摘要： 前言 在移动互联网迅速发展的今天，人们获取信息的途径越来越多，信息量爆发性增长。 如何从大量的信息中获取我们想要的内容，成为了推荐系统研究的重点。 随着大数据产业的不断壮大，推荐系统在企业的权重也越来越重要，从亚马逊的猜您喜欢，到阿里双十一手淘的千人千面，无一不彰显着推荐系统举足轻重的作用。前言
在移动互联网迅速发展的今天，人们获取信息的途径越来越多，信息量爆发性增长。 如何从大量的信息中获取我们想要的内容，成为了推荐系统研究的重点。 随着大数据产业的不断壮大，推荐系统在企业的权重也越来越重要，从亚马逊的猜您喜欢，到阿里双十一手淘的千人千面，无一不彰显着推荐系统举足轻重的作用。
相比之下， 消息推送作为传递信息的一种重要的手段，更是一种有效的拉动活跃的手动，被各大app厂商广泛使用，本应有很大的发展。 但是由于终端上应用越来越多，每天各大app推送的信息也越来越庞大，加上信息都是千篇一律，没有新意， 不断不能起到响应的作用， 反而会引起用户强烈的反感，用户收到的推送信息，基本都会忽略， 删除，甚至完全限制推送。
随着推荐系统的成熟，将其应用于推送变成了可能， 通过推荐系统寻找用户关注的焦点，精准定位用户兴趣，推送用户感兴趣的内容，提升推送效果。个性化推送整体架构

个性化推送的核心思想，是将推荐系统与推送系统结合，用推荐系统提取用户感兴趣的内容给用户推送， 从而提升用户对推送消息的打开率，提升推送效果。
从个性化推送架构图上可以看出，个性化推送系统，核心组件有三层，数据层，计算逻辑层和推送服务层

1. 基础数据层 是个性化推送的基础， 通过数据，将用户与信息相关联，通过特征，将用户与用户相区分，从而达到千人千面的效果。
2. 计算逻辑层 是个性化推送的核心，通过特征匹配等相关的逻辑运算，将用户和信息做关联，筛选更适合的数据，计算逻辑直接影响到个性化推送的准确度。
3. 推送服务层 是个性化推送与用户交互的通道。推送服务，间接的影响到个性化推送的到达率，影响着推送的效果。

数据层
推荐系统的基本任务是联系用户和内容，解决信息过载的问题。 想要做到用户和内容更大程度的匹配， 就必须去深入的了解用户，了解信息。 在这里，我们将数据分为三个维度， 方便对用于，信息的把握。

• 用户维度数据
• 信息维度数据
• 时间维度数据

1. 用户维度数据
用户维度数据，是用来描述用户的特征数据。 了解用户，一般从用户标签属性和用户行为属性俩个层面即可。

• 用户标签属性是用来描述用户的静态特征属性，如用户的性别，年龄，喜好，出行偏好，住址等。
• 用户行为数据，简单来说就是用户的行为日志，用户在互联网上的任何行为，都会产生日志， 比如用户浏览了哪个网站，用户搜索了哪个名词，用户点击了哪个广告，用户播放了哪个视频等等，都属于用户行为数据。 用户行为常被分为两类，显性反馈行为和隐性反馈行为。显性反馈行为， 性性反馈行为是指用户明确表示物品喜好的行为， 如常见的评分，点赞等。 隐性反馈行为是指那些不能明确反映用户喜好的行为。常见的有页面浏览的行为。 用户浏览一个页面，不代表用户一定喜欢这个页面展现的物品，很有可能只是因为这个页面在首页，用户更容易点击而已。

对收集的用户特征做融合，根据不同的方向，对用户特征库做划分， 方便之后的使用。
我们整理了用户常见的一些特征指标，如下：
 
所属的行业不同，我们所关注的用户特征也不同，不同的行业，会对用户在某一方面有更细致的特征描述。
从原始的用户行为数据，用户标签数据，以及其他第三方的数据中，提取我们关注的特征值，形成特征向量，为后续信息筛选做准备。2. 信息维度数据
信息维度数据，用于描述信息的特征属性。 不同种类的消息内容，用不同的特征指标来标识。

上述的三个类似，列举了舞蹈，视频，音乐三个类型的内容所关注的特征。 更细、更准确的特征描述，有利于我们更加准确的去匹配内容。3. 时间维度数据
时间维度数据，就是与时间相关的用户特征和信息特征。 如用户当前在中关村， 中关村某店未来三小时有抢购活动等。 在使用这些特征的时候，一定要注意其时效性。计算逻辑层
我们准备好了用户和内容之后，接下来要做的就是连接用户和内容。 推荐系统连接用户和内容的方式有三种 

