吳佳煒

摘要：協(xié)同過(guò)濾推薦算法從龐大的數(shù)據(jù)資源中為用戶推薦其感興趣的內(nèi)容，在推薦系統(tǒng)中該算法得到廣泛應(yīng)用。但是隨著用戶數(shù)目和項(xiàng)目資源的不斷增加，傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾算法暴露出數(shù)據(jù)稀疏和冷啟動(dòng)等問(wèn)題，大大降低了用戶相似度和項(xiàng)目相似度計(jì)算的準(zhǔn)確度。本篇文章介紹了協(xié)同過(guò)濾算法的基本概念，指出該算法的局限性以及在此基礎(chǔ)上研究人員所做的一系列優(yōu)化改進(jìn)。

關(guān)鍵詞：協(xié)同過(guò)濾；推薦系統(tǒng)；用戶相似性；項(xiàng)目相似性

一、引言

現(xiàn)今互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)時(shí)代應(yīng)運(yùn)而生，數(shù)據(jù)資源的增長(zhǎng)速度以幾何數(shù)量級(jí)呈現(xiàn)，個(gè)性化推薦技術(shù)[1]的出現(xiàn)解決了龐大的用戶群體對(duì)數(shù)據(jù)的需求問(wèn)題，更是廣泛應(yīng)用于數(shù)字圖書館[2]、電子商務(wù)[3]、新聞網(wǎng)站[4]等系統(tǒng)中。協(xié)同過(guò)濾（collaborative filtering）[5]在推薦系統(tǒng)中最為常用，它的根本思想是根據(jù)相似的用戶群體或者項(xiàng)目群體來(lái)向目標(biāo)用戶推薦其可能感興趣的項(xiàng)目資源。

基于用戶的協(xié)同過(guò)濾推薦算法[6]和基于項(xiàng)目的協(xié)同過(guò)濾推薦算法[7，8]是構(gòu)成傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾算法的兩大主體。在基于用戶的協(xié)同過(guò)濾推薦算法中，算法依據(jù)目標(biāo)用戶的類似用戶對(duì)項(xiàng)目的評(píng)分來(lái)預(yù)測(cè)目標(biāo)用戶對(duì)該項(xiàng)目是否感興趣，然而鑒于部分用戶與之相關(guān)聯(lián)的信息量有限，所以對(duì)相關(guān)項(xiàng)目的評(píng)分并不完全，導(dǎo)致用戶-項(xiàng)目評(píng)分矩陣稀疏度高而不能完全體現(xiàn)其相對(duì)關(guān)系，從而加大了相似用戶群的選擇程度，降低了推薦系統(tǒng)的效率。若通過(guò)基于項(xiàng)目的協(xié)同過(guò)濾推薦算法，依靠未評(píng)分目標(biāo)項(xiàng)目的相似項(xiàng)目的評(píng)分來(lái)預(yù)測(cè)目標(biāo)用戶對(duì)未評(píng)分項(xiàng)目的評(píng)分，但是當(dāng)用戶對(duì)項(xiàng)目的評(píng)分較少時(shí)，易導(dǎo)致忽略項(xiàng)目自身屬性的問(wèn)題，降低了推薦效率。

二、協(xié)同過(guò)濾推薦算法

（一）核心內(nèi)容

1、計(jì)算相似度

為了計(jì)算用戶或項(xiàng)目之間的相似度，協(xié)同過(guò)濾推薦算法主要利用皮爾遜相關(guān)度系數(shù)[9]（Pearson Correlation Coefficient，PCC）來(lái)實(shí)現(xiàn)，其中PCC的取值范圍是[-1，1]。在基于用戶的協(xié)同過(guò)濾算法中，PCC可以用來(lái)計(jì)算用戶之間的相似度，公式如下：

（二）局限性及解決方案

傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾推薦算法只偏重于用戶相似度或者項(xiàng)目相似度的計(jì)算?；谟脩舻膮f(xié)同過(guò)濾算法由于用戶接觸信息量有限，用戶-項(xiàng)目評(píng)分矩陣嚴(yán)重稀疏從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)的冷啟動(dòng)。基于項(xiàng)目的協(xié)同過(guò)濾算法因?yàn)橛脩魧?duì)項(xiàng)目的評(píng)分過(guò)少或者不夠全面，從而在推薦過(guò)程中容易忽略項(xiàng)目的自身屬性。

針對(duì)傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾算法在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下暴露出的問(wèn)題，相關(guān)研究人員對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn)。針對(duì)數(shù)據(jù)稀疏性多帶來(lái)的問(wèn)題，計(jì)算的項(xiàng)目相似度準(zhǔn)確度不高，文獻(xiàn)[10]提出了一種結(jié)合類別偏好信息的item-based協(xié)同過(guò)濾算法，引出了類別偏好相似，根據(jù)類別偏好相似找出一組與目標(biāo)項(xiàng)目類別偏好相似的候選鄰居集合，再在其中搜尋最近鄰，刪減了與目標(biāo)項(xiàng)目共同評(píng)分較少的項(xiàng)目，使得最近鄰搜尋的準(zhǔn)確性得以提高。因?yàn)閭鹘y(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾推薦算法不能及時(shí)捕捉用戶興趣變化，文獻(xiàn)[11]提出了一種適應(yīng)用戶興趣變化的協(xié)同過(guò)濾推薦算法，該算法提出了分別基于時(shí)間和基于資源相似度的數(shù)據(jù)權(quán)重，并將它們結(jié)合在一起，然后引入基于項(xiàng)目的協(xié)同過(guò)濾算法的生成推薦中。文獻(xiàn)[12]和文獻(xiàn)[13]都提出了一種基于用戶-項(xiàng)目的混合協(xié)同過(guò)濾算法來(lái)解決數(shù)據(jù)稀疏和冷啟動(dòng)的問(wèn)題，通過(guò)改進(jìn)相似度的計(jì)算來(lái)提高預(yù)測(cè)精度，同時(shí)在預(yù)測(cè)未評(píng)分值時(shí)，加入平衡參數(shù)對(duì)兩種預(yù)測(cè)評(píng)分進(jìn)行加權(quán)綜合，產(chǎn)生推薦。

三、總結(jié)

綜上所述，協(xié)同過(guò)濾推薦算法越來(lái)越被優(yōu)化，所以在現(xiàn)今的推薦系統(tǒng)中，協(xié)同過(guò)濾推薦算法仍被廣泛使用。但隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾算法也逐漸暴露出冷啟動(dòng)和數(shù)據(jù)稀疏等一系列問(wèn)題，導(dǎo)致推薦質(zhì)量大大下降。因此，研究人員對(duì)傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾算法做了大大的改進(jìn)，在計(jì)算用戶相似度時(shí)引入時(shí)間權(quán)重因子來(lái)捕捉用戶興趣隨時(shí)間變化的特點(diǎn)，在計(jì)算項(xiàng)目相似度是又引入了類別偏好因素，使得最近鄰項(xiàng)目更為相似，同時(shí)還將基于用戶的和基于項(xiàng)目的協(xié)同過(guò)濾算法相結(jié)合，引入平衡因子等等，從而使得預(yù)測(cè)精度大大提高。

但是隨著數(shù)據(jù)量幾何級(jí)的增長(zhǎng)，研究人員也需要不斷改進(jìn)算法來(lái)滿足推薦系統(tǒng)的需求，對(duì)傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾算法的研究也會(huì)更為深入，挖掘更多影響因素，從而提高推薦質(zhì)量。（作者單位：南京師范大學(xué)）

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