蘇玉召 趙 妍

摘 要：個性化研究的關(guān)鍵技術(shù)主要包括有三個方面的內(nèi)容：用戶建模、推薦系統(tǒng)和評價。首先，用戶建模是收集用戶數(shù)據(jù)，目的是為推薦系統(tǒng)提供用戶的興趣、偏好等建立模型；其次，推薦系統(tǒng)的作用是根據(jù)用戶模型為用戶推薦個性化內(nèi)容，是個性化的核心內(nèi)容；最后，評價系統(tǒng)根據(jù)用戶對個性化應(yīng)用的滿意程度，反饋給推薦系統(tǒng)調(diào)整建模策略。個性化應(yīng)用是一個不斷反饋修正的過程。

關(guān)鍵詞：個性化 Web挖掘 推薦系統(tǒng) 用戶建模 個性化評價

中圖分類號： G350；TP311文獻(xiàn)標(biāo)識碼： Ａ 文章編號： 1003-69３８（２０11）０1－0059-07

Survey of Key Technologies in Personalization Application

Su Yuahao （National Science Library， CAS， Beijing， 100190）

Zhao Yan （Zhengzhou Institute of Aeronautical Industry Management， Zhengzhou， Henan， 450015）

Abstract：The key technology of Personalization Application includes three aspects: User Modeling, Recommendation System, and Personalization Evaluation. First, User Modeling collects user personal data, and provides user's interests and preference to Recommendation System. Secondly, Recommendation System is the most important part of Personalization, which recommends personalized content for individual. Finally, Evaluation provides the feedback information of user's evaluation for Recommendation System to help it modulating the strategy of User Modeling. Personalization application is a process with continuous modulating its recommend strategy according to user's feedback.

Key words：personalization; web mining; recommendation system; user modeling; personalization evaluation

ＣＬＣ number： G350；TP311Document code： AArticle ID： 1003-6938（20１1）01-0059-07

1 引言

個性化最初起因于基于Web應(yīng)用的商務(wù)智能（BI）發(fā)展，獲得商業(yè)利潤最大化的需要。電子商務(wù)（e-commerce）和客戶關(guān)系管理（CRM）網(wǎng)站采用數(shù)據(jù)挖掘的方法發(fā)現(xiàn)顧客與商品之間的關(guān)聯(lián)和分析用戶購物行為，銷售更多的商品和吸引顧客而不斷調(diào)整營銷策略。隨著數(shù)據(jù)挖掘理論及其技術(shù)進(jìn)步不斷深化，計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和網(wǎng)絡(luò)信息管理技術(shù)的發(fā)展，基于客戶/服務(wù)器模式為用戶和網(wǎng)站提供更多的交互機(jī)會。于是針對每個用戶的個性化服務(wù)便迅速發(fā)展起來。

關(guān)于個性化概念，不同的學(xué)者和研究人員，在不同的時期對其理解、及其所持觀點也各不盡相同。有些從事IT行業(yè)的專家認(rèn)為個性化是一種能力，例如，前劍橋福雷斯特研究公司的分析師Paul Hagen在1999年的一次電子商務(wù)會議上說，“個性化是一種能力，根據(jù)每個用戶的愛好和行為知識，對其提供簡潔的內(nèi)容和服務(wù)?！?長期從事IT行業(yè)實踐和研究的專家Jill Dyche 女士，2002年由艾迪生-韋斯利出版公司出版的“CRM指南”，認(rèn)為“個性化是一種定制用戶交流的能力，這種能力的實現(xiàn)是借助于用戶進(jìn)行交流時的愛好和行為知識的獲得?！倍行┯嬎銠C(jī)技術(shù)專家認(rèn)為，個性化是一種服務(wù)。例如，前IBM沃森研究中心的研究人員Doug Riecken在2000年美國計算機(jī)協(xié)會（ACM）通信年會上提出，“個性化是關(guān)于通過建立一種有意義的一對一關(guān)系，從而建立用戶的忠誠度。同時，通過理解每一個用戶特殊需要的內(nèi)容，為其提供高效、有價值的服務(wù)。”一些從事個性化技術(shù)研究的專家學(xué)者認(rèn)為，個性化是一種技術(shù)。例如，在2003年的個性化智能技術(shù)國際研討會上，各國的學(xué)者和研究人員就個性化概念達(dá)成共識，認(rèn)為“個性化是一種技術(shù)，這種技術(shù)根據(jù)用戶的信息定制商業(yè)和每個用戶電子商務(wù)的交互。用戶的信息可以是以前獲得的，也可以是實時方式獲得信息。根據(jù)可用的用戶信息，商業(yè)不同部門之間進(jìn)行變更以適應(yīng)用戶的需求。” 還有的一些從事信息技術(shù)研究的專家和學(xué)者認(rèn)為，個性化是一種過程。例如， Kwon分別在2007年和2009年美國信息技術(shù)協(xié)會（ITAA）年會上分別提出“個性化是一個過程，在電子服務(wù)應(yīng)用方面，是一個應(yīng)用用戶信息為其發(fā)送目標(biāo)方案的過程?！?這些關(guān)于個性化的概念重點是從個性化是什么和個性化能夠做什么方面定義，但是，這些觀點沒有從系統(tǒng)化、全面性定義個性化。

