金 淳，何世福

(大連理工大學 管理與經(jīng)濟學部 系統(tǒng)工程研究所，遼寧 大連 116024)

0 引 言

為解決數(shù)據(jù)量的快速增長帶來嚴峻的數(shù)據(jù)稀疏性問題[1]，一些研究通過填充未評分項目值[2,3]、SVD[4-6]等矩陣分解和聚類[7-9]等方法對協(xié)同過濾算法改進，但存在填充后數(shù)據(jù)量極大增加導致的計算資源消耗，或縮減評分數(shù)據(jù)集帶來評分預(yù)測精度降低的問題。因子分解機模型[10](簡稱FM模型)使用矩陣分解的思想，將多項式參數(shù)分解成為兩個輔助向量，考慮了特征組合問題，對稀疏數(shù)據(jù)有良好學習能力和較高的預(yù)測精度。為解決數(shù)據(jù)維度、用戶和商品特征數(shù)目的增加帶來推薦算法可擴展性問題，目前主要使用數(shù)據(jù)集縮減[11]、增量更新[12,13]和矩陣分解[14]等方法來提取較小的數(shù)據(jù)集，但這些方法在海量數(shù)據(jù)情況下的迭代次數(shù)增多、計算矩陣的指數(shù)級增長，計算效率較低。L-BFGS(limited-memory BFGS)[15-17]是擬牛頓法的一種，核心思想為存儲和使用最近的若干次迭代計算的向量序列來構(gòu)造Hessian矩陣的近似矩陣，具有收斂速度快和占用計算空間低等特點。而FM使用傳統(tǒng)方法進行參數(shù)訓練收斂速度較慢，使用L-BFGS算法進行參數(shù)訓練可以彌補此缺點，使算法具有良好的可擴展性。

綜上，本文提出基于L-BFGS優(yōu)化的協(xié)同過濾推薦算法(L-BFGS-CF)。該算法使用FM模型進行評分預(yù)測，L-BFGS算法作為FM模型訓練方法。本研究試圖為解決云環(huán)境數(shù)據(jù)極度稀疏情況下的協(xié)同過濾算法計算效率及可擴展性提出新思路。

1 問題描述及方法分析

1.1 問題描述

推薦系統(tǒng)根據(jù)已有的用戶特征、行為(如查看、購買、評分)信息和商品特征信息，對已有商品進行評分預(yù)測，按預(yù)測的評分結(jié)果排序得到推薦列表，將相應(yīng)的商品推薦給用戶。在推薦系統(tǒng)中，一般產(chǎn)生如下數(shù)據(jù)矩陣：用戶評分矩陣(User-Item評分矩陣)、用戶特征矩陣和商品特征矩陣。設(shè)User-Item評分矩陣R中包含m個用戶U={Ui|i=1,2,…,m}和n個商品I={Ij|j=1,2,…,n}，那么R可以用一個m×n矩陣表示，如式(1)所示

(1)

其中，評分r描述了用戶對不同商品的偏好程度，分數(shù)越高表示用戶越喜歡該商品；若r=?表示該用戶ui沒有對商品Ij評分，具體評分矩陣為R=[r1,1,…,r1,n;r2,1,…,r2,n;…;rm,1,…,rm,n]。

用戶特征表包含m個用戶和p個特征FU={FU,k|k=1,2,…,p}，如用戶的年齡、職業(yè)等。商品特征一般包含n個商品和q個特征FI={FI,l|l=1,2,…,q}，如商品的類型、品牌等特征。在協(xié)同過濾推薦時考慮用戶和商品的特征組合問題能取得更好的推薦質(zhì)量。

1.2 現(xiàn)有方法及分析

協(xié)同過濾技術(shù)是根據(jù)用戶對商品或信息的行為偏好，發(fā)現(xiàn)用戶、商品或內(nèi)容之間的相關(guān)性進行推薦，主要技術(shù)包括：基于用戶(user-CF)、基于商品(item-CF)和基于模型(model-CF)的協(xié)同過濾算法。主要技術(shù)的假設(shè)與定義見文獻[1]。

1.2.1 相似性度量方法

基于用戶或商品的協(xié)同過濾無需獲取用戶或商品特征，只依賴于現(xiàn)有評分數(shù)據(jù)和相似度計算方法對評分進行預(yù)測，所以User-Item評分矩陣越密集，預(yù)測精度越高。協(xié)同過濾中的相似度計算方法一般使用Jaccard相似系數(shù)、余弦相似度和Pearson相關(guān)系數(shù)。設(shè)用戶u和v之間的相似度為Sim(u,v)，3種相似度計算方式如式(2)、式(3)、式(4)所示[18]

