推荐系统中最经典的算法，是协同过滤，协同过滤是推荐系统发展史上浓墨重彩的一笔，其背后的思想简单深刻，在万物互联的今天，协同过滤的威力更加强大。与其说协同过滤是一门技术，不如说是一种方法论，不是机器在为你推荐，而是“集体智慧”在为你推荐。
协同过滤生动地诠释了什么是“物以类聚，人以群分”，你的圈子决定了你能见到的物品，这一点在前面的专栏中已经详细讲过了。但是这背后隐藏了一个重要的问题：是不是会存在信息茧房的问题？
信息茧房
其实作为一名对推荐系统略懂一二的普通海淀群众，我个人就会时常担心，是不是还能看到新的东西，是不是有惊喜。时不时乱点一通，是不是叉掉所有的推荐，让物品的推荐系统崩溃一下，这一切就是为了避免进入信息茧房，在眼前的圈子里苟且。
那么作为推荐系统的开发者，是不是应该做点什么呢？是的，在技术上，Bandit 算法就是一个权衡探索和利用的好方法。如果把它结合传统的协同过滤来做推荐，那么在一定程度上就可以延缓信息茧房的到来，偶遇诗和远方。
我已经和你聊了两篇关于 Bandit 算法的内容，我介绍过普通的 Bandit 算法，也介绍过加入特征信息的 LinUCB 算法，今天，我要介绍的是一个新方法，如何结合协同过滤的群体智慧，与 Bandit 的走一步看一步一起，让两种思想碰撞，也许可以让你的推荐系统与众不同。
这就是 2016 年有人提出的 COFIBA 算法。
COFIBA 算法
1 思想
很多的推荐场景中都有两个规律。
相似的用户对同一个物品的反馈可能是一样的。也就是对一个聚类用户群体推荐同一个 item，他们可能都会喜欢，也可能都不喜欢，同样的，同一个用户会对相似的物品反馈也会相同。这实际上就是基于用户的协同过滤基本思想。
在使用推荐系统过程中，用户的决策是动态进行的，尤其是新用户。这就导致无法提前为用户准备好推荐候选，只能“走一步看一步”，是一个动态的推荐过程。这是 Bandit 的算法基本思想。
每一个推荐候选物品，都可以根据用户对其偏好的不同，将用户分成不同的群体。
然后下一次，由用户所在的群体集体帮他预估可能的收益及置信区间，这个集体就有了协同的效果，然后再实时观察真实反馈，回来更新用户的个人参数用于下次调整收益和置信区间，这就有了 Bandit 的思想在里面。
举个例子，如果你的父母给你安排了很多相亲对象，要不要见面去相一下？那需要提前看看每一个相亲对象的资料，每次大家都分成好几派，有说好的，有说再看看的，也有说不行的。
你自己也会是其中一派的一员，每次都是你所属的那一派给你集体打分，因为他们是和你“三观一致的人”“诚不欺我”；这样从一堆资料中挑出分数最高的那个人，你出去见 TA，回来后把实际感觉说给大家听，同时自己心里的标准也有些调整，重新再给剩下的其它对象打分，打完分再去见。
如果要推荐的候选物品较多，需要对物品聚类，就不用按照每一个物品对用户聚类，而是按照每一个物品所属的类簇对用户聚类，如此一来，物品的类簇数目相对于物品数就要大大减少。