美國芝加哥德保羅大學(xué)的Bamshad Mobasher教授從20世紀(jì)90年代就開始個性化的研究，他對個性化的特點、歷史、現(xiàn)狀和未來的發(fā)展趨勢具有全面和獨到的見解。因此，Mobasher對個性化的定義具有重要的參考價值，他認(rèn)為：“在Web上下文中，個性化意味著動態(tài)內(nèi)容的發(fā)送，例如文本元素、鏈接、廣告和產(chǎn)品推薦等，這些內(nèi)容專門為特定用戶或者一部分用戶的需要或者興趣定制的過程”。 ［1 ］他把個性化過程看作是一個包含數(shù)據(jù)挖掘循環(huán)所有階段中的一個典型應(yīng)用。這些階段包括數(shù)據(jù)收集、預(yù)處理模式發(fā)現(xiàn)、性能評價和在用戶和Web網(wǎng)站之間應(yīng)用實時發(fā)現(xiàn)的知識。

主要研究個性化的ITWP國際會議重點內(nèi)容是個性化理論和技術(shù)，其每一次會議的成果都體現(xiàn)了當(dāng)時的研究方法和應(yīng)用領(lǐng)域。典型的個性化研究代表是Mobasher教授和其他個性化研究的專家學(xué)者等研究人員，同時，Mobasher教授一直作為ITWP組委會主席，許多他本人及其合作者的研究成果及文獻(xiàn)可以通過其個人網(wǎng)站獲得。因此，他們的個性化研究成果具有權(quán)威性和代表性。研究他們的成果對于我們未來個性化研究具有借鑒意義?？偨Y(jié)近幾年個性化研究內(nèi)容，其關(guān)鍵技術(shù)主要包括推薦系統(tǒng)、用戶建模、評價等三個方面。

2 個性化推薦系統(tǒng)

個性化推薦是Web挖掘結(jié)果呈現(xiàn)給用戶的應(yīng)用，其使用的數(shù)據(jù)主要來自Web網(wǎng)站與用戶行為交互生成的數(shù)據(jù)。其依據(jù)原理是數(shù)據(jù)挖掘理論基礎(chǔ)。因此，個性化推薦使用的算法主要來自數(shù)據(jù)挖掘理論的算法。通常，個性化推薦分為基于規(guī)則過濾、基于內(nèi)容過濾、基于協(xié)作過濾的方法、以及這三種方法混合的推薦方法。根據(jù)不同的個性化推薦方法，采用的挖掘算法也各不相同，常用的算法類型包括關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、聚類分析、序列模式挖掘和回歸分析等。

2.1 Web挖掘

許多學(xué)者認(rèn)為，Etzioni是第一個提出Web挖掘（Web Mining）技術(shù)的人，［2 ］他在1996年的描述中認(rèn)為，Web挖掘是應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從Web文檔和服務(wù)內(nèi)容里自動發(fā)現(xiàn)并抽取有用信息。一般情況，Web挖掘技術(shù)可以分為3種類型［3 ］：Web內(nèi)容挖掘（Web Content Mining）、Web結(jié)構(gòu)挖掘（Web Structure Mining）和Web使用挖掘（Web Usage Mining）（Kosala&Blockeel;,2000）。Srivastava等人對Web使用挖掘的定義是［4 ］：Web使用挖掘是應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，為了更好的理解和服務(wù)基于Web應(yīng)用的需要，發(fā)現(xiàn)Web數(shù)據(jù)的使用模式。