(2)

(3)

(4)

User-CF或Item-CF方法的核心在于通過相似性計算找到用戶或商品的最近鄰居。但是，在評分矩陣極度稀疏的情況下，兩個用戶共有評分集合I(u,v)很小，通常只有幾個少數(shù)的商品。數(shù)據(jù)稀疏性使該方法無法得到準確的用戶或商品相似度，使得計算出的目標商品或用戶的最近鄰居不準確，導致算法精度不高。

1.2.2 基于模型的協(xié)同過濾

由于相似性度量方法的缺點，一些學者使用Model-CF進行研究。主要基于User-Item評分矩陣訓練出推薦模型，對未評分商品進行評分預(yù)測。其中協(xié)同過濾的經(jīng)典算法Slo-peOne算法基于這樣一種假設(shè)：兩個商品的偏好值之間存在著某種線性關(guān)系，可以通過線性函數(shù)Y=mX+b來描述，即通過商品X的偏好值對Y的偏好值進行預(yù)測[9]。如式(5)所示

(5)

其中，I(u,v)為用戶u和v共同評分的項目集合，r代表用戶評分。

該算法簡單、快速、容易實現(xiàn)，但僅通過線性回歸計算商品間的評分差異對評分進行預(yù)測，沒有考慮商品間共同評分的用戶數(shù)目，導致算法精度不高。

(6)

(7)

在云環(huán)境的大數(shù)據(jù)量情況下，該算法的r值選取存在一定的困難，選取過小會導致失去評分矩陣中的重要信息和結(jié)構(gòu)；選取過大達不到降維的目的且容易導致訓練數(shù)據(jù)過擬合問題，嚴重影響算法精度。

上述傳統(tǒng)基于模型的協(xié)同過濾方法通過填充評分矩陣導致數(shù)據(jù)量急劇增長，且需要更多的迭代次數(shù)，使其計算效率和算法可擴展性不高，難以適應(yīng)云環(huán)境下快速增長的數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)高維化和算法可擴展性要求。

2 基于L-BFGS的協(xié)同過濾算法

2.1 基本思路

本算法屬于基于模型的協(xié)同過濾算法。算法改進思路為：使用L-BFGS優(yōu)化算法對FM模型進行訓練，再使用FM模型進行評分預(yù)測，力求從精度和效率兩方面對協(xié)同過濾模型進行提升。在云環(huán)境下，User-Item評分數(shù)據(jù)維度越來越高的同時也變得越來越稀疏，使用FM模型對極度稀疏數(shù)據(jù)的良好學習能力，提高對用戶評分的預(yù)測精度。L-BFGS優(yōu)化算法用來訓練FM模型在精度和效率上都有較好的表現(xiàn)。結(jié)合Spark分布式計算框架的特性，使本算法能夠適應(yīng)云環(huán)境下的協(xié)同過濾推薦。

2.2 FM模型

本算法使用FM模型進行用戶對商品的評分預(yù)測以提高算法計算效率和精度。FM模型引進輔助向量對多項式模型(本文只考慮二階多項式模型)的二次項參數(shù)進行估計，旨在解決在數(shù)據(jù)稀疏情況下訓練多項式模型參數(shù)的問題[10]。

多項式模型的特征xi和xj組合一般用xixj表示，即xi和xj都不為零時，組合特征xixj才有意義。多項式模型二階方程為式(8)

(8)

其中，F(xiàn)代表樣本的特征數(shù)量，xi是第i個特征的值，w0、wi、wij是模型參數(shù)。每個二次項參數(shù)wij需要大量xi和xj都非零的樣本進行訓練，但實際推薦系統(tǒng)中數(shù)據(jù)稀疏度非常大，可供模型訓練的樣本極少，導致參數(shù)wij不準確進而嚴重影響模型的精度。

FM模型基于矩陣分解的思路，將式(8)中的二次項參數(shù)wij組成一個對稱矩陣W，使用矩陣分解方法可分解為W=VTV，V的第j列為第j維特征的隱向量，則二次項參數(shù)可以表示為wij=vi,vj。因此，F(xiàn)M模型方程如式(9)所示

(9)

