徐立 李超

摘? 要： 針對(duì)信息過(guò)載而中小企業(yè)又無(wú)力為其用戶提供推薦服務(wù)的現(xiàn)狀，提出了一種個(gè)性化的推薦系統(tǒng)，為中小企業(yè)已有系統(tǒng)的用戶提供推薦服務(wù)。該推薦系統(tǒng)采用基于用戶行為和基于好友推薦的推薦方法，可以有效的發(fā)掘用戶顯性和隱性需求，為其提供個(gè)性化的推薦服務(wù);數(shù)據(jù)來(lái)源于原有系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)及操作日志，運(yùn)算模塊采用map-reduce的方式運(yùn)算，保障了系統(tǒng)的運(yùn)算速度和可擴(kuò)展性。最后以某平臺(tái)為例，簡(jiǎn)要介紹了個(gè)性化推薦系統(tǒng)和已有系統(tǒng)對(duì)接的實(shí)施方案。

關(guān)鍵詞： 推薦系統(tǒng); 推薦功能; 用戶行為; 好友推薦

中圖分類號(hào)： TP 399? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A? ? ? ? ? 文章編號(hào)： 1671-2153（2019）01-0093-05

0? 引 言

作為解決當(dāng)前“信息過(guò)載”現(xiàn)象的一種有效途徑，推薦系統(tǒng)吸引了越來(lái)越多的專家、學(xué)者及企業(yè)的研究和關(guān)注，其研究的熱點(diǎn)在于各種各樣的推薦算法、優(yōu)劣比較等[1];大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)也紛紛上線自己的推薦系統(tǒng)（如電商中淘寶、京東、亞馬遜[2];視頻中優(yōu)酷、土豆;社交網(wǎng)絡(luò)中人人網(wǎng);新聞中今日頭條等）。這些推薦系統(tǒng)極大的方便了用戶，能夠發(fā)掘用戶的潛在需求，將合適的、個(gè)性化的內(nèi)容或商品推薦給不同的用戶;企業(yè)因推薦了合適的內(nèi)容或商品，用戶粘合度和訂單轉(zhuǎn)換率大大提高，企業(yè)、用戶雙方受益。

然而，對(duì)于一般中小型企業(yè)，由于技術(shù)和資金實(shí)力限制，既不能將專家研究出的優(yōu)秀推薦算法付出實(shí)施，又不能像大型企業(yè)一樣上線自己的推薦系統(tǒng)，錯(cuò)失了享受推薦系統(tǒng)紅利的機(jī)會(huì)。本文提出了一種個(gè)性化的推薦系統(tǒng)以及將其應(yīng)用到某些已有系統(tǒng)的實(shí)施方案，借助該系統(tǒng)，一般中小企業(yè)的已有系統(tǒng)可以為用戶提供個(gè)性化的推薦服務(wù)。

1? 推薦系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)

推薦系統(tǒng)的定位是：為中小企業(yè)已有系統(tǒng)的用戶個(gè)性化的推薦該系統(tǒng)下的資源（被推薦對(duì)象的種類繁多，如：頁(yè)面、新聞、知識(shí)條目、商品、視頻等，為了描述的方便，以下統(tǒng)稱為資源），其原理是從已有系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)清洗后，按相關(guān)推薦算法運(yùn)算，最終將得到的“用戶-資源”的推薦結(jié)果進(jìn)行存儲(chǔ)，以某種規(guī)則和形式推薦給用戶，由于對(duì)推薦服務(wù)的實(shí)時(shí)性要求不高，大型企業(yè)的推薦系統(tǒng)也是采用離線計(jì)算的方式，才使得該設(shè)計(jì)在實(shí)時(shí)性方面能夠達(dá)到同型系統(tǒng)的一般要求，其總體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

要對(duì)已有系統(tǒng)增加推薦功能，首先要提取已有系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)包括：用戶和資源的基本信息、用戶推薦的資源信息（這是在系統(tǒng)中增加的小功能），這類數(shù)據(jù)屬于從已有系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)中提取的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);原有系統(tǒng)訪問(wèn)日志（一般系統(tǒng)都會(huì)有這種日志，一般形式為某用戶通過(guò)某一個(gè)鏈接操作了某一資源），這些數(shù)據(jù)屬于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

