孫承愛 季勝男 田剛

摘 要：為解決協(xié)同過濾推薦算法冷啟動和數(shù)據(jù)稀缺的問題，提高個性化閱讀系統(tǒng)推薦準(zhǔn)確性，根據(jù)圖書特點，提出一種融合協(xié)同過濾算法和興趣標(biāo)簽算法的個性化閱讀系統(tǒng)設(shè)計。通過交叉調(diào)和方法，給定一個適當(dāng)?shù)娜诤媳葘煞N推薦算法的推薦結(jié)果進行融合，保證系統(tǒng)在解決冷啟動問題的同時，能夠增加推薦列表新鮮度，提高推薦準(zhǔn)確度，保持個性化閱讀系統(tǒng)優(yōu)越性。結(jié)果表明，該方法即使沒有評級也能合理推薦，在推薦準(zhǔn)確性和圖書種類方面優(yōu)于傳統(tǒng)方法。

關(guān)鍵詞：個性化閱讀;混合推薦模型;協(xié)同過濾;興趣標(biāo)簽;交叉調(diào)和

DOI：10. 11907/rjdk. 191869 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

中圖分類號：TP319文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1672-7800（2019）008-0080-03

Design of Personalized Reading System Based on Hybrid Model

SUN Cheng-ai，JI Sheng-nan， TIAN Gang

（College of Computer Science and Engineering， Shandong University of Science and Technology，Qingdao 266000，China）

Abstract： In order to solve the problems of cold start and data scarcity of collaborative filtering recommendation algorithm and improve the accuracy of personalized reading system recommendation，a system based on fusion collaborative filtering and interest tag algorithm for personalized reading is proposed according to the characteristics of books. By cross-harmonic method with an appropriate fusion ratio and the recommendation results of the two recommended algorithms， the system can ensure the freshness of the recommendation list， improve the accuracy of recommendation， and maintain personalization while solving the cold start problem. The superiority of the reading system is thus maintained. The results show that our method? can reasonably make recommendation even without rating and thus is superior to the traditional method in terms of recommendation accuracy and book type.

Key words： personalized reading;hybrid recommendation model; collaborative filtering; interest tag; cross-harmonic

基金項目：國家自然科學(xué)基金青年項目（61602279）;山東省科研項目（J16LN08）

作者簡介：孫承愛（1964-），女，碩士，山東科技大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院副教授、碩士生導(dǎo)師，研究方向計算機應(yīng)用、軟件工程、信息可視化管理;季勝男（1994-），女，山東科技大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院碩士研究生，研究方向軟件系統(tǒng)集成、推薦算法;田剛（1982-），男，博士，山東科技大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院副教授、碩士生導(dǎo)師，研究領(lǐng)域為信息檢索、面向服務(wù)的軟件工程、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理。

0 引言

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，大量電子圖書通過在線書城等流媒體服務(wù)轉(zhuǎn)向數(shù)字發(fā)行[1]，個性化閱讀成為熱門研究領(lǐng)域，它既可幫助讀者更快發(fā)現(xiàn)符合自己偏好的書籍，又可使線上書城更有效率地將圖書定位到合適的讀者。

在推薦系統(tǒng)研究中，閱讀推薦由于受不同風(fēng)格和類型的推薦方法以及影響讀者偏好的社會和地理等因素影響，研究內(nèi)容十分復(fù)雜。目前，對推薦系統(tǒng)的研究主要包括使用最為廣泛的基于協(xié)同過濾的推薦算法[2-3]，協(xié)同過濾推薦算法又分為基于用戶的協(xié)同過濾和基于商品的協(xié)同過濾[4]。Pazzani等[5-6]介紹了基于內(nèi)容的推薦方法;Chen等[7]通過對用戶和項目標(biāo)簽進行主題建模，提出隱藏語義信息的推薦方法;Campos等[8]以項目內(nèi)容特征和用戶模型特征之間的相似性為關(guān)鍵內(nèi)容進行推薦;Covingto等[9]通過結(jié)合兩種或兩種以上的的混合方法進行推薦，以解決單獨使用某一基礎(chǔ)算法存在的問題，如冷啟動和數(shù)據(jù)稀疏等。此外還有基于深度學(xué)習(xí)方法的推薦，如基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)研究的YouTube視頻推薦[10]。

