如何给推荐系统做影响因素分析?
要深入理解推荐系统的运作逻辑，找出影响推荐效果的关键因素，并优化模型，我们就得来一场细致入微的影响因素分析。这不是套公式，而是像一个侦探一样，在数据和模型之间抽丝剥茧，找出真正的幕后推手。
第一步：明确分析目标——我们要找的是什么“幕后推手”？
在开始之前，先得问清楚：我们为什么要分析影响因素？是为了：
理解模型行为： 为什么这个用户会被推荐这些东西？是他的历史行为，还是我们为他打上的“标签”起的作用？
模型调优： 哪些特征对推荐准确性贡献最大？哪些特征可能在误导模型？
业务洞察： 除了模型，我们自身的产品设计、内容运营，对用户行为和推荐效果有什么影响？
解释性沟通： 为什么向业务部门或产品经理解释我们的推荐为什么有效，或者为什么某个改变会带来什么结果？
明确了目标，我们就能更有针对性地设计分析方法。
第二步：梳理推荐系统中的“所有嫌疑人”——特征与数据
影响推荐系统的因素，可以大致分为几大类：
1. 用户特征 (User Features)：
显性特征： 用户画像信息，比如年龄、性别、地域、职业、学历等。这些是用户自己提供或我们根据某些规则打上的标签。
隐性特征： 从用户行为中挖掘出来的特征。这部分更关键，也更复杂。
历史行为序列： 用户最近浏览、点击、购买、收藏、点赞、评论、分享了什么？顺序是什么？频率如何？
偏好向量： 通过一些算法（如矩阵分解、深度学习 Embedding）将用户的历史行为转化为一个低维度的向量，这个向量代表了用户的“喜好画像”。
活跃度与参与度： 用户最近有多活跃？对推荐结果的互动率如何？
用户群体属性： 用户是否属于某个特定群体（如新用户、沉默用户、高价值用户等）？
2. 内容/物品特征 (Item Features)：
元数据： 物品本身的属性，比如电影的类型、导演、演员；商品的品牌、类别、价格；文章的作者、标签、主题词等。
内容Embedding： 从物品内容（文本、图片、视频等）中提取出的低维度向量表示，捕捉了物品的语义或视觉信息。
物品流行度： 物品的全局曝光量、点击率、转化率等指标。
物品关系： 物品之间的相似性（基于内容或协同过滤计算得出）。
3. 上下文特征 (Contextual Features)：
时间信息： 用户访问的时间（一天中的哪个时段？一周中的哪一天？）、日期（是否节假日？）。
地点信息： 用户访问时的地理位置。
设备信息： 用户使用的设备类型（手机、电脑、平板）、操作系统。
场景信息： 用户是在浏览列表页、详情页，还是在搜索结果页？
社交信息： 如果有社交推荐，可能包括好友的偏好、好友的互动。
4. 模型结构与算法本身：
模型类型： 是基于内容的推荐、协同过滤（Userbased, Itembased）、混合推荐，还是深度学习模型（DNN, RNN, GNN）？不同的模型对特征的敏感度不同。
特征工程方式： 如何将原始特征转化为模型可以使用的形式？比如，如何对稀疏的分类特征进行编码？如何处理时间序列特征？
超参数设置： 模型中的学习率、正则化强度、Embedding维度、层数等超参数，都会影响模型对特征的学习和利用。
召回策略/策略组合： 推荐系统通常是多阶段的，召回（生成候选集）和排序（对候选集打分）是关键。不同召回策略（如基于用户行为、基于物品相似性、基于内容匹配）会引入不同的候选集，从而影响最终结果。
重排/过滤策略： 即使排序结果出来了，也可能有一层重排（如去重、多样性、新颖性）或过滤（如过滤已购买、过滤低质量内容），这些都会改变最终展示的推荐列表。
第三步：选择恰当的“审讯方法”——分析技术
有了“嫌疑人”，就需要用不同的“审讯方法”来判断他们的“罪责”大小。
A. 基于特征重要性的分析 (Feature Importance Analysis)：
这是最直接的分析方式，用来量化每个特征对模型预测（如点击率预测、评分预测）的贡献度。
模型内置的特征重要性：
树模型 (如 XGBoost, LightGBM)： 这些模型通常会提供基于“Gain”或“Split Count”的特征重要性评分。
线性模型： 可以看系数的绝对值大小（需要特征标准化）。
模型无关的特征重要性评估：