其中，vi是第i維特征的隱向量，vi,vj代表向量點積，隱向量長度為K(K?F)。在式(9)中，二次項的參數(shù)數(shù)量為K×F個，相比多項式模型的二次項參數(shù)數(shù)量F(F+1)/2要大大減少。而由于將wij分解為兩個隱向量的點積vi,vj，所以特征組合xkxi和xixj的系數(shù)vk,vi和vi,vj有了共同項vi而不再相互獨立。即所有包含xi的非零特征組合的樣本都可以用來訓練vi，從而極大減輕數(shù)據(jù)稀疏性的影響。

對式(9)的二次項進行化簡，可將模型改寫為式(10)

(10)

化簡后的FM模型時間復雜度從O(KF2)優(yōu)化到了O(KF)，極大提高模型計算效率。

使用FM模型進行預(yù)測時，考慮L2正則的優(yōu)化目標函數(shù)，通常取式(11)

(11)

Rendle[10]使用了隨機梯度下降(SGD)、交替最小二乘法(ALS)和馬爾可夫鏈蒙特卡羅法(MCMC)3種學習算法來進行參數(shù)學習，也有較好的預(yù)測精度。但是在數(shù)據(jù)量劇增的情形下，上述算法需要的迭代次數(shù)和計算資源消耗較高，所以本文使用更適合實際業(yè)務(wù)的大規(guī)模優(yōu)化算法：L-BFGS算法，來對FM模型進行參數(shù)訓練。

2.3 L-BFGS優(yōu)化算法

在L-BFGS算法中，迭代格式為式(12)

xk+1=xk+αkPk

(12)

式中，αk為步長，Pk為搜索方向，Pk的計算公式為式(13)

Pk=-Hk▽f(xk)

(13)

對L-BFGS算法過程，對sk和yk作如下定義

sk=xk+1-xk

(14)

yk=gk+1-gk

(15)

(16)

其中，gk≡▽f(xk)，上述式(14)和式(15)一維數(shù)組即是需要保存的每次迭代的曲率信息。

結(jié)合FM模型，L-BFGS算法流程如下：

(17)

(18)

其中，τk為比例系數(shù)，E為單位矩陣。

步驟2 使用式(12)沿搜索方向找到下一個迭代點；

步驟3 根據(jù)Armijo-Goldstein準則和FM傳入?yún)?shù)允許偏差值ε判斷算法是否停止；

步驟4 如果|▽f(xk)|≥ε，使用式(13)更新搜索方向Pk；

步驟5 將訓練得到的參數(shù)w0、一次項參數(shù)矩陣W和二次項隱向量V返回到FM模型。

L-BFGS算法利用最近一次保存的曲率信息來估計實際Hassian矩陣的近似矩陣，這使得當前步的搜索方向較為理想，收斂速度較快，同時實際工程中，一般設(shè)置步長αk=1，在大多數(shù)情況下都是滿足的，節(jié)省了步長搜索時間，提高算法效率。

2.4 L-BFGS-CF算法流程

綜上，本文提出的L-BFGS-CF算法采用L-BFGS訓練FM模型參數(shù)，算法流程如圖1所示。L-BFGS-CF算法的詳細步驟如下：

輸入：數(shù)據(jù)集R，迭代次數(shù)T′，隱向量v維度，正則化系數(shù)λ，允許偏差ε

輸出：填充后的預(yù)測評分矩陣R′

步驟1 初始化Spark實例配置SparkContext()，讀取Spark環(huán)境配置；

步驟2 使用FM模型對數(shù)據(jù)集R進行格式化轉(zhuǎn)換并按8∶2比例隨機劃分為訓練集Rtrain和測試集Rtest；

步驟3 將轉(zhuǎn)換后的訓練集Rtrain、模型參數(shù)傳遞給L-BFGS算法；

步驟4 初始化L-BFGS參數(shù)，選擇初始點x0和需要存儲的迭代次數(shù)T′；

步驟6 根據(jù)式(12)進行迭代計算；

步驟7 如果|▽f(xk)|≥ε，根據(jù)式(13)計算搜索方向Pk，返回步驟6；

步驟8 如果|▽f(xk)|≤ε，返回訓練參數(shù)w0、W和V給FM模型；

步驟9 用式(10)對測試集Rtest商品進行評分預(yù)測，填充評分矩陣R′。

圖1 L-BFGS-CF算法流程

3 實驗設(shè)計及結(jié)果分析

3.1 實驗設(shè)計

為驗證L-BFGS-CF改進后的預(yù)測效果，采用4組不同數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)集進行實驗。選取SVD++，KNN-100和基于聚類(記為Cluster)的3種協(xié)同過濾算法對比分析，驗證L-BFGS-CF的精度；其次增加實驗數(shù)據(jù)的特征個數(shù)，分析使用L-BFGS-CF算法數(shù)據(jù)特征數(shù)量與精度的關(guān)系；最后，使用不同迭代次數(shù)對L-BFGS-CF進行實驗，分析算法收斂速度。

