推荐系统学习笔记（九）曝光过滤 Bloom Filter

曝光过滤

如果用户看过某个物品，则系统不再把该物品曝光给该用户，这个思想称之为曝光过滤。

基本流程如下：

1. 对于每个用户，记录已经曝光给他的物品。（小红书只召回1个月以内的笔记，因此只需要记录每个用户最近1个月的曝光历史）
2. 对于每个召回的物品，判断它是否已经给该用户曝光过，排除掉曾经曝光过的物品。
3. ⼀位⽤户看过 𝑛 个物品，本次召回 𝑟 个物品，如果暴⼒对⽐，需要 𝑂 (𝑛𝑟) 的时间

 Bloom Filter

判断一个物品🆔是否在已曝光的物品集合中

1. 如果判断为no，那么该物品一定不在集合中；
2. 如果判断为yes，那么该物品很可能在集合中（可能误伤，错误判断未曝光物品为已曝光，将其过滤掉）。

 参考文献：Burton H. Bloom. Space/time trade-offs in hash coding with allowable errors. Communications of the ACM , 1970.

具体流程如下：

1. Bloom Filter 把物品集合表征为一个 m 维的二进制向量；
2. 每个用户有一个曝光物品的集合，表征为一个向量，需要 m  bit的存储空间
3.  Bloom filter 有 k 个哈希函数，每个哈希函数把物品ID映射成介于 0 和 m-1 之间的整数；
4. 已曝光物品ID通过哈希函数映射进了二进制向量中对应的位置，如果该位置为0则调整为1，若为1无需调整；
5. 对于召回的物品ID，通过哈希函数映射，若对应位置全为1，则说明该物品已曝光，否则未曝光。

若曝光物品集合⼤⼩为 𝑛，⼆进制向量维度为 𝑚，使⽤ 𝑘 个哈希函数

那么 Bloom filter 误伤的概率为：

设定可容忍的误伤概率为 𝛿，那么最优参数为：

💡注意：Bloom filter 只⽀持添加物品，不⽀持删除物品。从集合中移除物品，无法消除它对向量的影响。每天都需要从物品集合中移除年龄⼤于 1 个⽉的物品。