Permutation Importance（置换重要性）： 这是非常强大且通用的方法。核心思想是：随机打乱某个特征的值，然后观察模型性能（如 AUC, NDCG, Recall@K）下降了多少。下降越多，说明该特征越重要。这个方法可以用于任何模型，即使模型本身不提供特征重要性。
操作步骤：
1. 在一个验证集上，训练好的模型预测并计算一个基线性能指标。
2. 对于每一个特征：
a. 将该特征在验证集上的值随机打乱。
b. 用打乱后的特征集进行预测，并计算新的性能指标。
c. 性能下降的幅度（基线指标 新指标）就是该特征的重要性。
3. 对所有特征重复上述步骤，然后排序。
SHAP (SHapley Additive exPlanations)： 源于博弈论的 Shapley 值概念，为每个预测的输出，计算每个特征对这个预测的贡献度，并且能够同时解释模型的全局行为和单个预测。SHAP 值能够处理特征间的相互作用。
操作步骤：
1. 计算每个特征对于每个样本的SHAP值。
2. 全局解释：
Mean Absolute SHAP Value： 计算所有样本的某个特征的SHAP值的绝对值的平均值。这个平均绝对值越大，该特征的全局重要性越高。
SHAP Summary Plot： 将所有样本的SHAP值绘制出来，横轴是SHAP值，纵轴是特征。颜色可以代表特征的原始值。这能直观地展示特征值高低如何影响预测结果，以及特征的方差。
3. 局部解释：
Force Plot/Waterfall Plot： 展示某个特定样本的预测结果，是如何由每个特征及其值共同推动的。
B. 基于 A/B 测试和对比实验：
这是一种直接验证某个因素是否影响推荐效果的“因果推断”方法。
特征上线/下线实验： 某个新特征是否显著提升了 NDCG、CTR、CVR 等指标？下线某个已知的重要特征，效果会下降多少？
模型策略调整实验： 切换到另一种召回策略，或者调整排序模型的某个超参数，对用户体验有什么影响？
用户群体划分实验： 对特定用户群体（如新用户、沉默用户）应用不同的推荐策略，是否能改善其留存或活跃度？
数据切片分析： 在 A/B 测试中，可以将流量切分成不同子群体（如不同地域、不同设备、不同活跃度的用户），观察实验在不同群体上的效果差异。这可以帮助我们发现特征对不同用户群体的影响是否存在差异。
C. 基于可视化和探索性数据分析 (EDA)：
在深入建模分析之前，可视化是理解数据和发现潜在影响因素的绝佳起点。
用户行为分布图： 用户的平均点击次数、偏好类别分布、活跃度分布等。
物品属性分布图： 物品的类别分布、价格分布、流行度分布等。
特征与目标变量的关系图：
数值特征 vs. 目标变量： 比如，绘制不同年龄段用户的平均点击率。
类别特征 vs. 目标变量： 比如，绘制不同商品类别的点击率。
特征与特征的关系： 比如，不同地域的用户对特定品类的偏好是否不同？
用户物品交互矩阵的可视化： 比如，使用热力图展示用户与他们交互过的物品之间的关系。
Embedding空间可视化： 使用 tSNE 或 UMAP 将用户或物品的 Embedding 向量降维到二维或三维空间进行可视化，观察相似用户/物品是否聚集在一起。
D. 基于模型反事实分析 (Counterfactual Analysis)：
这种方法更高级，旨在回答“如果当时用户做了另一件事，结果会怎样？”。在推荐领域，可以用来分析“如果用户没有看到某个推荐，他是否还会点击？”。
Inverse Propensity Weighting (IPW)： 主要用于处理观察数据中的选择偏差。在推荐场景下，用户看到某个推荐是“被选择”的，而不是随机分配的。IPW 通过给每个样本一个权重，来模拟一个随机分配的场景，从而估计某个推荐行为的“真实”影响。
MetaLearners (如 Tlearner, Slearner, Xlearner)： 这些模型通过学习条件平均处理效应 (CATE)，来估计不同特征对不同用户产生的影响差异。
E. 基于“分析挖掘”：
这部分更像是一种“经验与技巧”的结合。
