rating）的协同过滤推荐系统一样，我们可以设置监督学习的目标函数是拟合评分。当然，已经有很多学者指出评分并不是推荐系统的真正目标。一个推荐系统来到这个世界上，它只有一个使命，就是要在用户和内容之间建立关联。一般方式就是，对用户和内容之间的匹配评分，也就是预测用户评分或者偏好。推荐系统在对匹配评分前，则首先就要将用户和内容都向量化，这样才能进行计算。而根据推荐算法不同，向量化的方式也不同，最终对匹配评分的做法也不同，在后面讲到具体推荐算法时你会看到这一点。另外，通常大型推荐系统一般都分为召回和排序两个阶段，这个在后面我会专门提到。因为全量物品通常数量非常大，无法为一个用户逐一计算每一个内容的评分，这时候就需要一个召回阶段，其实就是预先筛选一部分内容，从而降低计算量，用户画像除了用于最终匹配评分，还要用在召回。所以，构建用户画像也就要以这两个阶段为目的。那么，在实际系统中比较常见的目标函数有点击率和购买率，也有一些相对比较复杂的目标函数，比如预测用户在某一个物品上的停留时长。对于究竟在哪种场景中使用什么样的目标函数，这依然是当前的一个主要研究方向。