為了解決圖書推薦系統(tǒng)在新用戶和新圖書進入時因數(shù)據(jù)稀缺造成推薦失效的問題，并考慮到圖書篇幅長，難以自動提取精準(zhǔn)內(nèi)容以及推薦系統(tǒng)的執(zhí)行效率，本文選取基于用戶的協(xié)同過濾算法和基于興趣標(biāo)簽的推薦方法?；谂d趣標(biāo)簽的推薦主要利用圖書特征標(biāo)簽與用戶偏好標(biāo)簽的相似度進行排名推薦，它對推薦結(jié)果有很好的解釋性，但是推薦內(nèi)容存在缺乏驚喜度的問題，不能推薦新類型的圖書給讀者;基于協(xié)同過濾推薦算法的準(zhǔn)確性要高于標(biāo)簽推薦，但是存在冷啟動和數(shù)據(jù)稀疏問題[11]。然而這兩種推薦方法具有很好的互補特點。

因此，本文提出融合協(xié)同過濾和興趣標(biāo)簽的混合推薦模型的個性化閱讀系統(tǒng)設(shè)計，它利用興趣標(biāo)簽推薦模型彌補協(xié)同過濾算法的冷啟動問題并可提高推薦列表的新鮮度，進而提升推薦合理性。

1 相關(guān)工作

個性化閱讀推薦系統(tǒng)的目的是將未被目標(biāo)用戶評級的圖書作品進行排名。令用戶和圖書的索引分別為[U=u|1，？，Nu]，[M=m|1，？，NM]。NU和MU指用戶和圖書的數(shù)量。假設(shè)U和M預(yù)先在系統(tǒng)中注冊，不需要額外元數(shù)據(jù)（例如，書名、作者和流派），評級數(shù)據(jù)也保留在系統(tǒng)中。在本文系統(tǒng)中，評級分?jǐn)?shù)范圍為0～1;令[ru，m]為用戶u給m的評分。通過式（1）獲得評級矩陣R。

[R=ru，m|1uNU，1mNM]? ? ? ?（1）

當(dāng)用戶u沒有對圖書m進行評級時，為了方便起見，規(guī)定為分?jǐn)?shù)0。R中大多數(shù)分?jǐn)?shù)在實際數(shù)據(jù)中都是空的，因為每個用戶僅在M中對少部分圖書進行評級。

利用興趣標(biāo)簽推薦需要內(nèi)容數(shù)據(jù)。每本圖書的內(nèi)容表示為從圖書介紹中提取的若干特征的單個矢量。令這些特征索引為[T=t|1，？，Nt]，其中[Nt]是特征的數(shù)量，也是特征向量維度，令[cm，t]為圖書m的第t個特征值。通過收集所有特征向量得到內(nèi)容標(biāo)簽矩陣C，如式（2）所示。

[C=cm，t|1mNM，1tNT]? ? （2）

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（User-based Collaborative Filtering Recommendation，User_CF）試圖通過其他人對這些作品的評分預(yù)測目標(biāo)用戶對未被評分圖書作品的評級[12]。給定目標(biāo)用戶u， 令[ru，m]為用戶u對圖書m的預(yù)測評分，由此得到式（3）為：

[ru，m=ru+kv|v≠u，v∈Uwu，vrv，m-rv]? （3）

其中[ru]和[rv]分別是用戶u和用戶v的平均評分。[wu，v]反映用戶u和v之間的偏好相似性權(quán)重，并且k是歸一化因子，使得權(quán)重絕對值總和為1，即[v|Wu，v|=1]。在得到預(yù)測得分后，根據(jù)[ru，m]對圖書進行排序。

在幾種計算相似性的方法中，本文選擇Pearson相關(guān)系數(shù)，它在許多任務(wù)中表現(xiàn)出了穩(wěn)定的性能[13-14]。相似度計算如式（4）所示。

