文本推荐作为推荐系统的一个应用场景，具有成功的商业化实践。最著名的文本推荐系统是今日头条的新闻推荐。其他新闻门户如腾讯新闻、网易新闻也将文本推荐作为其产品的一个组成部分。文本推荐不仅可以用于新闻推荐，还可以用来支撑问答推荐等其他产品。一些国外公司的主营业务甚至是文字推荐。比如有一家公司叫Outbrain，专门为各大网站提供文字推荐服务。下面我们按照发展的时间线来看五个文本推荐的成功应用案例。1.谷歌新闻推荐系统刘家辉等人发表的论文PersonalizedNewsRecommendationbasedonClickBehavior。2010年是文本推荐领域的经典之作。作者以非常简单的方式设计了谷歌新闻推荐系统。该系统使用简单的协同过滤和SVD分解，加上用户个人和群体偏好的历史统计。这种方法一方面解决了推荐本身的问题，另一方面解决了新闻中的马太效应问题。2.纽约时报推荐系统纽约时报推荐系统起源于普林斯顿大学和微软的研究人员对文本推荐的研究工作。2011年，ChongWang等人。在论文CollaborativeTopicModelingforRecommendingScientificArticles中提出了CollaborativeTopicRegression模型。该模型结合了协同过滤和主题模型，概率图模型如图1所示。图1.CollaborativeTopicRegression概率图模型CollaborativeTopicRegression及其后续发展促成了纽约时报的新闻推荐系统。3、百度知乎问答推荐系统2012年和2014年，百度分别在ACMRecSys和ACMSAC上发表了两篇论文，描述了百度知乎问答推荐系统是如何构建的。百度知道的推荐系统采用混合模型，将线性模型和非线性模型结合起来，利用了自然语言处理中的关键词提取等技术。图2百度知乎问答推荐系统架构百度知乎问答推荐系统的关键是线性模型的特征工程和自然语言处理的相关技术。4.CollaborativeDeepLearning2015年，HaoWang等人在数据挖掘领域顶级会议KDD上发表了CollaborativeDeepLearningforRecommenderSystems一文。作者结合协同过滤和堆叠去噪自动编码器设计了一个混合模型用于文本推荐。混合模型的概率图模型如图2所示。图2.ProbabilisticgraphicalmodelforcollaborativedeeplearningV.GRU-baseddeeptextmodel2016年，TrapitBansal等人。在ACMRecSys会议上发表论文AsktheGRU:Multi-taskLearningforDeepTextRecommendations，提出了基于GRU的文本推荐模型（如图3所示）。图3基于GRU文本推荐模型的深度神经网络结构文本推荐是推荐系统的一个重要分支。它使用了丰富的机器学习和自然语言处理技术，广泛应用于新闻和问答领域。近年来，随着深度学习的兴起，人工智能新技术也为文本推荐的发展起到了推波助澜的作用。随着今日头条的发展壮大，许多新闻媒体网站也意识到了文字推荐的重要性。百度、腾讯、网易等企业纷纷加大对相关领域的人力、物力投入。随着产品的创新和技术的进步，文字推荐将为我们的生活带来更多的惊喜和便利。王浩，恒昌力通大数据部负责人，犹他大学硕士，在百度、新浪、网易、豆瓣等公司有多年研发和技术管理经验，擅长机器学习、大数据、推荐系统、社交网络分析、计算机图形学、可视化等技术。在TVCG、ASONAM等国际会议和期刊发表论文5篇。本科毕业论文获得IEEESMI2008国际会议最佳论文奖。