Web內(nèi)容挖掘包括應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從Web對象中抽取模型,Web對象內(nèi)容包括普通文本、半結(jié)構(gòu)化文檔（如HTML和XML）、結(jié)構(gòu)化文檔（如數(shù)字圖書館）、動態(tài)文檔和多媒體文檔。Web結(jié)構(gòu)挖掘的目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)隱藏在Web對象之間相互連接的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)建模，對Web網(wǎng)站進(jìn)行分類和分級，以發(fā)現(xiàn)對象之間的相似性。Web使用挖掘是應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從Web數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)用法模式。進(jìn)行挖掘的數(shù)據(jù)通常來自用戶與Web對象的交互行為，比如，Web服務(wù)器或者代理服務(wù)器日志、用戶查詢、注冊數(shù)據(jù)。Web使用挖掘工具發(fā)現(xiàn)并預(yù)測用戶行為，幫助設(shè)計者進(jìn)行統(tǒng)計分析、改進(jìn)Web網(wǎng)站、吸引訪問者或者為有規(guī)律的用戶提供個性化服務(wù)。Web使用挖掘與Web結(jié)構(gòu)挖掘和Web內(nèi)容挖掘的區(qū)別在于，Web使用挖掘反映的是人與網(wǎng)絡(luò)交互的行為，對用戶行為與Web網(wǎng)站交互的分析可以深入理解定制與個性化的用戶Web體驗。

Web使用挖掘使用的數(shù)據(jù)可能來自Web服務(wù)器訪問日志、代理服務(wù)器日志、引用頁日志、瀏覽器日志、錯誤日志、用戶資料、注冊數(shù)據(jù)、用戶會話、用戶交易、cookies、用戶查詢或者是用戶書簽數(shù)據(jù)（Gunduz,2003）。通過分析這些文件和文檔，我們可以獲得用戶感興趣的使用模式和信息。Web使用挖掘最初在電子商務(wù)領(lǐng)域，Web使用挖掘吸引了銷售決策者和電子商務(wù)專家的強(qiáng)烈興趣。［5 ］隨著數(shù)據(jù)挖掘理論和網(wǎng)絡(luò)信息管理技術(shù)的發(fā)展，個性化研究現(xiàn)在已經(jīng)滲透到各個行業(yè)和領(lǐng)域，例如，電信行業(yè)、銀行金融機(jī)構(gòu)、移動設(shè)備和反恐領(lǐng)域等。

2.2 基于規(guī)則過濾的技術(shù)

基于規(guī)則過濾方法的典型例子就是“購物籃”算法，通過查找購買物品之間的聯(lián)系為用戶推薦。其特點在于采用關(guān)聯(lián)規(guī)則、回歸算法，找到用戶對相關(guān)聯(lián)物品之間的興趣度、發(fā)現(xiàn)用戶偏好，預(yù)測用戶未來行為。

Peng 等人提出的一種個性化推薦模型采用apriori 算法和用于統(tǒng)計的tf-idf加權(quán)技術(shù)，包括三部分：資源描述、用戶偏好抽取和個性化推薦。首先，通過分析挖掘用戶Web訪問日志獲取的資源信息，生成資源文本空間向量；然后，采用apriori 算法對這些向量進(jìn)行計算，獲得興趣集；最后，根據(jù)推薦模型，把推薦過濾和存儲的資源內(nèi)容推薦給用戶。［6 ］2003年華墨西哥阿卡普爾科舉辦的第2屆個性化智能技術(shù)（ITWP2003）研討會上，［7 ］Mobasher等人基于關(guān)聯(lián)規(guī)則和序列模式的個性化推薦模型對網(wǎng)站的影響進(jìn)行了研究。［8 ］Forsati 等人提出一種用于個性化基于權(quán)重的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，該算法是對傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的擴(kuò)展，允許交易中的每一個項目分配一個權(quán)重以反映用戶對該項目的興趣度。在結(jié)果關(guān)聯(lián)規(guī)則集里每一個項目都對應(yīng)一個權(quán)重參數(shù)，根據(jù)用戶的興趣程度，為每個用戶訪問的Web頁面分配一個時間權(quán)重和訪問頻率權(quán)重。這種方法能夠客觀地、更有效的表示預(yù)測結(jié)果，對推薦系統(tǒng)效率有很大改進(jìn)。［9 ］

2.3 基于內(nèi)容過濾的技術(shù)

基于內(nèi)容的過濾推薦技術(shù)特點是，［10 ］根據(jù)用戶過去選擇項目的特點，從項目描述、終端數(shù)據(jù)庫里的項目屬性關(guān)聯(lián)抽取項目內(nèi)容特點，系統(tǒng)為其推薦相似的項目?；趦?nèi)容的過濾系統(tǒng)最大的缺點是用戶模型的建立過度依賴于用戶以前選擇和點擊的具體項目。此外，基于內(nèi)容過濾技術(shù)要求項目能夠有效代表抽取的文本特點，Web數(shù)據(jù)異構(gòu)的特性決定了這種方法并不總是有效。更詳細(xì)的基于內(nèi)容的過濾系統(tǒng)內(nèi)容參見文獻(xiàn)。［11 ］

2.4 基于協(xié)作過濾的技術(shù)