[Wu，v=mru，m-rumrv，m-rvmru，m-ru2mrv，m-rv2 ]? ?（4）

1.2 基于興趣標(biāo)簽的推薦

基于興趣標(biāo)簽方法在個性化閱讀系統(tǒng)中通過利用興趣標(biāo)簽表示用戶偏好矩陣，利用圖書內(nèi)容標(biāo)簽矩陣相似性進行推薦排名[15-16]。

使用興趣標(biāo)簽推薦方法需要利用用戶對圖書的偏好進行用戶興趣建模。由于興趣標(biāo)簽的動態(tài)性、穩(wěn)定性和漸變性3個特點反映了用戶時間相對長久的信息需求，比信息來源要求更穩(wěn)定[17]，在個性化閱讀系統(tǒng)中興趣標(biāo)簽信息來源主要集中于用戶的收藏與訂閱、評級、運行搜索和閱讀時長，這些個性化信息對于個性化閱讀系統(tǒng)而言價值量高，可通過對它們進行正確分析得到用戶興趣標(biāo)簽及興趣偏好程度。本文系統(tǒng)針對新用戶設(shè)計了注冊頁面，在設(shè)定好的若干個標(biāo)簽中選取用戶初始興趣標(biāo)簽，這樣新入用戶也能根據(jù)其選擇的興趣領(lǐng)域得到合理的推薦列表。

不同用戶的興趣及喜好程度各異。本文系統(tǒng)利用興趣權(quán)重衡量某一用戶對特定興趣的偏好程度，權(quán)重值越大，用戶對特定興趣的偏好程度越高[18]，設(shè)定興趣權(quán)重也有利于更新替換用戶興趣標(biāo)簽，有效避免標(biāo)簽冗余。計算興趣標(biāo)簽權(quán)重需要獲取用戶歷史瀏覽數(shù)據(jù)、用戶與圖書之間的交互數(shù)據(jù)。用戶與圖書之間、用戶與興趣之間、圖書與標(biāo)簽之間都是一對多的關(guān)系（見圖1），并且興趣權(quán)重與特定興趣對應(yīng)的圖書交互次數(shù)及用戶總交互頻率有關(guān)。定義[Ii，p]為用戶[ui]對興趣[ip]的興趣權(quán)重，計算公式為：

[Ii，p=NijuiFui]? ? ? （5）

其中，[Nijui]表示用戶[ui]與興趣[ip]對應(yīng)圖書的交互次數(shù)，[Fui]表示用戶[ui]交互總次數(shù)。由此根據(jù)[Ii，p]排序用戶的興趣標(biāo)簽限制用戶興趣標(biāo)簽數(shù)量在10個以內(nèi)，進行更新替換，避免標(biāo)簽噪聲和標(biāo)簽冗余。

圖1 用戶與圖書、圖書與標(biāo)簽間的關(guān)系

因此，給定目標(biāo)用戶[u∈U]， 令[Lu，t]為用戶u的第t個興趣標(biāo)簽，由此得到用戶興趣標(biāo)簽矩陣L。

[L=Lu，t|1uNU，1t10]? ?（6）

該模塊通過計算式（2）、式（6）的夾角余弦值評估用戶偏好和圖書內(nèi)容相似度，對相似度排名進行推薦[5]。

在三角形中邊a和b的夾角余弦計算公式為：

[cos（θ）=a2+b2-c22ab]? ? ? ?（7）

在向量中，假設(shè)a向量是（[x1，y1]），b向量是（[x2，y2]），則余弦計算公式為：

[cos（θ）=ab||a||×||b||=（x1，y1）（x2，y2）x21+y21×x22+y22=x1x2+y1y2x21+y21×x22+y22] （8）