用户分群 (User Clustering)： 将用户分成不同的群体（如兴趣相似、行为模式相似），然后分析不同用户群对不同推荐因素的敏感度。例如，新用户可能更受“热门”和“相似”的驱动，而老用户可能更受“长尾”和“个性化”的驱动。
物品分群 (Item Clustering)： 将物品分成不同簇，然后分析模型在不同物品簇上的表现。
Lift Chart & Gain Chart： 分析模型在识别出目标用户（如会点击、会购买的用户）方面的能力，以及在不同响应率区间内的“增益”情况。
Error Analysis： 仔细审查模型推荐错误的情况。为什么模型会推荐用户不感兴趣的东西？是数据质量问题？特征缺失？还是模型本身的局限性？
第四步：将分析结果落地——优化与迭代
影响因素分析不是目的，而是手段。分析的最终目的是为了优化推荐系统。
1. 特征工程优化：
特征增强： 如果发现某个重要特征效果不佳，可能需要做更精细的特征工程，比如，将用户的短期行为和长期行为结合，或者设计更具信息量的交互特征（如“用户最近X天内对某品类Y的点击率”）。
特征筛选： 剔除不重要或负贡献的特征，可以简化模型，提高训练效率，甚至有时能改善泛化能力。
2. 模型结构调整：
根据特征重要性，选择更适合这些特征的模型。如果用户行为序列非常重要，可能需要使用 RNN 或 Transformer 类模型。如果物品间的复杂关系是关键，可以考虑图神经网络 (GNN)。
3. 超参数调优：
对于那些对模型性能影响显著的特征，可以尝试调整与这些特征相关的超参数，或者通过网格搜索、贝叶斯优化等方法寻找最佳组合。
4. 策略组合优化：
如果发现不同召回策略的效果差异很大，或者组合策略的效果更好，可以调整召回和排序阶段的策略权重或具体实现。
5. 业务与产品反馈：
将分析结果反馈给产品和运营团队，解释推荐系统的行为，并共同商讨产品改进方案（如优化用户引导、增加用户反馈渠道、改善内容质量等）。
一些实操建议，让你看起来不那么像AI：
不要只看数字，要讲故事： 当你分析出某个特征“很重要”时，别只停留在“XGBoost 告诉我们这个特征的 Gain 很高”。要结合业务场景解释“为什么”它重要。比如，“我们发现用户最近一次点击的商品类别，对推荐下一个商品有非常强的指导意义，这可能是因为用户的兴趣变化非常快，他们当前的兴趣点是最直接的信号。”
关注“负面信号”和“反直觉”的结果： 最有价值的洞察往往来自那些出乎意料的发现。为什么某个看似重要的特征，在分析中几乎没有贡献？或者某个容易被忽略的细微特征，却能显著提升效果？深入挖掘这些“异常”情况，往往能带来突破性的理解。
将用户行为可视化到极致： 尝试用不同的图表去描绘用户的“心路历程”。比如，画出用户在不同时间段的活跃度曲线，他们浏览的物品品类分布变化图，甚至可以尝试模拟用户的“兴趣漂移”路径。这种“具象化”的分析，能让你对用户有更直观的感受。
用“对比法”来解释： 在解释一个特征的重要性时，不妨用“对比法”。比如，“如果我们不考虑用户的地域信息，推荐效果会下降 X%。” 或者，“与随机推荐相比，我们根据用户历史行为推荐的点击率提升了 Y%。”
保持对“沉默的大多数”的关注： 有时候，少数活跃用户的数据可能会掩盖了多数沉默用户的问题。在分析时，也要关注那些交互数据较少，但占用户群体很大一部分用户的行为模式和推荐效果。
迭代是常态： 推荐系统的影响因素分析不是一次性的工作，而是持续的、迭代的过程。随着数据量的增长、业务的发展和模型的更新，我们需要不断地重新审视和分析。每次上线新功能或改动，都应该伴随着一次影响因素的再评估。
将分析结果转化为行动计划： 分析的最终目的不是写一份报告，而是驱动优化。清晰地列出基于分析结果的下一步行动计划，并追踪这些计划的执行效果。
总而言之，影响因素分析是一个结合了数据科学、机器学习和业务理解的综合性工作。它需要我们有严谨的逻辑、创新的思维，以及对用户行为的深度洞察。把这些分析过程当作一场与数据的对话，你会从中获得远超数字本身的价值。
第一步：明确分析目标——我们要找的是什么“幕后推手”？
在开始之前，先得问清楚：我们为什么要分析影响因素？是为了：
理解模型行为： 为什么这个用户会被推荐这些东西？是他的历史行为，还是我们为他打上的“标签”起的作用？