維歸約、關(guān)聯(lián)挖掘、聚類和貝葉斯學(xué)習(xí)是協(xié)作過濾系統(tǒng)采用的一些技術(shù)。協(xié)作過濾推薦系統(tǒng)利用了用戶的相似性進(jìn)行推薦，而基于內(nèi)容過濾的推薦系統(tǒng)根據(jù)商品內(nèi)容的相似性進(jìn)行推薦。

Amazon是使用協(xié)作過濾推薦系統(tǒng)的先驅(qū)，作為市場戰(zhàn)略的一部分，提供“針對每位顧客的個性化商店”，這種方法即有益于顧客又有益于公司。公司擁有顧客更準(zhǔn)確的模型，可以對顧客的需求有更好的了解。而服務(wù)于這些需求則可在產(chǎn)品的交叉銷售、提升銷售、產(chǎn)品親和力、一對一促銷、大購物籃和顧客忠誠度方面獲得更大的成功。2001年美國西雅圖舉辦的第1屆個性化智能技術(shù)（ITWP2001）研討會上，［12 ］Mobasher 等人的根據(jù)匿名Web使用數(shù)據(jù)提高協(xié)作過濾效率的研究，根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘和Web技術(shù)實現(xiàn)個性化協(xié)作過濾系統(tǒng)。Aghabozorgi 等人提出一種基于Web使用挖掘的離線個性化系統(tǒng)動態(tài)模型，該模型采用聚類算法。其特點是，根據(jù)用戶交易，把離線模型周期性地轉(zhuǎn)變?yōu)閯討B(tài)模型，解決了離線模型隨著時間的流逝，一些新用戶的加入和原有用戶行為的改變引起的個性化用戶行為預(yù)測精度下降問題。［13 ］

協(xié)作過濾推薦系統(tǒng)［14 ］尋找與目標(biāo)顧客歷史吻合的顧客群組（稱為近鄰），比如他們購買相似的商品或?qū)δ撤N商品的評價。協(xié)作過濾推薦系統(tǒng)面臨兩個主要挑戰(zhàn)：可伸縮性和確保對顧客推薦的質(zhì)量?？缮炜s性重要是原因是，電子商務(wù)系統(tǒng)必須能夠?qū)崟r搜索數(shù)以百萬計的潛在近鄰。如果網(wǎng)站使用瀏覽模式作為產(chǎn)品偏愛的指示，則對某些顧客可能會有數(shù)以千計的數(shù)據(jù)點。保證推薦質(zhì)量是贏得顧客信任的基本要素。如果顧客聽從了系統(tǒng)的推薦但是最終并不喜歡這些推薦的商品，那么他們就會對該推薦系統(tǒng)產(chǎn)生懷疑，甚至不用。有些推薦系統(tǒng)采用基于內(nèi)容過濾和協(xié)作過濾的推薦技術(shù)，進(jìn)一步改善系統(tǒng)的推薦。

2.5 基于混合過濾的技術(shù)

基于規(guī)則過濾和基于協(xié)作過濾技術(shù)的缺點是，通常需要離線學(xué)習(xí)訓(xùn)練樣本生成關(guān)聯(lián)規(guī)則或者用戶組的分類，這種方法具有可擴(kuò)展性差和動態(tài)變化緩慢的特點。因此，不適于在線的迅速響應(yīng)，尤其不適合實時查詢的響應(yīng)?；趦?nèi)容過濾技術(shù)的優(yōu)點是及時響應(yīng)快，總是處于在線狀態(tài)，但是，其缺點是依賴于用戶的歷史操作記錄，如果用戶的興趣偏好變化或者歷史記錄缺失，推薦給用戶的結(jié)果將會產(chǎn)生嚴(yán)重的失真。因此，結(jié)合這三種方法，將會有較快的響應(yīng)速度、較好的推薦準(zhǔn)確性和較高的預(yù)測精度。

當(dāng)前解決基于內(nèi)容過濾和協(xié)作過濾不足的研究熱點是采用混合推薦算法，目的是提高推薦的精度。Burke提出的方法是混合基于內(nèi)容和協(xié)作過濾技術(shù)，通過豐富變量的方法生成推薦系統(tǒng)，旨在提高推薦的質(zhì)量。［15 ］有的混合推薦系統(tǒng)，例如，Ardissono 等人的用戶建模和個性化推薦技術(shù)研究，［16 ］通過收集多種用戶偏好的信息，采用多種異構(gòu)推薦技術(shù)的方法實現(xiàn)。這種方法越來越多地被用于各種個性化服務(wù)中，例如，Nima等人關(guān)于Q-learning的Web推薦系統(tǒng)研究，［17 ］Chen等人的手機(jī)新聞混合推薦系統(tǒng)的普適訪問研究。［18 ］Mobasher 等人提出一種框架，把在線用戶訪問Web頁面的會話活動過程與在線數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)分開處理，基于聚類的技術(shù)把Web站點使用和內(nèi)容模型采用統(tǒng)一的表示方法，用于實時的個性化操作。這種方法的優(yōu)點在于Web站點的使用和內(nèi)容特點集成到Web挖掘框架里，為推薦引擎提供統(tǒng)一的訪問方式，從而提高了個性化的效率。［19 ］2009年美國帕薩迪納舉辦的第7屆個性化智能技術(shù)和推薦系統(tǒng)（ITWP2009）研討會上，［20 ］Rosenthal等人的提出的研究旨在提高推薦系統(tǒng)在線預(yù)測精度。