圖1中，數(shù)據(jù)清洗模塊主要對(duì)提取的數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算前的處理，處理重點(diǎn)在于日志文件，不同的系統(tǒng)提供的日志形式不完全一樣，需要對(duì)接原有系統(tǒng)時(shí)稍作改動(dòng)，在開發(fā)時(shí)要遵循面向接口編程的規(guī)則，對(duì)接時(shí)推薦系統(tǒng)的代碼可以不受影響;也可事先分別對(duì)幾種常見(jiàn)的開源系統(tǒng)的日志進(jìn)行編程，對(duì)接時(shí)通過(guò)配置文件選擇某一種處理方式，避免硬編碼。

算法計(jì)算模塊是推薦系統(tǒng)的核心，由于系統(tǒng)中已有大量真實(shí)數(shù)據(jù)，算法的運(yùn)算復(fù)雜度又較高，因此對(duì)運(yùn)算資源的要求較高，單結(jié)點(diǎn)運(yùn)算顯然是無(wú)法滿足性能需求的，因此需要將運(yùn)算任務(wù)分配到不同結(jié)點(diǎn)，運(yùn)算結(jié)束后將結(jié)果回收。

結(jié)果存儲(chǔ)模塊將運(yùn)算得到的結(jié)果持久化，存儲(chǔ)結(jié)果比較簡(jiǎn)單：用戶—資源。一般單臺(tái)服務(wù)器即可滿足存儲(chǔ)需求，數(shù)據(jù)量大時(shí)，可考慮數(shù)據(jù)庫(kù)橫向拆分，拆分時(shí)要保證同一用戶的所有推薦結(jié)果在一臺(tái)服務(wù)器上。

結(jié)果推送模塊主要負(fù)責(zé)將存儲(chǔ)起來(lái)的推薦結(jié)果按照某個(gè)規(guī)則（推送多少條、過(guò)濾掉已采納資源等）和某種形式推送到原有系統(tǒng)。

2? 推薦算法的設(shè)計(jì)

常見(jiàn)的推薦方法有：基于內(nèi)容的推薦、協(xié)同過(guò)濾推薦和基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦，這些方法各有優(yōu)缺點(diǎn)，適用場(chǎng)景不同[3]。資源的多樣性決定了采用的推薦方法不能單一，通過(guò)分析用戶和資源的特征、推薦系統(tǒng)的應(yīng)用場(chǎng)景（應(yīng)用于已有系統(tǒng)，已存在大量用戶行為數(shù)據(jù)，不存在冷啟動(dòng)的問(wèn)題），主要采用的推薦方法有：基于用戶行為的推薦和基于好友的推薦兩種。

2.1? 基于用戶行為的推薦

用戶在使用系統(tǒng)時(shí)，無(wú)論是有目標(biāo)的使用還是無(wú)意識(shí)的隨意瀏覽，其行為數(shù)據(jù)都有很大價(jià)值，這些有價(jià)值的數(shù)據(jù)會(huì)被系統(tǒng)的操作日志記錄，這部分?jǐn)?shù)據(jù)相對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的整個(gè)用戶行為數(shù)據(jù)庫(kù)體量要小的多，價(jià)值要大的多。

2.1.1? 用戶行為

用戶訪問(wèn)和使用系統(tǒng)時(shí)，其行為可分為以下幾種：創(chuàng)建資源;編輯資源;瀏覽資源;發(fā)起提問(wèn);回答問(wèn)題;采納答案;瀏覽答案。經(jīng)分析論證，為每種行為賦權(quán)重，行為權(quán)重表如表1所示。

2.1.2? 實(shí)現(xiàn)技術(shù)及算法

資源類的操作可根據(jù)行為權(quán)重直接映射到資源，問(wèn)答由于是用戶發(fā)起和回答的，內(nèi)容無(wú)固定格式且沒(méi)有關(guān)鍵詞，利用Lucene開源全文檢索工具的中文分詞器對(duì)提問(wèn)和被采納答案的內(nèi)容進(jìn)行切分后加上行為權(quán)重映射到資源。

某用戶對(duì)資源的興趣值記為I，其公式為

式中：BW為表1中的行為權(quán)重值;D為該行為的持續(xù)時(shí)間，即在頁(yè)面上的停留時(shí)間。計(jì)時(shí)有兩種方式：可以借助Ajax技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，當(dāng)用戶在頁(yè)面上做點(diǎn)擊鼠標(biāo)、滑動(dòng)光標(biāo)或敲擊鍵盤等操作時(shí)，會(huì)觸發(fā)ajax程序向服務(wù)器端發(fā)送信號(hào)，從最早接收到信號(hào)到最后一次發(fā)送信號(hào)之間的時(shí)間差可認(rèn)為是停留時(shí)間;如果操作日志較為詳細(xì)，也可以通過(guò)獲取同一用戶相鄰兩條操作記錄，計(jì)算其時(shí)間差的方式計(jì)算停留時(shí)間。