模型调优： 哪些特征对推荐准确性贡献最大？哪些特征可能在误导模型？
业务洞察： 除了模型，我们自身的产品设计、内容运营，对用户行为和推荐效果有什么影响？
解释性沟通： 为什么向业务部门或产品经理解释我们的推荐为什么有效，或者为什么某个改变会带来什么结果？
明确了目标，我们就能更有针对性地设计分析方法。
第二步：梳理推荐系统中的“所有嫌疑人”——特征与数据
影响推荐系统的因素，可以大致分为几大类：
1. 用户特征 (User Features)：
显性特征： 用户画像信息，比如年龄、性别、地域、职业、学历等。这些是用户自己提供或我们根据某些规则打上的标签。
隐性特征： 从用户行为中挖掘出来的特征。这部分更关键，也更复杂。
历史行为序列： 用户最近浏览、点击、购买、收藏、点赞、评论、分享了什么？顺序是什么？频率如何？
偏好向量： 通过一些算法（如矩阵分解、深度学习 Embedding）将用户的历史行为转化为一个低维度的向量，这个向量代表了用户的“喜好画像”。
活跃度与参与度： 用户最近有多活跃？对推荐结果的互动率如何？
用户群体属性： 用户是否属于某个特定群体（如新用户、沉默用户、高价值用户等）？
2. 内容/物品特征 (Item Features)：
元数据： 物品本身的属性，比如电影的类型、导演、演员；商品的品牌、类别、价格；文章的作者、标签、主题词等。
内容Embedding： 从物品内容（文本、图片、视频等）中提取出的低维度向量表示，捕捉了物品的语义或视觉信息。
物品流行度： 物品的全局曝光量、点击率、转化率等指标。
物品关系： 物品之间的相似性（基于内容或协同过滤计算得出）。
3. 上下文特征 (Contextual Features)：
时间信息： 用户访问的时间（一天中的哪个时段？一周中的哪一天？）、日期（是否节假日？）。
地点信息： 用户访问时的地理位置。
设备信息： 用户使用的设备类型（手机、电脑、平板）、操作系统。
场景信息： 用户是在浏览列表页、详情页，还是在搜索结果页？
社交信息： 如果有社交推荐，可能包括好友的偏好、好友的互动。
4. 模型结构与算法本身：
模型类型： 是基于内容的推荐、协同过滤（Userbased, Itembased）、混合推荐，还是深度学习模型（DNN, RNN, GNN）？不同的模型对特征的敏感度不同。
特征工程方式： 如何将原始特征转化为模型可以使用的形式？比如，如何对稀疏的分类特征进行编码？如何处理时间序列特征？
超参数设置： 模型中的学习率、正则化强度、Embedding维度、层数等超参数，都会影响模型对特征的学习和利用。
召回策略/策略组合： 推荐系统通常是多阶段的，召回（生成候选集）和排序（对候选集打分）是关键。不同召回策略（如基于用户行为、基于物品相似性、基于内容匹配）会引入不同的候选集，从而影响最终结果。
重排/过滤策略： 即使排序结果出来了，也可能有一层重排（如去重、多样性、新颖性）或过滤（如过滤已购买、过滤低质量内容），这些都会改变最终展示的推荐列表。
第三步：选择恰当的“审讯方法”——分析技术
有了“嫌疑人”，就需要用不同的“审讯方法”来判断他们的“罪责”大小。
A. 基于特征重要性的分析 (Feature Importance Analysis)：
这是最直接的分析方式，用来量化每个特征对模型预测（如点击率预测、评分预测）的贡献度。
模型内置的特征重要性：
树模型 (如 XGBoost, LightGBM)： 这些模型通常会提供基于“Gain”或“Split Count”的特征重要性评分。
线性模型： 可以看系数的绝对值大小（需要特征标准化）。
模型无关的特征重要性评估：
Permutation Importance（置换重要性）： 这是非常强大且通用的方法。核心思想是：随机打乱某个特征的值，然后观察模型性能（如 AUC, NDCG, Recall@K）下降了多少。下降越多，说明该特征越重要。这个方法可以用于任何模型，即使模型本身不提供特征重要性。
操作步骤：
1. 在一个验证集上，训练好的模型预测并计算一个基线性能指标。
2. 对于每一个特征：
a. 将该特征在验证集上的值随机打乱。