3 個性化用戶建模

個性化推薦進(jìn)行Web使用挖掘的基礎(chǔ)是用戶建模，根據(jù)用戶模型進(jìn)行挖掘，發(fā)現(xiàn)用戶的興趣和偏好，預(yù)測其未來的訪問行為，并為其推薦個性化信息。個性化用戶建模需要根據(jù)推薦系統(tǒng)的需求收集Web使用數(shù)據(jù)。所有個性化推薦方法的好壞在很大程度上依賴于收集的數(shù)據(jù)質(zhì)量。如果收集到的數(shù)據(jù)能夠準(zhǔn)確地反映出用戶興趣和偏好，則有助于個性化推薦系統(tǒng)性能的提高，否則，個性化系統(tǒng)推薦給用戶的信息不能滿足要求，用戶可能逐漸失去個性化推薦的興趣，也可能有糟糕的推薦會激怒用戶，最終會導(dǎo)致用戶根本不用該個性化推薦系統(tǒng)。

用戶模型與用戶偏好和興趣的數(shù)據(jù)相關(guān)，這些數(shù)據(jù)的收集不應(yīng)該過于強(qiáng)調(diào)用戶自身數(shù)據(jù)。收集用戶數(shù)據(jù)常用的方法有兩個，［21 ］一是顯式詢問他們的偏好，二是隱式監(jiān)測用戶的行為推到他們的偏好。

顯示詢問用戶偏好信息的方法有幾種：具體興趣的調(diào)查問卷，例如，喜歡體育新聞或者科技新聞；編輯用戶關(guān)鍵詞；或者直接詢問用戶具體的興趣。這些方法都有其局限性，首先，因為這些方法都無法準(zhǔn)確地動態(tài)反應(yīng)用戶興趣和偏好的變化。并且，通過這些方法收集到的數(shù)據(jù)可能會引起對用戶偏好錯誤的判斷，因為并不是所有的用戶提供可靠的信息。其次，這些方法重點都是依賴于來自用戶的信息，因此，收集的用戶模型數(shù)據(jù)片不全面。最后，并不是所有的用戶都愿意顯式地提供他們的偏好信息。

隱式收集用戶偏好是通過一種特殊的智能代理監(jiān)測用戶行為，從收集到的用戶信息推導(dǎo)用戶的偏好。用戶行為有幾個方面可以被監(jiān)測到，例如一篇文檔操作的滾動、停留在該文檔上的時間。但是，這些方法可能會引起誤導(dǎo)，因為這些方法并不能反映用戶是否真的感興趣。

建立用戶模型需要的信息可以歸納為三個方面：①用戶個人信息，例如，用戶名、性別、出生日期和地址等人口統(tǒng)計學(xué)信息；②用戶歷史記錄，包括過去交易成功的記錄、瀏覽的記錄和收藏的記錄，例如，在電子商務(wù)網(wǎng)站上購買喜愛的商品類別或者購買數(shù)量等；③用戶定制的興趣偏好，例如，iGoogle定制的音樂盒、谷歌翻譯/字典、背單詞、博客主題訂閱、網(wǎng)站導(dǎo)航、BBS導(dǎo)航等。這些信息大部分包含個性化應(yīng)用收集到的事實數(shù)據(jù)，也包括從過去交易中推導(dǎo)出來的事實數(shù)據(jù)。個性化應(yīng)用程序收集這些信息完成后，記錄到Web日志文件，可以進(jìn)行日志清洗、處理，并存儲到數(shù)據(jù)倉庫中以便進(jìn)一步為推薦系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘使用。

如2.1節(jié)所述。在個性化推薦的Web使用挖掘研究中，數(shù)據(jù)的收集可以在服務(wù)器端、客戶端、代理服務(wù)器端，或者是集成Web服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行。Web使用挖掘的數(shù)據(jù)源主要包括用戶查詢、注冊的數(shù)據(jù)、Web服務(wù)器訪問日志和Web應(yīng)用服務(wù)器日志記錄的服務(wù)器日志文件［22］ ［23 ］。收集Web使用數(shù)據(jù)，特別是Web日志，對于個性化預(yù)測和推薦的精度具有非常重要的作用。Lathia等人對個性化協(xié)作過濾算法進(jìn)行研究，［24 ］發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對推薦系統(tǒng)的精度有重要影響。在他們的自適應(yīng)信息源的協(xié)作過濾研究中，發(fā)現(xiàn)推薦系統(tǒng)關(guān)注數(shù)據(jù)質(zhì)量而不是算法本身，能提高預(yù)測的精度。

