嚴(yán)春燕+戴仕明

摘 要： 互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的海量信息帶來了“信息超載”的問題。文章基于協(xié)同過濾算法對(duì)用戶喜好進(jìn)行了研究。闡述了協(xié)同過濾的基本思想，對(duì)用戶喜好數(shù)據(jù)的采集及預(yù)處理過程進(jìn)行了研究；在數(shù)據(jù)分析過程中提出幾種常用的計(jì)算相似度的方法并進(jìn)行了比較；研究了協(xié)同過濾算法的兩個(gè)分支的不同適用場景，并與基于內(nèi)容的算法進(jìn)行比較，對(duì)現(xiàn)有算法存在的不足提出了改進(jìn)。

關(guān)鍵詞： 協(xié)同過濾； 用戶喜好； 數(shù)據(jù)采集； 預(yù)處理； 相似度

中圖分類號(hào)：TP391.9 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1006-8228（2017）07-56-04

Research on user preferences using collaborative filtering algorithm

Yan Chunyan1， Dai Shiming2

（1. College of Computer and Information， Jiangxi Agricultural University， Nanchang， Jiangxi 330045， China；

2. College of Software， Jiangxi Agricultural University）

Abstract： The massive information generated by the Internet brings the problem of "information overload". This paper studies user preferences by using collaborative filtering algorithm； Describes the basic idea of collaborative filtering， and studies the acquisition and pretreatment of user preference data； in the process of data analysis， several common used similarity algorithms are proposed and compared； the two branches of the collaborative filtering algorithm in different applicable scenes are studied， and compared with the content-based algorithm to improve the existing algorithms.

Key words： collaborative filtering； user preferences； data acquisition； pretreatment； similarity

0 引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)信息正在成指數(shù)量級(jí)增長，而用戶很難從中找到自己感興趣的內(nèi)容，這就形成了“信息超載（Information overload）[1]”的問題。為了很好地解決用戶需求與互聯(lián)網(wǎng)龐大的數(shù)據(jù)之間的矛盾，推薦算法是解決這個(gè)矛盾的主要技術(shù)。

協(xié)同過濾算法[2]是目前最廣泛應(yīng)用的算法。協(xié)同過濾算法常被用于分析用戶潛在感興趣的物品，這些依據(jù)來自于其他相似用戶對(duì)產(chǎn)品的喜好分析。簡單來說就是：物以類聚，人以群分。

1 協(xié)同過濾的基本思想

協(xié)同過濾算法最早出現(xiàn)于1992年，被用于郵件過濾系統(tǒng)，是目前較為流行的推薦算法。協(xié)同過濾具有預(yù)測(cè)和推薦的功能，協(xié)同過濾算法的出現(xiàn)標(biāo)志著推薦系統(tǒng)的產(chǎn)生。協(xié)同過濾也被認(rèn)為是集體智慧[2]的典范，不需要對(duì)項(xiàng)目進(jìn)行特別處理，而是通過用戶建立起物品與物品之間的聯(lián)系，喜歡相同物品的用戶之間更有可能具有相同的喜好。協(xié)同過濾算法分為兩類，一類是基于用戶（User-based）的協(xié)同過濾算法，另一類是基于物品（Item-based）的協(xié)同過濾算法。

1.1 基于用戶的協(xié)同過濾算法

基于用戶的協(xié)同過濾算法[3]的基本原理是根據(jù)所有用戶對(duì)物品的評(píng)分，發(fā)現(xiàn)與當(dāng)前用戶喜好相似的其他用戶，在應(yīng)用中一般采用K-最近鄰（K-Nearest-

Neighbor，KNN）算法[4]，然后，基于這些相似用戶的喜好信息，為當(dāng)前用戶進(jìn)行推薦。這個(gè)算法主要包括兩步：

⑴ 找到和當(dāng)前用戶喜好相似的用戶集，計(jì)算兩個(gè)用戶的喜好相似度；

⑵ 找到這個(gè)用戶集中用戶喜歡的，且當(dāng)前用戶沒有聽說過的物品推薦給當(dāng)前用戶。

1.2 基于物品的協(xié)同過濾算法

基于物品的協(xié)同過濾算法[5]的基本原理是根據(jù)用戶的所有歷史喜好數(shù)據(jù)來計(jì)算物品的相似度，然后把與用戶喜歡的物品相似的物品推薦給用戶。這個(gè)算法主要包括兩步：