某用戶的興趣集中度記為IR，其公式為

式中：Imax為某用戶的最大資源興趣值;IK為該用戶對(duì)資源k的興趣值。IR值越大，則表明用戶的興趣點(diǎn)越集中，其目標(biāo)性越強(qiáng)，反之亦然。當(dāng)IR≥50%說(shuō)明其興趣集中度較高，最大興趣值占據(jù)用戶興趣總值半數(shù)以上，該用戶對(duì)該資源興趣濃厚，只推薦與該資源相似度最高的前N條資源，選取前N（N可靈活配置）條進(jìn)行推薦。當(dāng)IR<50%時(shí)，說(shuō)明該用戶目標(biāo)性不強(qiáng)，可能只是隨便了解些知識(shí)，此時(shí)取最感興趣的前M（M可靈活配置）資源下首位相似資源推薦。

2.2? 基于好友的推薦

這里的好友與社交網(wǎng)絡(luò)中的好友不同：社交網(wǎng)絡(luò)中的好友來(lái)源很廣，有可能是生活中的朋友，生意上的伙伴，其興趣點(diǎn)有可能截然不同;該“好友”對(duì)用戶是不可見(jiàn)的，它是通過(guò)用戶相似度計(jì)算獲得的，其計(jì)算公式與基于用戶的協(xié)調(diào)過(guò)濾算法中的計(jì)算公式相同。然而，該方法與后者不同：后者強(qiáng)調(diào)用戶A和B相似度高，則推薦給A的資源，也可推薦給B;該方法強(qiáng)調(diào)，A主動(dòng)推薦的資源，可以推薦給B，這樣可以糾正算法計(jì)算時(shí)的偏差和失真，發(fā)揮用戶的主觀能動(dòng)性，盡可能大的利用互聯(lián)網(wǎng)萬(wàn)千用戶的智力資源，其推薦結(jié)果將更準(zhǔn)確、效果更好。

3? 系統(tǒng)的部分實(shí)現(xiàn)

由2中的算法描述可以看到：基于用戶行為的推薦方法首先要從每個(gè)用戶的行為找到其在某段時(shí)間內(nèi)關(guān)注最多的數(shù)個(gè)資源，然后從眾多資源中找出每個(gè)資源最相關(guān)的數(shù)個(gè)資源進(jìn)行推薦;基于好友的推薦也是要找到每個(gè)用戶的“好友”，也就是關(guān)注點(diǎn)最相關(guān)的用戶，運(yùn)算量是巨大的，單憑一個(gè)主機(jī)是無(wú)法滿足性能需求的。為了提升推薦系統(tǒng)的運(yùn)算性能必須采用map？螄reduce的方式將計(jì)算任務(wù)分配給多個(gè)運(yùn)算節(jié)點(diǎn)，運(yùn)算結(jié)束后將結(jié)果匯總。Hadoop提供了一個(gè)很好的并行化分布式計(jì)算框架，其兩大核心組件[4]：HDFS用于分布式存儲(chǔ)文件;MapReduce用戶并行化運(yùn)算。

在實(shí)現(xiàn)map？螄reduce計(jì)算之前，先看一下獲取推薦給用戶資源列表和用戶“好友”列表的流程，如圖2所示。

圖2中，對(duì)應(yīng)主要代碼段如下：

/*推薦給用戶的資源列表*/

public List itemRecommend（long userID， int howMany， IDRescorer rescorer， boolean includeKnownItems） throws TasteException {

PreferenceArray preFromUser = getDataModel（）.getPreferencesFromUser（userID）;

if （preFromUser.length（） == 0） {return Collections.emptyList（）;}

FastIDSet possItems = getAllOtherItems（userID， preFromUser， includeKnownItems）;

TopItems.Estimator estimator = new Estimator（userID， preFromUser）;

if（concentrating>50%） {

List topItems = TopItems.getTopItems（howMany， possItems.iterator（）.next（）， rescorer，estimator）;}else {List topItems = TopItems.getTopItems（howMany， possItems.iterator（）， rescorer，estimator）;}

return topItems;}

/*獲取用戶的“好友”*/

public long[] getUserNeighbors（long userID） throws TasteException {DataModel dataModel = getDataModel（）;