進而推至n維，則a與b的夾角余弦等于：

[cos（θ）=i=1n（xi×yi）i=1n（xi）2×i=1n（yi）2=ab||a||×||b||]? （9）

若余弦值接近1，表明夾角越接近0°，即兩個向量越相近，則可根據(jù)相似度推薦排名前5的圖書。

2 基于混合模型的推薦系統(tǒng)整體框架

為構(gòu)建混合推薦系統(tǒng)，本文提出模型整體框架設(shè)計，如圖2所示。

圖2 混合推薦模型系統(tǒng)框架

本文系統(tǒng)在進行推薦時，從數(shù)據(jù)庫中提取相關(guān)用戶的歷史閱讀數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)分別進行User_CF和興趣標(biāo)簽算法推薦，并將兩種推薦結(jié)果輸入到融合算法模塊中 ，得到最終的推薦列表。推薦結(jié)果反饋給數(shù)據(jù)庫，經(jīng)由數(shù)據(jù)庫傳送給用戶。用戶最新的瀏覽信息也及時反饋給數(shù)據(jù)庫，更新相關(guān)數(shù)據(jù)，以實現(xiàn)推薦目錄實時刷新。

根據(jù)相關(guān)兩種推薦方法的特點和效果，本文系統(tǒng)在融合模塊中利用交叉調(diào)和方法[20]，即對不同推薦算法產(chǎn)生的結(jié)果，按照一定的融合比例形成最終推薦結(jié)果，使該系統(tǒng)在比例合適的情況下既保證推薦結(jié)果準(zhǔn)確性又保證結(jié)果多樣性;同時利用用戶信息的記錄，調(diào)整不同方法推薦結(jié)果在整個系統(tǒng)中的比重以實現(xiàn)結(jié)果合理性，如新用戶或本用戶歷史記錄較少時，系統(tǒng)給予興趣標(biāo)簽?zāi)K較大的權(quán)重。一般情況下，由于User_CF效果較好，因此比重會高于興趣標(biāo)簽的推薦。

3 系統(tǒng)實驗結(jié)果分析

3.1 實驗結(jié)果1

為了驗證系統(tǒng)有效性，收集30位用戶對300本圖書的評分及相對的標(biāo)簽數(shù)據(jù)。從實驗數(shù)據(jù)集中抽取80%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，另外20%的數(shù)據(jù)作為測試集。在訓(xùn)練集上分別進行User_CF、基于興趣標(biāo)簽的推薦和混合推薦3個推薦實驗。本文系統(tǒng)通過推薦的準(zhǔn)確度衡量系統(tǒng)有效性，推薦準(zhǔn)確度計算公式[20]為：

[推薦準(zhǔn)確度=用戶感興趣的圖書數(shù)推薦列表圖書數(shù)]

根據(jù)圖3的實驗結(jié)果可以看出，當(dāng)用戶數(shù)據(jù)稀缺、User_CF不能產(chǎn)生效果時，基于興趣標(biāo)簽的推薦方法具有很好的彌補性，它融合了兩種推薦方法的混合推薦通過調(diào)節(jié)交叉調(diào)和比，提高了推薦準(zhǔn)確度。

圖3 推薦準(zhǔn)確度對比

3.2 實驗結(jié)果2

為了更加直觀地展示系統(tǒng)功能，利用個性化閱讀系統(tǒng)收集的數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)訓(xùn)練，每種推薦算法為每個用戶推薦排名前5的圖書。

通過User_CF和興趣標(biāo)簽的推薦分別得到推薦列表，進行融合比為7∶3的交叉融合推薦，推薦結(jié)果見表1，表1還給出了用戶權(quán)重較高的興趣標(biāo)簽。

表1 部分用戶最終推薦結(jié)果

4 結(jié)語

本文利用交叉融合方法將協(xié)同過濾推薦算法和基于興趣標(biāo)簽的推薦方法進行融合，彌補了單獨使用協(xié)同過濾算法冷啟動等不足，以及單獨使用興趣標(biāo)簽推薦的準(zhǔn)確度不高、沒有新鮮度的缺陷，由此得到了一個高效運行的個性化閱讀系統(tǒng)，并得到了比較合理的推薦結(jié)果。未來還可考慮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對圖書進行標(biāo)簽自動提取的功能，以達到更便利、更準(zhǔn)確的圖書內(nèi)容標(biāo)簽定位。

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（責(zé)任編輯：江 艷）