近年來，關(guān)于個性化用戶建模的研究成果不斷出現(xiàn)。例如，2008年美國芝加哥舉辦的第6屆個性化智能技術(shù)和推薦系統(tǒng)（ITWP2008）研討會上，［25 ］Gemmis等人的基于用戶概要的個性化搜索信息抽取模型，［26 ］Hung等人的基于標(biāo)簽用戶建模的社會媒體推薦系統(tǒng)，［27 ］Kirmemis等人的基于內(nèi)容的用戶模型生成和電影推薦系統(tǒng)優(yōu)化方法，［28 ］這些研究都促進(jìn)了個性化用戶建模研究的發(fā)展。

當(dāng)前關(guān)于個性化用戶建模不足之處在于，關(guān)于Web日志數(shù)據(jù)需要記錄什么樣的數(shù)據(jù)缺乏理論研究。因為不同的應(yīng)用環(huán)境中評價個性化推薦性能的指標(biāo)不同，所以，Web日志記錄采用的格式也不相同。例如，在線購物網(wǎng)站想發(fā)現(xiàn)商品關(guān)聯(lián)規(guī)則實現(xiàn)捆綁銷售策略，那么，Web日志記錄顧客在買了書籍之后還買了什么是關(guān)鍵因素；對于移動服務(wù)供應(yīng)商來說，要實現(xiàn)增值服務(wù)，Web日志記錄顧客對什么類型的資費套餐感興趣是關(guān)鍵因素。

4 個性化評價

在個性化應(yīng)用被部署之前及應(yīng)用過程中，評價其準(zhǔn)確性和效率至關(guān)重要，需要不斷的調(diào)整個性化策略以實現(xiàn)性能更好的個性化推薦和預(yù)測結(jié)果。早期的個性化評價研究的重點是推薦系統(tǒng)采用算法的精度提高，但是，好的推薦系統(tǒng)還應(yīng)該同時采用其它的方法。Franc 等人認(rèn)為評價方法還包括［29 ］：（1）覆蓋范圍，測量推薦系統(tǒng)數(shù)據(jù)集為用戶推薦包含內(nèi)容的廣泛程度；（2）信任值，幫助用戶更有效的決定是否采用推薦的內(nèi)容；（3）計算時間，測量推薦算法生成好的推薦內(nèi)容的時間：（4）新穎，測量推薦系統(tǒng)是否采用新技術(shù)，具有發(fā)展前途；（5）健壯性，測量在有噪聲干擾和稀疏數(shù)據(jù)情況下，推薦算法是否做出好的預(yù)測；（6）采用協(xié)作推薦方法，當(dāng)前個性化推薦系統(tǒng)研究主要采用多種方法相結(jié)合的協(xié)作過濾方法。研究結(jié)果證明，綜合采用這些方法能實現(xiàn)較好的個性化推薦質(zhì)量。

許多個性化推薦系統(tǒng)的評價要求用戶參與，對個性化推薦系統(tǒng)提供的產(chǎn)品或者服務(wù)質(zhì)量做出明確評價。這樣的方法的實際效果并不明顯，因為系統(tǒng)提供的信息列表可能占用用戶很多時間，有些用戶可能不耐煩，敷衍了事。所以，個性化評價應(yīng)該采用盡可能消耗用戶時間少，較少的操作、用戶反饋的信息能夠體現(xiàn)用戶興趣偏好的方法。［30 ］Kwon 等人提出的如何最好體現(xiàn)電子商務(wù)個性化特征的方案，［31 ］個性化策略的效果可以通過用戶的滿意度和忠誠度來體現(xiàn)，系統(tǒng)對用戶發(fā)送調(diào)查問卷，回答其對個性化的滿意度并判斷其忠誠度。

當(dāng)前，個性化模型的評價工作面臨諸多挑戰(zhàn)。首先，不同的建模方法和推薦算法可能需要不同的評價因子（如用戶的興趣、偏好、是否選擇推薦的內(nèi)容、個性化評分等）。其次，個性化活動需求可能在不同的應(yīng)用領(lǐng)域、特定的應(yīng)用和數(shù)據(jù)收集的不同而有很大的區(qū)別。最后，研究者和開發(fā)者對于個性化系統(tǒng)中什么因素對服務(wù)質(zhì)量的影響最大缺乏共識?；谝陨显颍瑐€性化評價標(biāo)準(zhǔn)體系還需要進(jìn)一步深入研究。