UserSimilarity userSimImpl = getUserSimilarity（）;

TopItems.Estimator estimator = new Estimator（userSimImpl， userID， minSimilarity）;

LongPrimitiveIterator userIDs = SamplingLongPrimitiveIterator.

maybeWrapIterator（dataModel.getUserIDs（），getSamplingRate（））;

return TopItems.getTopUsers（n， userIDs， null， estimator）;}

MapReduce是用來(lái)解決海量數(shù)據(jù)的計(jì)算問(wèn)題提出的一種多節(jié)點(diǎn)并行化運(yùn)算方式，在Hadoop框架下用戶只需實(shí)現(xiàn)map（）和reduce（）方法即可完成并行化運(yùn)算，具體到資源推薦，定義類ItemRecommend，public class ItemRecommend extends Configured implements Tool，該類集成了org.apache.hadoop.conf包下的Configured，實(shí)現(xiàn)了Tool接口。在該類里定義Item Recommend Mapper和Item Recommend Reducer兩個(gè)靜態(tài)內(nèi)部類，在main方法中，通過(guò)job.set Mapper Class（Item Recommend Mapper.class）和job.set Reducer Class（Item Recommend Reducer.class）運(yùn)行。

4? 推薦系統(tǒng)的應(yīng)用舉例

推薦系統(tǒng)可以應(yīng)用于中小企業(yè)的已有系統(tǒng)，為其用戶提供個(gè)性化推薦功能，以茶文化知識(shí)平臺(tái)為例，簡(jiǎn)單介紹其應(yīng)用。

茶文化推廣平臺(tái)是一個(gè)集知識(shí)管理、問(wèn)答、交友的茶文化綜合平臺(tái)，包括茶知識(shí)、茶問(wèn)答、茶友空間和后臺(tái)管理等功能，其功能模塊如圖3所示。

推薦的資源為茶文化相關(guān)的知識(shí)條目，該平臺(tái)是基于一些常見(jiàn)開源系統(tǒng)（hdwiki，UCenter等）的二次開發(fā)搭建的，主要功能均由開源系統(tǒng)提供。因此，無(wú)論從日志的完整性和規(guī)范性，還是代碼的規(guī)范性來(lái)講，都為其開發(fā)推薦功能提供了方便。

鑒于推薦系統(tǒng)中基于好友的推薦算法中，需要使用用戶推薦的數(shù)據(jù)，對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行開發(fā)增加用戶推薦功能，該功能簡(jiǎn)單，數(shù)據(jù)庫(kù)中新增用戶-資源對(duì)照表uc_ recommender，用戶推薦后數(shù)據(jù)庫(kù)里新增一條記錄即可，相應(yīng)的取消推薦功能類似。

獲取數(shù)據(jù)時(shí)：一部分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)自于數(shù)據(jù)庫(kù)，如wiki_doc（條目基本信息表）、uc_members（用戶基本信息表）、uc_asks（提問(wèn)表）和uc_anwsers（答案表）以及uc_recommender（用戶推薦條目表）等，這部分?jǐn)?shù)據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)型數(shù)據(jù)，基本不需要處理;另一部分來(lái)自于原系統(tǒng)中的操作日志，操作日志中記錄了用戶通過(guò)某個(gè)類操作了某個(gè)資源，這里只關(guān)注表1中列舉的操作，需要過(guò)濾掉的數(shù)據(jù)較多，逐條判斷，把符合條件的記錄抽取用戶id，資源id和操作類名等信息，實(shí)現(xiàn)起來(lái)較簡(jiǎn)單。至此，已完成了推薦系統(tǒng)與現(xiàn)有系統(tǒng)之間的無(wú)縫對(duì)接。

5? 結(jié)束語(yǔ)

通過(guò)研究推薦系統(tǒng)，提出了一種個(gè)性化推薦系統(tǒng)和基于用戶行為和基于好友推薦的方法相結(jié)合的推薦方法：推薦算法運(yùn)算時(shí)采用map-reduce的方式，運(yùn)算能力較強(qiáng);運(yùn)算量大時(shí)可以任意新增運(yùn)算節(jié)點(diǎn)，可擴(kuò)展性良好;該系統(tǒng)的實(shí)施技術(shù)難度不大、成本較低、可以方便的應(yīng)用到中小企業(yè)現(xiàn)有系統(tǒng)中，為其用戶提供個(gè)性化的推薦服務(wù)。本文以茶文化知識(shí)平臺(tái)為例，實(shí)施了該推薦系統(tǒng)。

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