1. 用户信息匹配 用户喜欢某些特征的内容，如果信息里包含了这些特征，则认为该内容是用户最有可能感兴趣的内容；
2. 信息匹配 利用用户之前喜欢的内容，寻找与这些内容相似的内容，视为用户最有可能感兴趣的内容；
3. 用户匹配 根据用户特征寻找相似的用户，将相似用户所感兴趣的内容视为该用户最有可能感兴趣的内容；

用户信息匹配，是直接通过用户特征和信息特征做匹配，筛选出用户感兴趣的内容，这种方式计算方式简单，直接了当，但是覆盖面比较窄，能够完全匹配上的内容占很少一部分，为了扩大召回， 将大部分特征相匹配的信息也筛选出来，视为用户最感兴趣的内容。 信息匹配和用户匹配，则是典型的协同过滤的思想， 更多的计算相似度，信息匹配计算内容的相似度，用户匹配则是计算用户的相似度， 于是用户和信息的连接问题转化为了计算相似度的问题。
常用的计算相似度的算法有以下几种

1. 殴氏距离或者曼哈顿距离
2. 余弦相似度
3. 皮尔逊相关系数

俩个n维向量的殴氏距离计算公式如下：

俩个n维向量的曼哈顿距离计算公式如下：

俩个n维向量的余弦系数如下：

俩个n维向量的皮尔逊系数如下：

这里不再赘述各个公式的由来以及推倒，有兴趣大家可以自行查找相关文章。 一般的，如果数据比较稠密，而且属性值大小都比较重要，则采用殴氏距离或者曼哈顿距离，如果数据稀疏，考虑使用余弦距离，如数据受到分数贬值的影响（及不同的类型采用不同的评分），则使用皮尔逊相关系数。
经过特征匹配和若干轮的相似度计算后，我们拿到了一个初步的用户信息匹配结果集， 接下来我们会对结果集做进一步的处理。

1. 过滤 主要是根据推送的历史，将之前推送过的信息过滤掉，同时，我们会根据实际情况，将不满足要求，或者质量比较差的信息过滤掉
2. 排名 主要是拟定推送信息的优先级， 一般按照新颖性，多样性和用户反馈等规则来做排序，新颖性保证了尽量给用户推送他们不知道的，长尾的信息，多样性保证用户可以获取更广的内容，而用户反馈则通过收集用户真实的意愿(如通过用户对推送内容的打开，关闭操作反应用户的喜好)实现更优的排序。
3. 信息整理 选择最优内容，形成消息，进行推送

这是只是简单的介绍了一下数据处理和匹配的逻辑，在具体的实现过程中，需要考虑特征权重的问题， 特征权重对特征匹配，结果排序等影响较大。推送服务
推送服务，作为个性化消息的出口， 根据客户端的种类，也被分为了apple , android 俩大体系。 Apple系推送服务统一将推送信息送入apns，由apns负责后续推送工作。 android 则通过后台守护进程，和推送服务建立联系后获取推送内容。 目前行业内有很多开放的推送服务，如umeng推送，信鸽推送，个推等，基本上都是对上述功能的封装。 一些开源推送服务，如umeng， 由于背靠阿里，和所有阿里系应用共享推送数据通道（也就是后台的守护进程）， 大大提高了消息的到达率。
个性化推送，在推送的内容和时机上都是离散的，所以很难做到批量推送，这就对推送服务的设计和性能提出了比较高的要求。 我们推送服务做了如下改进：

1. 数据局部聚合 将相同消息内容的推送放在一起， 这样就可以做局部的批量推送，增加服务吞吐
2. 数据分片 将不同消息内容的推送分割为不同的数据片， 不同的数据片可以并行推送， 提高推送效率
3. 守护线程 每台服务实例都保留一个守护线程，用于监控推送过程，确保推送有且仅有一次送达

基于用户位置的个性化推送
在个性化推送的基础上，借助于LBS，我们完成了一个新的推送场景的尝试，这就是基于用户位置的实效性个性化推送推送。 当你步入中关村商圈，那里的新中关购物中心正在搞活动，其中耐克正在打折，从你的用户特征可以看出，你是个运动达人，最近在某电商网站上浏览了多次运动鞋， 这个时候，我们为你推送了耐克打折的这个消息， 这就是一个典型的基于位置的个性化推送场景。
通过定位服务获取用户的实时位置数据，通过计算，获取与参照物的位置关系，结合上述的个性化推送，为用户推送该参照物范围内用户感兴趣的内容。 一般的，通过空间索引，来提高计算地理位置关系的性能，空间索引分为俩类：

1. 网状索引， 如geohash等
2. 树状索引， 如R树，四叉树等

可以根据时间的场景来选择不同的空间索引总结
由于数据质量的问题，我们目前个性化推送还处在初级阶段，为了达到尽可能的准确，只能选用基本的，比价准确的基础属性作为特征，而所达到的效果也是有目共睹的。 个性化推送必将随着推荐系统的发展而不断完善。