常见的多模型融合算法
多模型融合算法可以比单一模型算法有极为明显的效果提升。但是怎样进行有效的融合，充分发挥各个算法的长处？这里总结一些常见的融合方法：
1. 线性加权融合法
线性加权是最简单易用的融合算法，工程实现非常方便，只需要汇总单一模型的结果，然后按不同算法赋予不同的权重，将多个推荐算法的结果进行加权，即可得到结果：
是给用户（user）推荐商品（item）的得分， 是算法K的权重，是算法k得到的用户（user）对商品item的推荐得分。这种融合方式实现简单，但效果较差。因为线性加权的参数是固定的，实践中参数的选取通常依赖对全局结果升降的总结，一旦设定后，无法灵活的按照不同的推荐场景来自动变换。比如如果某个场景用算法A效果较好，另外一种场景用算法B效果较好，线性融合的方式在这种情况下不能取得好的效果。为了解决这个问题，达观数据进行了改进，通过引入动态参数的机制，通过训练用户对推荐结果的评价、与系统的预测是否相符生成加权模型，动态的调整权重使得效果大幅提升。
2. 交叉融合法
交叉融合常被称为Blending方法，其思路是在推荐结果中，穿插不同推荐模型的结果，以确保结果的多样性。
这种方式将不同算法的结果组合在一起推荐给用户。
交叉融合法的思路是“各花入各眼”，不同算法的结果着眼点不同，能满足不同用户的需求，直接穿插在一起进行展示。这种融合方式适用于同时能够展示较多条结果的推荐场景，并且往往用于算法间区别较大，如分别基于用户长期兴趣和短期兴趣计算获得的结果。
3. 瀑布融合法
瀑布型（Waterfall Model）融合方法采用了将多个模型串联的方法。每个推荐算法被视为一个过滤器，通过将不同粒度的过滤器前后衔接的方法来进行：
在瀑布型混合技术中，前一个推荐方法过滤的结果，将作为后一个推荐方法的候选集合输入，层层递进，候选结果在此过程中会被逐步遴选，最终得到一个量少质高的结果集合。这样设计通常用于存在大量候选集合的推荐场景上。
设计瀑布型混合系统中，通常会将运算速度快、区分度低的算法排在前列，逐步过渡为重量级的算法，让宝贵的运算资源集中在少量较高候选结果的运算上。在面对候选推荐对象（Item）数量庞大，而可曝光的推荐结果较少，要求精度较高、且运算时间有限的场景下，往往非常适用。
4. 特征融合法
不同的原始数据质量，对推荐计算的结果有很大的影响。以用户兴趣模型为例，我们既可以从用户的实际购买行为中，挖掘出用户的“显式”兴趣，又可以用用户的点击行为中，挖掘用户“隐式”兴趣；另外从用户分类、人口统计学分析中，也可以推测用户偏好；如果有用户的社交网络，那么也可以了解周围用户对该用户兴趣的影响。
所以通过使用不同的数据来源，抽取不同的特征，输入到推荐模型中进行训练，然后将结果合并。这种思路能解决现实中经常遇到的数据缺失的问题，因为并非所有用户都有齐全的各类数据，例如有些用户就缺少交易信息，有些则没有社交关系数据等。通过特征融合的方法能确保模型不挑食，扩大适用面。
5.预测融合法
推荐算法也可以被视为一种“预测算法”，即我们为每个用户来预测他接下来最有可能喜欢的商品。而预测融合法的思想是，我们可以对每个预测算法再进行一次预测，即不同的算法的预测结果，我们可以训练第二层的预测算法去再次进行预测，并生成最终的预测结果。
如下图所示，我们把各个推荐算法的预测结果作为特征，将用户对商品的反馈数据作为训练样本，形成了第二层预测模型的训练集合，具体流程如下
图中的二层预测模型可以使用常用的分类算法，如SVM、随机森林、较大熵等，但达观实践中，融合效果较好的是GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)方法。
6.分类器Boosting思想
推荐问题有时也可以转化为模式分类（Pattern Classification）问题去看待，我们将候选集合是否值得推荐划分为几个不同的集合，然后通过设计分类器的方法去解决。
这样一来我们就可以用到分类算法中的Boosting思想，即将若干个弱分类器，组合成一个强分类器的方法。Boosting的核心思想是每轮训练后对预测错误的样本赋以较大的权重，加入后续训练集合，也就是让学习算法在后续的训练集中对较难的判例进行强化学习，从而得到一个带权重的预测函数序列h，预测效果好的预测函数权重较大，反之较小。
最终的预测函数H对分类问题采用有权重的投票方式，对回归问题采用加权平均的方法对新示例进行判别。算法的流程如下:（参考自treeBoost论文）
通过模型进行融合往往效果较好，但实现代价和计算开销也比较大。
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