b. 用打乱后的特征集进行预测，并计算新的性能指标。
c. 性能下降的幅度（基线指标 新指标）就是该特征的重要性。
3. 对所有特征重复上述步骤，然后排序。
SHAP (SHapley Additive exPlanations)： 源于博弈论的 Shapley 值概念，为每个预测的输出，计算每个特征对这个预测的贡献度，并且能够同时解释模型的全局行为和单个预测。SHAP 值能够处理特征间的相互作用。
操作步骤：
1. 计算每个特征对于每个样本的SHAP值。
2. 全局解释：
Mean Absolute SHAP Value： 计算所有样本的某个特征的SHAP值的绝对值的平均值。这个平均绝对值越大，该特征的全局重要性越高。
SHAP Summary Plot： 将所有样本的SHAP值绘制出来，横轴是SHAP值，纵轴是特征。颜色可以代表特征的原始值。这能直观地展示特征值高低如何影响预测结果，以及特征的方差。
3. 局部解释：
Force Plot/Waterfall Plot： 展示某个特定样本的预测结果，是如何由每个特征及其值共同推动的。
B. 基于 A/B 测试和对比实验：
这是一种直接验证某个因素是否影响推荐效果的“因果推断”方法。
特征上线/下线实验： 某个新特征是否显著提升了 NDCG、CTR、CVR 等指标？下线某个已知的重要特征，效果会下降多少？
模型策略调整实验： 切换到另一种召回策略，或者调整排序模型的某个超参数，对用户体验有什么影响？
用户群体划分实验： 对特定用户群体（如新用户、沉默用户）应用不同的推荐策略，是否能改善其留存或活跃度？
数据切片分析： 在 A/B 测试中，可以将流量切分成不同子群体（如不同地域、不同设备、不同活跃度的用户），观察实验在不同群体上的效果差异。这可以帮助我们发现特征对不同用户群体的影响是否存在差异。
C. 基于可视化和探索性数据分析 (EDA)：
在深入建模分析之前，可视化是理解数据和发现潜在影响因素的绝佳起点。
用户行为分布图： 用户的平均点击次数、偏好类别分布、活跃度分布等。
物品属性分布图： 物品的类别分布、价格分布、流行度分布等。
特征与目标变量的关系图：
数值特征 vs. 目标变量： 比如，绘制不同年龄段用户的平均点击率。
类别特征 vs. 目标变量： 比如，绘制不同商品类别的点击率。
特征与特征的关系： 比如，不同地域的用户对特定品类的偏好是否不同？
用户物品交互矩阵的可视化： 比如，使用热力图展示用户与他们交互过的物品之间的关系。
Embedding空间可视化： 使用 tSNE 或 UMAP 将用户或物品的 Embedding 向量降维到二维或三维空间进行可视化，观察相似用户/物品是否聚集在一起。
D. 基于模型反事实分析 (Counterfactual Analysis)：
这种方法更高级，旨在回答“如果当时用户做了另一件事，结果会怎样？”。在推荐领域，可以用来分析“如果用户没有看到某个推荐，他是否还会点击？”。
Inverse Propensity Weighting (IPW)： 主要用于处理观察数据中的选择偏差。在推荐场景下，用户看到某个推荐是“被选择”的，而不是随机分配的。IPW 通过给每个样本一个权重，来模拟一个随机分配的场景，从而估计某个推荐行为的“真实”影响。
MetaLearners (如 Tlearner, Slearner, Xlearner)： 这些模型通过学习条件平均处理效应 (CATE)，来估计不同特征对不同用户产生的影响差异。
E. 基于“分析挖掘”：
这部分更像是一种“经验与技巧”的结合。
用户分群 (User Clustering)： 将用户分成不同的群体（如兴趣相似、行为模式相似），然后分析不同用户群对不同推荐因素的敏感度。例如，新用户可能更受“热门”和“相似”的驱动，而老用户可能更受“长尾”和“个性化”的驱动。
物品分群 (Item Clustering)： 将物品分成不同簇，然后分析模型在不同物品簇上的表现。
Lift Chart & Gain Chart： 分析模型在识别出目标用户（如会点击、会购买的用户）方面的能力，以及在不同响应率区间内的“增益”情况。