⑴ 計(jì)算物品之間的相似度；

⑵ 根據(jù)物品的相似度和用戶的歷史行為給用戶推薦物品。

2 數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理過程

2.1 數(shù)據(jù)采集的方式

用戶喜好數(shù)據(jù)的采集可以從下面表1這幾種用戶行為方式中發(fā)現(xiàn)用戶喜好，并通過分組和加權(quán)這兩種不同的組合方式對(duì)用戶行為進(jìn)行處理。

⑴ 以Web日志的方式。從用戶給網(wǎng)站服務(wù)器發(fā)出http請(qǐng)求開始，網(wǎng)站服務(wù)器就會(huì)在Log文件中添加一條記錄，記錄遠(yuǎn)程主機(jī)名（或IP地址）、發(fā)送請(qǐng)求的日期、請(qǐng)求返回的狀態(tài)等。隨后網(wǎng)站服務(wù)器會(huì)以http形式將頁面返回到用戶的瀏覽器內(nèi)，之后會(huì)有專門的處理服務(wù)器對(duì)大量Log文件進(jìn)行處理，產(chǎn)生網(wǎng)站分析報(bào)表，如圖1所示。

[網(wǎng)站服務(wù)器][瀏覽器網(wǎng)頁][處理服務(wù)器][網(wǎng)站分析報(bào)] [http請(qǐng)求][http形式返回][Log文件]

不同的數(shù)據(jù)采集方式有不同的優(yōu)缺點(diǎn)，表2對(duì)三鐘數(shù)據(jù)采集方式的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了詳細(xì)的比較，為各網(wǎng)站開發(fā)者在選擇數(shù)據(jù)采集方式時(shí)作為參考。

2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

大量的原始數(shù)據(jù)中存在著很多模糊的、重復(fù)的、不完整的、有噪聲的數(shù)據(jù)，會(huì)嚴(yán)重影響到數(shù)據(jù)分析的執(zhí)行效率，甚至可能導(dǎo)致最后結(jié)果誤差很大，因此，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前，需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量。數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包括數(shù)據(jù)清理，數(shù)據(jù)集成，數(shù)據(jù)變換與數(shù)據(jù)規(guī)約等技術(shù)。如圖4所示：

3 數(shù)據(jù)分析

3.1 相似度的計(jì)算

預(yù)處理之后，得到了用戶喜好，再通過用戶喜好來計(jì)算相似用戶或物品，然后基于用戶或者物品進(jìn)行推薦?；谟脩艉突谖锲愤@兩種算法都需要計(jì)算相似度，下面介紹幾種常用的相似度計(jì)算方法：

⑴ 歐幾里得距離

假設(shè)X，Y是n維空間的兩個(gè)點(diǎn)，

X=（x1，x2，x3，…，xn）；

Y=（y1，y2，y3，…，yn）；

則它們的歐幾里德距離：

則相似度，需要在歐幾里得距離上進(jìn)行一個(gè)轉(zhuǎn)換：

⑵ 皮爾遜相關(guān)系數(shù)（Pearson correlation coefficient）

皮爾遜相關(guān)系數(shù)常用于計(jì)算兩個(gè)變量之間的緊密程度，取值在[-1，+1]之間，相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值越大，相關(guān)性越強(qiáng)，相關(guān)系數(shù)大于0是正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)小于0是負(fù)相關(guān)。

假設(shè)X，Y是n維空間的兩個(gè)點(diǎn)，

X=（x1，x2，x3，…，xn）；

Y=（y1，y2，y3，…，yn）；

則它們的皮爾遜相關(guān)系數(shù)：

⑶ 余弦相似度（Cosine similarity）

用空間向量中兩個(gè)向量夾角的余弦值，來表示兩個(gè)向量之間的差異。取值在[-1，1]之間，余弦值越接近1，兩個(gè)向量夾角越小，越相似。

假設(shè)X，Y是兩個(gè)n維向量，

X=（x1，x2，x3，…，xn）；

Y=（y1，y2，y3，…，yn）；

則它們的余弦相似度：

3.2 基于用戶和基于物品的適用場景

根據(jù)User-based基本原理可以看出User-based更加社會(huì)化，更傾向于推薦相似用戶中的熱點(diǎn)。在新聞?lì)惥W(wǎng)站中，用戶喜好往往是其次，熱門程度和時(shí)效性是新聞推薦的重點(diǎn)，所以User-based給用戶推薦和他有相同喜好的人關(guān)注的新聞，這樣既保證了熱點(diǎn)和時(shí)效性，又兼顧了個(gè)性化。