3.1.1 實驗環(huán)境

實驗環(huán)境為VMware搭建的Spark高可用(HA)集群，包含3個節(jié)點：主節(jié)點為Master，子節(jié)點分別為Slave01和Slave02。安裝內(nèi)存16 G，處理器為四核Intel Core i5 2.6.0 GHz，軟件環(huán)境為CentOS-6.7，Hadoop-2.5.0-cdh5.3.6，Spark-1.6.1-cdh5.3.6，Scala-2.10.4，jdk-1.7.67。內(nèi)存及各組件分配見表1。

表1 實驗節(jié)點資源分配情況

3.1.2 實驗數(shù)據(jù)集

實驗數(shù)據(jù)集使用MovieLens(http://grouplens.org/datasets/movielens/)、NetFlix Prize(http://www.netflixprize.com/)及天池競賽(https://tianchi.shuju.aliyun.com/datalab/index.htm)數(shù)據(jù)集。MovieLens是由GroupLens Research從MovieLens站點提供的評分數(shù)據(jù)進行收集整理，此數(shù)據(jù)被廣泛用于研究協(xié)同過濾的實驗數(shù)據(jù)，分別選取數(shù)據(jù)量大小10萬和100萬的數(shù)據(jù)集：MovieLens-100K，MovieLens-1M。同時，為了驗證模型對不同數(shù)據(jù)集的適應(yīng)性，采用天池競賽IJCAI-15 Dataset進行實驗。該數(shù)據(jù)集包含天貓40多萬用戶的5000萬條購買商品記錄，從中抽取1000萬條有效數(shù)據(jù)記為TMALL-10M，用于預(yù)測用戶再次購買同一商家商品的可能性。NetFlix數(shù)據(jù)集包含17萬多用戶的19億條評分記錄，由于實驗環(huán)境限制，本文從中選取1%的評分數(shù)據(jù)進行實驗，記為NetFlix-100M。

表2統(tǒng)計了各組數(shù)據(jù)集的特征數(shù)量情況，包括評分數(shù)量(rating)，用戶數(shù)量(user)，商品數(shù)量(item)，以及數(shù)據(jù)稀疏度(sparsity)，數(shù)據(jù)稀疏度通過式(19)計算。此外，用戶性別、用戶年齡及用戶職業(yè)等用戶特征，商品類型及標簽等商品特征可以直接從上述數(shù)據(jù)集中獲取

(19)

表2 實驗數(shù)據(jù)集特征

實驗從每個數(shù)據(jù)集中隨機選取80%作為訓練集，剩余20%作為測試集。通過劃分不同比例進行實驗，結(jié)果表明訓練集和測試集的比例劃分對L-BFGS-CF的影響甚微。

3.1.3 評判度量指標

推薦系統(tǒng)性能的評判度量指標通常使用均方根誤差(RMSE)和平均絕對誤差(MAE)。其中，RMSE作為NetFlix Prize賽事的標準度量指標；MAE廣泛使用于推薦系統(tǒng)預(yù)測精度的評判標準。RMSE和MAE越低，表示推薦系統(tǒng)的預(yù)測精度越高。各指標計算如式(20)和式(21)所示[1]

(20)

(21)

3.2 結(jié)果與分析

3.2.1 不同數(shù)據(jù)量下4種算法精度對比

為方便比較，選取迭代次數(shù)為100次和特征數(shù)量為4個的情況下進行實驗對比，結(jié)果如圖2和圖3所示。相比較小的數(shù)據(jù)集，NetFlix-100M的精度提升最為明顯。

圖2 不同數(shù)據(jù)量大小情況4種算法的RMSE值對比

圖3 不同數(shù)據(jù)量大小情況4種算法的MAE值對比

(1)L-BFGS-CF與SVD++相比，RMSE和MAE值分別降低0.198和0.142。SVD++屬于矩陣分解的一種，由于是隨機填充User-Item評分矩陣，大量增加了數(shù)據(jù)量及算法復雜度，同時數(shù)據(jù)填充造成數(shù)據(jù)失真，從而使預(yù)測精度下降，這在數(shù)據(jù)量越大的時候變得更加明顯。