Error Analysis： 仔细审查模型推荐错误的情况。为什么模型会推荐用户不感兴趣的东西？是数据质量问题？特征缺失？还是模型本身的局限性？
第四步：将分析结果落地——优化与迭代
影响因素分析不是目的，而是手段。分析的最终目的是为了优化推荐系统。
1. 特征工程优化：
特征增强： 如果发现某个重要特征效果不佳，可能需要做更精细的特征工程，比如，将用户的短期行为和长期行为结合，或者设计更具信息量的交互特征（如“用户最近X天内对某品类Y的点击率”）。
特征筛选： 剔除不重要或负贡献的特征，可以简化模型，提高训练效率，甚至有时能改善泛化能力。
2. 模型结构调整：
根据特征重要性，选择更适合这些特征的模型。如果用户行为序列非常重要，可能需要使用 RNN 或 Transformer 类模型。如果物品间的复杂关系是关键，可以考虑图神经网络 (GNN)。
3. 超参数调优：
对于那些对模型性能影响显著的特征，可以尝试调整与这些特征相关的超参数，或者通过网格搜索、贝叶斯优化等方法寻找最佳组合。
4. 策略组合优化：
如果发现不同召回策略的效果差异很大，或者组合策略的效果更好，可以调整召回和排序阶段的策略权重或具体实现。
5. 业务与产品反馈：
将分析结果反馈给产品和运营团队，解释推荐系统的行为，并共同商讨产品改进方案（如优化用户引导、增加用户反馈渠道、改善内容质量等）。
一些实操建议，让你看起来不那么像AI：
不要只看数字，要讲故事： 当你分析出某个特征“很重要”时，别只停留在“XGBoost 告诉我们这个特征的 Gain 很高”。要结合业务场景解释“为什么”它重要。比如，“我们发现用户最近一次点击的商品类别，对推荐下一个商品有非常强的指导意义，这可能是因为用户的兴趣变化非常快，他们当前的兴趣点是最直接的信号。”
关注“负面信号”和“反直觉”的结果： 最有价值的洞察往往来自那些出乎意料的发现。为什么某个看似重要的特征，在分析中几乎没有贡献？或者某个容易被忽略的细微特征，却能显著提升效果？深入挖掘这些“异常”情况，往往能带来突破性的理解。
将用户行为可视化到极致： 尝试用不同的图表去描绘用户的“心路历程”。比如，画出用户在不同时间段的活跃度曲线，他们浏览的物品品类分布变化图，甚至可以尝试模拟用户的“兴趣漂移”路径。这种“具象化”的分析，能让你对用户有更直观的感受。
用“对比法”来解释： 在解释一个特征的重要性时，不妨用“对比法”。比如，“如果我们不考虑用户的地域信息，推荐效果会下降 X%。” 或者，“与随机推荐相比，我们根据用户历史行为推荐的点击率提升了 Y%。”
保持对“沉默的大多数”的关注： 有时候，少数活跃用户的数据可能会掩盖了多数沉默用户的问题。在分析时，也要关注那些交互数据较少，但占用户群体很大一部分用户的行为模式和推荐效果。
迭代是常态： 推荐系统的影响因素分析不是一次性的工作，而是持续的、迭代的过程。随着数据量的增长、业务的发展和模型的更新，我们需要不断地重新审视和分析。每次上线新功能或改动，都应该伴随着一次影响因素的再评估。
将分析结果转化为行动计划： 分析的最终目的不是写一份报告，而是驱动优化。清晰地列出基于分析结果的下一步行动计划，并追踪这些计划的执行效果。
总而言之，影响因素分析是一个结合了数据科学、机器学习和业务理解的综合性工作。它需要我们有严谨的逻辑、创新的思维，以及对用户行为的深度洞察。把这些分析过程当作一场与数据的对话，你会从中获得远超数字本身的价值。
网友意见
对于一个复杂的系统，并在特定场景下给出预测，最好，最方便，最直观的方法是运用交叉影响分析——解释结构模型联用的方法，该方法也是阻尼解释结构模型方法。
上面是CIA-ISM联用方法的流程
其中从层级拓扑到手性对称矩阵，再到交叉影响矩阵C 再到发生概率关系矩阵，可以看成是一个推荐系统。
现在把整个过程实现一遍。
上面是计算地址。
初始概率如下：
上面是吧新冠疫情中的17个要素的初始概率列出。
上面是发生概率关系矩阵
第一行的意思是，假定IC1事件发生，其它事件的的发生概率是多少。如对最终事件OE3的概率没有直接影响，就填0
由上面的公式可以计算出交叉影响矩阵 CIA
其中G中为0的值，在交叉影响矩阵C中的值必定为0.