5 個性化應(yīng)用和發(fā)展趨勢

隨著個性化研究理論的不斷深化，個性化應(yīng)用逐漸發(fā)展到各種行業(yè)和領(lǐng)域。這些行業(yè)和領(lǐng)域包括：（1）電子商務(wù)（如Amazon，www.amazon.com）；（2）公共服務(wù)（如英國的國家健康衛(wèi)生網(wǎng)站，www.nhs.uk）；（3）搜索引擎（如iGoogle，www.google.com.hk）；（4）圖書館（劍橋雜志在線，journals.combridge.org，美國國家醫(yī)學(xué)圖書館，www.ncbi.nlm.nih.gov）等，還有一些網(wǎng)站正在準(zhǔn)備建立自己的個性化應(yīng)用（中國數(shù)字圖書館，www.d-library.com.cn，中國科學(xué)院國家科學(xué)數(shù)字圖書館CSDL，159.226.100.28）；（5）生物醫(yī)學(xué)（5）電子學(xué)習(xí)（E-learning）；（6）移動設(shè)備（如3G手機(jī)個性化）；（7）電子地圖；（8）居家生活等。

近幾年的研究也出現(xiàn)了一些新的研究方向。在2005年蘇格蘭愛丁堡舉辦的第3屆個性化智能技術(shù)（ITWP2005）研討會上，［32 ］出現(xiàn)了個性化安全方面的研究，例如，Burke等人的協(xié)作過濾系統(tǒng)系統(tǒng)中欺騙攻擊研究。［33 ］

研究發(fā)現(xiàn)，基于記憶的標(biāo)準(zhǔn)協(xié)作過濾算法，諸如K最近鄰算法，易于受到入侵攻擊，但是，基于模型的技術(shù)比K近鄰算法有較強(qiáng)的健壯性。Sandvig等人采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，發(fā)現(xiàn)采用基于模型的Apriori算法在穩(wěn)定性和健壯性方面比K最近鄰算法更好。此外，實驗結(jié)果還顯示Apriori算法比K最近鄰算法的推薦精度更高。［34 ］

Mobasher于2005主持，由美國國家科學(xué)基金支持的“個性化安全”研究項目在Microsoft的推薦系統(tǒng)上實現(xiàn)［35 ］，重點是通過攻擊建模分析對各種推薦算法的影響。研究結(jié)果顯示，基于用戶和項目的算法在特定的攻擊模型下很脆弱，但是，采用混合算法的推薦系統(tǒng)具有較強(qiáng)的健壯性。

在2006年美國馬薩諸塞州波士頓舉辦的第4屆個性化智能技術(shù)（ITWP2006）研討會上，［36 ］開始出現(xiàn)了語義和本體技術(shù)在個性化協(xié)作過濾方面的研究。例如，Toivonen等人的本體角色在個性化內(nèi)容過濾應(yīng)用需求的研究，［37 ］Symeonidis等人的基于潛在語義標(biāo)引的可擴(kuò)展協(xié)作過濾研究。［38 ］

在2008年美國芝加哥舉辦的第6屆個性化智能技術(shù)和推薦系統(tǒng)（ITWP2008）研討會上，［25 ］個性化研究開始采用社會標(biāo)簽的社會網(wǎng)絡(luò)等新技術(shù)。例如，Hung等人的基于標(biāo)簽用戶建模的社會媒體推薦系統(tǒng)，［39 ］Sandvig等人的分析社會標(biāo)簽系統(tǒng)攻擊的框架研究。［40 ］

移動設(shè)備促進(jìn)了普適計算的發(fā)展，這使得不同的設(shè)備在任何時間、任何地點訪問服務(wù)成為可能。［41 ］個性化服務(wù)的提供也應(yīng)該根據(jù)需要進(jìn)行定制，特別是應(yīng)該滿足移動用戶在城市中步行或者開車的特定需要。一些鼓吹者認(rèn)為，在未來，除了普通人群需要把普適計算集成到服務(wù)中，并且普適計算將會在學(xué)術(shù)和公司的實驗室里發(fā)揮重要作用。這種新環(huán)境要求服務(wù)提供者考慮新的策略適應(yīng)新特點，例如用戶的位置、移動速度、環(huán)境條件（光線、噪音），特別是不同特性的移動設(shè)備訪問個性化服務(wù)的需求也不一樣。［42 ］