(2)與KNN-100相比，RMSE和MAE值分別降低0.085和0.063。KNN-100算法雖然無需訓練模型，但對于樣本不平衡的數(shù)據(jù)誤差比較大，且算法計算量大，在數(shù)據(jù)量很大時需要耗用大量的內(nèi)存。

(3)與Cluster相比，RMSE和MAE值分別降低0.056和0.04。Cluster方法由于聚類中心往往是隨機選擇的，存在聚類結(jié)果不穩(wěn)定的問題，同時算法復雜度高，在不斷地迭代過程中，保存的計算矩陣占用大量的內(nèi)存和CPU時間，在精度和速率上都有所欠缺。

在不同大小的數(shù)據(jù)對比中，L-BFGS-CF算法均有最低的RMSE和MAE值，具有良好的預(yù)測精度。而對于TMALL-10M的數(shù)據(jù)集，由于預(yù)測結(jié)果為布爾類型，算法精度相比預(yù)測評分值的其它數(shù)據(jù)要低。

3.2.2 特征數(shù)量對L-BFGS-CF精度的影響

選取MovieLens-1M數(shù)據(jù)集考查L-BFGS-CF迭代次數(shù)T和特征數(shù)量F的關(guān)系，分析對算法精度的影響，結(jié)果如圖4和圖5所示。隨著L-BFGS-CF算法迭代次數(shù)的增加，3種特征數(shù)量的情況下算法MAE和RMSE值都逐漸減少；而隨著特征數(shù)量的增加，L-BFGS-CF算法的精度隨之提升，但需要更大的迭代次數(shù)才能達到較為理想的精度。

圖4 不同特征數(shù)量下L-BFGS-CF的RMSE值對比

圖5 不同特征數(shù)量下L-BFGS-CF的MAE值對比

3.2.3 L-BFGS-CF算法收斂速度分析

選取特征數(shù)量為4個的情況下使用不同迭代次數(shù)T考查算法收斂速度，結(jié)果如圖6和圖7所示。L-BFGS-CF算法的RMSE和MAE值隨著迭代次數(shù)的增加而逐漸變小，表明迭代次數(shù)是計算精度的主要影響因素之一。而不同大小的數(shù)據(jù)集來看，隨著數(shù)據(jù)集的增大，算法的RMSE和MAE值逐步減??；此外算法在迭代次數(shù)為10-50次的精度提升最為明顯。對于TMALL-10M數(shù)據(jù)，由于布爾類型的預(yù)測結(jié)果，在迭代次數(shù)50次左右達到相對穩(wěn)定點。

圖6 不同迭代次數(shù)L-BFGS-CF的RMSE值對比

圖7 不同迭代次數(shù)L-BFGS-CF的MAE值對比

綜上可知，與其它3種協(xié)同過濾算法相比，L-BFGS-CF算法在規(guī)模不同的數(shù)據(jù)集均有最小的RMSE和MAE值，算法在迭代次數(shù)為50次可達到較好的精度，收斂速度快，且在適當增加迭代次數(shù)和數(shù)據(jù)集特征數(shù)量時能得到更好的預(yù)測精度。

4 結(jié)束語

本文針對所提出的基于L-BFGS優(yōu)化的協(xié)同過濾算法的研究結(jié)論如下：

(1)算法設(shè)計上，采用FM模型對評分進行預(yù)測，F(xiàn)M模型使用輔助向量對的特征組合系數(shù)進行估計，避免了訓練數(shù)據(jù)的稀疏性對參數(shù)學習的影響；采用L-BFGS算法訓練模型具有收斂速度快和占用計算空間低等特點，在數(shù)據(jù)量劇增的云環(huán)境下具有良好的可擴展性。

(2)實驗結(jié)果表明：與SVD++、KNN-100和基于聚類的協(xié)同過濾算法相比，本算法的RMSE值分別降低了0.198，0.085，0.056；MAE值分別降低了0.142，0.063，0.04。在4種規(guī)模的數(shù)據(jù)集上都取得了最小的RMSE和MAE值，具有良好的推薦精度。同時在適當增加迭代次數(shù)和數(shù)據(jù)集特征可以取得更好的推薦質(zhì)量。本文在Spark分布式計算框架實現(xiàn)本算法，有效提高了算法計算效率和保證推薦系統(tǒng)的實時性，更適合云環(huán)境下的個性化推薦問題。

未來的研究工作考慮將Fuzzy C-means聚類算法與本算法結(jié)合，在進一步節(jié)省計算資源消耗的同時提高算法推薦精度。

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