但在圖書推薦系統(tǒng)、電子商務(wù)和電影網(wǎng)站等方面，用戶數(shù)量往往遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于物品數(shù)量，如果User-based需要消耗更大的空間，此時(shí)基于Item-based能發(fā)揮更大的作用。因?yàn)樵谶@些網(wǎng)站中，用戶的喜好一般比較固定，Item-based能更好地給用戶推薦相似物品，增加用戶對(duì)推薦系統(tǒng)的信任度。

3.3 與基于內(nèi)容算法進(jìn)行比較

基于內(nèi)容算法[6]的核心思想是依據(jù)物品或內(nèi)容的元數(shù)據(jù)，再通過元數(shù)據(jù)尋找物品或內(nèi)容的相似度，然后基于用戶歷史喜好記錄，給用戶推薦相似物品?；趦?nèi)容的算法只考慮了物品本身的性質(zhì)，將物品按標(biāo)簽方式形成集合，基于用戶的歷史喜好記錄推薦相似物品，如果你選擇了集合中的一個(gè)，則向你推薦集合中的其他物品。而協(xié)同過濾算法融合了集體智慧的思想，在大量用戶行為中尋找答案，既基于用戶購買的歷史記錄，又基于用戶的相似度來推薦物品，這樣基于協(xié)同算法推薦的精確度就會(huì)更高。

3.4 現(xiàn)有算法的不足以及改進(jìn)

本文的協(xié)同過濾算法，在實(shí)際推薦系統(tǒng)中存在冷啟動(dòng)問題，在基于用戶的協(xié)同過濾算法中存在用戶活躍度問題[7]，以及在基于物品的協(xié)同過濾算法中存在物品流行度問題[7]。為解決這三類問題，提出以下幾種改進(jìn)方法。

對(duì)于冷啟動(dòng)問題，可以分為新用戶冷啟動(dòng)問題、新物品冷啟動(dòng)問題以及新系統(tǒng)冷啟動(dòng)問題。

⑴ 對(duì)于新用戶冷啟動(dòng)問題，可以把熱門排行結(jié)果推薦給新用戶，待用戶數(shù)據(jù)充足之后，再進(jìn)行個(gè)性化推薦。

⑵ 對(duì)于物品冷啟動(dòng)問題，可以通過計(jì)算物品內(nèi)容信息來得到物品相似度，再給用戶推薦與內(nèi)容相似的物品?？梢詫⑽锲繁硎境梢粋€(gè)關(guān)鍵詞向量，將這些專有名詞和其他一些重要詞組成關(guān)鍵詞集合，最后對(duì)集合中的關(guān)鍵字進(jìn)行排名，再用TF-IDF公式[8]計(jì)算關(guān)鍵詞的權(quán)重，最后生成關(guān)鍵詞向量。

⑶ 對(duì)于新系統(tǒng)冷啟動(dòng)問題，在沒有用戶行為數(shù)據(jù)和物品內(nèi)容信息計(jì)算相似度的情況下，可以使用專家標(biāo)記的方式。

用戶活躍度問題改進(jìn)，用戶活躍度能隱式地推斷用戶對(duì)未知物品喜好的可能性。本文定義用戶活躍度與其瀏覽過的物品數(shù)量成正比，那么活躍度低的用戶產(chǎn)生的用戶行為，對(duì)計(jì)算物品相似度更加有作用，這就需要懲罰用戶的活躍度。

物品流行度問題改進(jìn)，物品流行度也可以隱式地表示用戶喜好。本文定義物品流行度與瀏覽該物品的用戶數(shù)量成正比，那么冷門物品被瀏覽更能計(jì)算出用戶的相似度，因此需要懲罰物品的流行度。

4 結(jié)束語

本文從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、相似度計(jì)算、算法適用場景這幾方面進(jìn)行了深入的研究，并將基于內(nèi)容算法與協(xié)同過濾算法進(jìn)行了比較，之后對(duì)現(xiàn)有算法存在的不足進(jìn)行改進(jìn)，提高了算法的準(zhǔn)確度和覆蓋率。下一步將研究如何將基于用戶和基于物品的協(xié)同過濾算法根據(jù)不同的權(quán)重結(jié)合起來，在考慮用戶相似度的同時(shí)也兼顧物品的相似度，以此提高推薦的精確度。

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