在未來的普適計算環(huán)境中，一些影響服務(wù)質(zhì)量的必要數(shù)據(jù)可能由于以下兩個原因而無法獲得。一是數(shù)據(jù)不存在，二是數(shù)據(jù)雖然存在卻無法獲得。例如，用戶不想泄露私人信息，服務(wù)提供者也不想暴露其提供服務(wù)功能技巧的數(shù)據(jù)。因此，個性化服務(wù)存在著獲得涉及到個人隱私的數(shù)據(jù)的風(fēng)險，尤其是在一些敏感行業(yè)，例如銀行金融、移動服務(wù)等。Kasai等人進(jìn)行私有數(shù)據(jù)保護(hù)功能的分布式個性化服務(wù)研究，［43 ］在不侵犯用戶隱私的情況下，既能保護(hù)用戶的隱私信息，又能保證獲得的有效數(shù)據(jù)不失真。

6 結(jié)語

個性化是一種Web智能技術(shù)，在未來幾年的研究中其關(guān)鍵技術(shù)依然是是推薦系統(tǒng)。［44 ］個性化推薦是基于Web挖掘理論和技術(shù)而不斷發(fā)展。Web挖掘是數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的一個分支，涉及到數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等多個領(lǐng)域的理論。并且，隨著Web技術(shù)和普適計算的發(fā)展，個性化推薦系統(tǒng)采用的挖掘技術(shù)越來越復(fù)雜，由單一技術(shù)向混合技術(shù)發(fā)展。例如，個性化推薦系統(tǒng)逐漸趨向于使用混合幾種挖掘算法；由離線或在線狀態(tài)學(xué)習(xí)趨向于二者的結(jié)合，這樣便于個性化推薦的可擴(kuò)展性。

用于個性化用戶建模的數(shù)據(jù)收集也不再是單純的顯式或隱式的方法，而是采用更加智能的方法，既保護(hù)用戶的隱私，又能夠保證收集到數(shù)據(jù)的有效性。同時，個性化推薦進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘需要的數(shù)據(jù)源越來越多樣化，綜合了日志數(shù)據(jù)、歷史交易記錄、用戶搜藏、用戶注冊信息、個人評價反饋信息等。當(dāng)前，關(guān)于Web日志格式的設(shè)計原則，還缺乏相關(guān)的理論研究。因此，我們可以考慮將來進(jìn)行Web日志格式設(shè)計的研究。

當(dāng)前關(guān)于個性化評價的研究存在的問題比較多。因為個性化評價的因子選擇與推薦系統(tǒng)的精度相關(guān)，因此，如何選擇評價因子具有重要的影響作用。一般情況下，影響個性化推薦系統(tǒng)精度的因素有兩個：一是個性化用戶模型建模是否準(zhǔn)確的體現(xiàn)了其偏好，這個因素影響推薦系統(tǒng)精度的原因在于收集的用戶數(shù)據(jù)是否全面、準(zhǔn)確；另一個因素是推薦系統(tǒng)算法，一些算法的先進(jìn)性直接影響著推薦系統(tǒng)的精度。當(dāng)前，一些研究者為了提高個性化推薦系統(tǒng)的精度，把研究重點放在提高推薦系統(tǒng)的算法優(yōu)化方面。但是，有針對性的定制收集用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶模型建模，對于個性化推薦系統(tǒng)精度的提高有著根本性的促進(jìn)作用。因為，這些用戶數(shù)據(jù)是根據(jù)用戶操作定制收集，能夠體現(xiàn)出其實際需求。所以，這些定制收集到的用戶數(shù)據(jù)能準(zhǔn)確的反映出用戶的偏好，并且，用戶模型建模收集到的數(shù)據(jù)越準(zhǔn)確，就越有利于推薦系統(tǒng)的精度提高。同時，經(jīng)過定制收集到的數(shù)據(jù)還能夠有助于減輕推薦系統(tǒng)計算冗余數(shù)據(jù)的負(fù)載，從而提高個性化系統(tǒng)整體性能。

簡言之，一個好的個性化應(yīng)用是一個不斷完善的過程。首先，個性化系統(tǒng)根據(jù)搜集到的用戶建模信息，把經(jīng)過挖掘的推薦結(jié)果呈現(xiàn)給用戶；其次，用戶對推薦的內(nèi)容進(jìn)行評價，系統(tǒng)收集到這些反饋信息后，調(diào)整個性化策略，再次進(jìn)行用戶建模；最后，把以更滿足用戶需求的挖掘結(jié)果再次呈現(xiàn)給用戶。這個過程不斷重復(fù)，即保證了系統(tǒng)的性能提高，又吸引了用戶的使用。

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作者簡介：蘇玉召（1975-），男，中科院國家科學(xué)圖書館博士研究生，研究方向：計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)信息管理技術(shù)與信息系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘；趙妍（1979-），女，鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院助教。