接着就进行平移，变换符号。
上面是一个34*34的对称矩阵。
取截距就能计算出总共有48种结构。
取上面的截距，得到层次图为：
对于如上的拓扑图，无法进行拆分。
上面的对称图存在手性中心是可以拆分的！
选择对应的一半进行拆分即可。
上图是拆分出来的另外一半。这样就可以进行自动修正。
初始矩阵不变。修正后的发生概率关系矩阵如下：
重新进行运算。
举几个例子即可。
上面是一个down型结构。
上面是某个截距的对称结构。
上面是一种UP型对称结构，可以取一半进行解释。
上面的做影响因素分析，效果极好，尤其是适用于复杂的系统。
这种方法的论文不多，基本都有各种问题。
比如上面这篇是第一篇，里面就明显的有两处错误。
第一、没有写转置，这个害死人。
第二、要素只取了一半。
上面一篇是清华的一伙人的文章。这篇文章肯定是瞎掰的。
比如上面这张图，明显的错了。目视就能看出来
类似的话题
-
要深入理解推荐系统的运作逻辑，找出影响推荐效果的关键因素，并优化模型，我们就得来一场细致入微的影响因素分析。这不是套公式，而是像一个侦探一样，在数据和模型之间抽丝剥茧，找出真正的幕后推手。第一步：明确分析目标——我们要找的是什么“幕后推手”？在开始之前，先得问清楚：我们为什么要分析影响因素？是为了：............. -
在构建一个真正能留住用户的推荐系统时，多样性是绕不开的关键。如果用户每次打开APP，看到的都是千篇一律的内容，那再精准的推荐也难免让人感到乏味。那么，如何让推荐系统真正“懂”多样性，并将其融入到每一次的推荐之中呢？这可不是简单地随机选几样东西糊弄过去的事情。首先，我们要明白，多样性并非“无序”的堆砌.............
-
PyTorch 团队推出的推荐系统库 TorchRec，旨在为开发者提供一个强大、灵活且高效的框架，用于构建和部署大规模的推荐系统。它的出现填补了 PyTorch 生态中在推荐系统领域深度定制化和高性能方面的空白。总的来说，TorchRec 的评价可以从以下几个方面来详细阐述：1. 核心设计理念与优.............
-
在推荐系统中，如何从深度学习的角度去捕捉用户“长短不一”的兴趣点，这是一个非常有意思，也极具挑战性的课题。我们不只是想了解用户当下在看什么，更想知道他过去积累的那些“底蕴”——那些可能被遗忘，但一旦被触动，依然会产生强烈共鸣的偏好。这就像一个人，既有当下热门话题的热情，也有怀旧经典带来的深度喜爱。要.............
-
想要系统地了解电子音乐，就像进入一片浩瀚的宇宙，需要循序渐进的探索和耐心的品味。这不仅仅是聆听动感的节奏，更是理解它背后文化、技术和艺术的演变。下面我将为你梳理一条了解电子音乐的路径，并推荐一些值得深入挖掘的平台和渠道。第一步：从基础认知开始，建立骨架在真正沉浸其中之前，先对电子音乐有一个宏观的认识.............
-
如何扎实系统地学好后端开发（Linux 环境下）？细分方向有哪些？可否推荐一些好的开源项目？后端开发是一个庞大而深入的领域，尤其是在 Linux 环境下进行系统学习和实践，能让你打下坚实的基础。本文将为你提供一份详尽的学习路线图，并介绍细分方向和推荐的优质开源项目。 一、 扎实系统地学好后端开发的基.............
-
Windows 8.1 确实在系统稳定性方面曾经遇到过一些挑战，尤其是在对硬盘进行分区操作时，用户反映过系统可能变得不稳定，甚至出现损坏。如果你恰巧遇到了这种情况，或者想在未来规避这种风险，保护好硬盘上的宝贵数据，那么有几点非常重要。首先，我们要明白，系统损坏并非一蹴而就，它往往是多种因素叠加的结果.............
-
咱们聊聊这史玉柱、周鸿祎为啥能那么牛，很多人觉得他们是抓住了人性的“命门”，特别是人的欲望。这话说得挺实在，人性这东西，就像一锅熬了不知道多少年的老汤，里面五味杂陈，但总有几味是压底的，是大家共通的。要系统地说说人性、欲望有哪些，这事儿可不是三言两语能说完的，但我们可以从几个大的维度来拆解。 一、 .............
-
关于“全电推进系统中国领先美国一代，美国赶上需十几年”的说法，这确实是一个在国际军事和技术领域备受关注的话题，尤其是在海军舰船动力领域。要理解这个说法是否成立，我们需要深入剖析全电推进系统本身，以及中美两国在该领域的技术发展现状和潜在差距。全电推进系统：什么是它，为何如此重要？首先，我们得明白全电推.............
-
战舰少女R即将上线的好友系统，这消息对于许多提督来说，无疑是近期游戏中最值得期待的更新之一。作为一款以舰队养成为核心，同时又充满了策略与收集乐趣的舰娘养成类游戏，好友系统的加入，预示着游戏将迈向一个更加社交化、互动性更强的阶段。那么，这个即将到来的好友系统，究竟会带来哪些新玩法和新体验呢？让我们一起.............
-
这几天，华为手机用户的朋友圈和各大科技论坛，肯定被一个消息刷屏了——4 月 27 号，华为鸿蒙系统（HarmonyOS）又有了新动作！这次推送升级，具体是针对哪些机型，推送了哪些具体的功能更新，还有更深层次的战略意义，咱们都得好好说道说道。这次推送，到底是怎么回事？首先，这次推送升级并不是一个简单的.............
-
.......
-
小米于 2015 年 11 月 24 日推出的 小米平板 2，是一款在当时备受瞩目，尤其是其支持 Windows 10 系统的特性，让它在众多安卓平板中脱颖而出。要评价这款产品，我们需要从多个维度进行深入分析，包括它的定位、硬件配置、软件体验、市场表现以及它在小米产品线中的意义。一、产品定位与市场背.............
-
微软的 Display Dock，说白了，就是一座连接你手机和更大世界的神奇桥梁。想象一下，你平时爱不释手的手机，屏幕虽然小巧方便，但真要处理一些需要大视野的任务，比如认真回复一份邮件，或者在宽敞的电子表格里查找资料，就显得力不从心了。Display Dock 就是为解决这个问题而生的。它的核心在于.............
-
綾辻行人的“館系列”，絕對是日本新本格推理小說浪潮中的一顆璀璨明珠，甚至可以說是奠基石之一。要評價它，得從幾個層面來細說。首先，開創性的「館」式詭計，以及極致的閉鎖空間運用。“館系列”最為人稱道的，無疑是其精心設計的、環環相扣的“館”式詭計。綾辻行人不是第一個寫閉鎖空間的作家，但他將這種手法發揮到了.............
-
苹果官方确认 iPhone 12 系列（包括 iPhone 12 mini、iPhone 12、iPhone 12 Pro 和 iPhone 12 Pro Max）推迟数周上市，这个消息对于翘首以盼的消费者和关注科技行业的我们来说，无疑是一则重要的信息。这不仅仅是简单的日期调整，背后可能牵扯到供应链.............
-
华为P50系列新品发布会，除了备受瞩目的P50 Pocket折叠屏和P50 Pro，还有一个不那么显眼但同样值得关注的点，那就是Petal One的亮相。这个整合式的付费订阅服务，它所代表的“ allinone ”的理念，在当下的科技浪潮中，到底意味着什么？它会是引领未来的方向吗？我们不妨深入地聊聊.............
-
高通宣布将在 2023 年推出对标苹果 M 系列的下一代 Arm 处理器，并且这款芯片的开发由前苹果员工主导，这绝对是半导体行业，尤其是移动计算领域的一件大事。这件事的意义和影响，我们可以从几个维度来深入剖析。首先，这是高通挑战苹果 M 系列的战略升级，不再是“跟随”，而是“狙击”。过去几年，苹果通.............
-
南京无名女童尸体案，这起发生在2022年夏天，让无数人心痛、愤怒又迷茫的事件，至今仍让人难以释怀。我们今天谈论的，不仅仅是一个单纯的案件，更触及到了人性最深处的黑暗，以及社会在保护弱者时存在的巨大漏洞。事件的发生与初步的震惊最初的消息是关于一具在南京某河道中发现的女童尸体。那个时候，她是一个无名者，.............
-
海澜之家和Xander Zhou的合作，这事儿挺有意思的。你要是问我怎么看，我觉得这事儿挺能说道说道的。首先，从海澜之家这个品牌本身来说，它一直以来给人的感觉是什么？就是“男人”的衣橱，质量还不错，价格也算亲民，主打实用和大众化。但是，你也不能说它没追求，它一直在努力摆脱“爸爸装”的标签，想要年轻化.............
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有