任敏

摘 要：個性化推薦技術(shù)通過分析用戶的興趣愛好，對用戶進行有針對性的推薦，在大數(shù)據(jù)時代，該技術(shù)被越來越多地應(yīng)用到互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，如何實現(xiàn)大數(shù)據(jù)個性化推薦機制已成為人們研究的熱點之一。在對大數(shù)據(jù)個性化推薦算法的發(fā)展歷程進行分析的基礎(chǔ)上，研究了大數(shù)據(jù)個性化推薦的各種算法，對比分析了算法的優(yōu)缺點及適用場合，探討了大數(shù)據(jù)個性化推薦在數(shù)據(jù)、算法、用戶、冷啟動及推薦多樣性方面存在的問題，并展望了其在教育、醫(yī)療、電子商務(wù)及互聯(lián)網(wǎng)金融等領(lǐng)域的應(yīng)用趨勢。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);個性化推薦;興趣愛好;推薦算法;協(xié)同過濾;混合推薦

中圖分類號：TP39文獻標(biāo)識碼：A文章編號：2095-1302（2019）11-00-03

0 引 言

大數(shù)據(jù)背景下的信息過載問題越來越嚴(yán)重，基于大數(shù)據(jù)的個性化推薦技術(shù)在教育、醫(yī)療和社會網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的實際應(yīng)用價值，使其逐漸成為緩解信息過載問題的有效方法。大數(shù)據(jù)具有Volume，Variety，Value，Velocity四個特征，如何分析和處理用戶感興趣的海量數(shù)據(jù)，提取有價值的信息，從而進行有針對性的推薦服務(wù)是大數(shù)據(jù)個性化推薦的關(guān)鍵。

1 大數(shù)據(jù)個性化推薦發(fā)展歷程

歷史上最具代表性的檢索技術(shù)是分類目錄和搜索引擎。分類目錄是用戶在知道明確的知識前提下，通過分類選擇找到自己想要的信息，使用極其不便，之后研究出搜索引擎技術(shù)，但是當(dāng)用戶需求不明確時，搜索系統(tǒng)則無法實現(xiàn)較好的效果，因此推薦技術(shù)應(yīng)運而生。近幾年，隨著信息爆炸與大數(shù)據(jù)技術(shù)的普及，基于大數(shù)據(jù)的個性化推薦成了時代的新寵。大數(shù)據(jù)背景下的個性化推薦通過收集大量用戶感興趣的信息、采用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)挖掘用戶的喜好，通過個性化推薦算法為用戶提供準(zhǔn)確的個性化推薦。

在國內(nèi)，大數(shù)據(jù)個性化推薦算法自2012年提出之后，經(jīng)過兩年的發(fā)展期和一年的成熟期，到2016年進入了廣泛的應(yīng)用期[1]，同時在技術(shù)方面也從最初的hadhoop技術(shù)應(yīng)用到大數(shù)據(jù)的快速處理、推薦算法及框架的研究，進而轉(zhuǎn)向在電子商務(wù)、新聞和社交網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域的個性化推薦應(yīng)用研究。國外的研究早于國內(nèi)，自2015年開始國外已從理論研究轉(zhuǎn)向教育、醫(yī)療及用戶行為等多方面的應(yīng)用研究。

2 大數(shù)據(jù)個性化推薦算法分析

大數(shù)據(jù)背景下的個性化推薦算法如圖1所示。

2.1 基于內(nèi)容的個性化推薦

所有物品都有內(nèi)容的分類，如人們常吃的肉類就包括豬肉、牛肉、羊肉、狗肉、驢肉、兔肉等?；趦?nèi)容的個性化推薦首先對物品的內(nèi)容信息進行分析，提取內(nèi)容特征，然后根據(jù)物品的內(nèi)容屬性和用戶的歷史評分或操作記錄，提取用戶需求和對不同內(nèi)容屬性的愛好程度，并且構(gòu)建相應(yīng)的用戶需求和偏好模型，由此向用戶推薦與其需求和偏好模型相匹配的資源。該推薦方法的核心在于利用用戶需求和偏好與目標(biāo)資源的相似性來過濾信息，進而實現(xiàn)個性化信息推薦。推薦步驟如圖2所示。

若物品沒有明確的內(nèi)容特征，則根據(jù)對推薦物品特征的描述可以分為結(jié)構(gòu)化特征和非結(jié)構(gòu)化特征兩種，前者特征的取值限定在某個區(qū)間范圍內(nèi)，并且按照定長的格式來表示，而后者無法按固定格式表示，文章就是最典型的此類數(shù)據(jù)[2-3]，我們經(jīng)常將其轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化特征加入模型中，進而完成推薦。

2.2 基于協(xié)同過濾的個性化推薦

人們外出就餐、購物、旅游或者看電影時都會詢問親朋好友或者通過網(wǎng)上評價進行選擇。協(xié)同過濾正是運用了這一思想，即采用最近鄰技術(shù)，由近鄰用戶的喜好預(yù)測目標(biāo)用戶的喜好進行推薦[4]。它是推薦系統(tǒng)中應(yīng)用最早且最成功的技術(shù)之一[5]，已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)推薦算法的研究熱點和重點。

2.2.1 基于物品的協(xié)同過濾推薦

根據(jù)不同物品之間的相似度和用戶以往的喜好推薦類似物品，例如在酷狗音樂的每一首歌曲下面都有相似歌曲的推薦，而各大購物網(wǎng)站也都有“找相似”等類似商品的推薦。與基于內(nèi)容推薦不同的是，這里所說的相似主要是利用用戶行為的集體智慧，該算法的推薦過程如圖3所示。

2.2.2 基于用戶的協(xié)同過濾推薦

將具有相同愛好的用戶感興趣的項目推薦給目標(biāo)用戶，是至今為止實際運用效果最成功的算法[6]，推薦步驟如圖4所示，基于用戶的協(xié)同過濾過程如圖5所示。

2.2.3 基于模型的協(xié)同過濾推薦

利用用戶的歷史項目評價進行學(xué)習(xí)以構(gòu)建用戶模型。用戶模型作為項目的評價預(yù)測基礎(chǔ)，其中應(yīng)用比較成熟的是矩陣分解技術(shù)，基于矩陣分解的個性化推薦是一種學(xué)習(xí)算法，它使用數(shù)學(xué)中的奇異值分解技術(shù)，通過矩陣分解使矩陣降維并對大量數(shù)據(jù)進行壓縮，能較好地挖掘已知數(shù)據(jù)中的潛在關(guān)系，具有較高的推薦精度，較少的時間和較低的離線計算空間復(fù)雜度，但特征挖掘的層次不夠深入，對推薦結(jié)果的解釋性較差。

2.3 基于社交網(wǎng)絡(luò)的個性化推薦

通過對社交網(wǎng)絡(luò)中用戶的興趣愛好進行挖掘分析后進行個性化推薦。著名的社交網(wǎng)站有Facebook和 Twitter、微博、微信和QQ等，在社交網(wǎng)絡(luò)背景下，個性化推薦不僅要關(guān)注用戶和物品之間的關(guān)系，還要關(guān)注用戶和用戶之間的關(guān)系[7]。

2.4 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的個性化推薦

分析物品間的相似性及相關(guān)聯(lián)性，建立一套行為規(guī)則進行個性化推薦。它有一定的通用性，可以應(yīng)用于多種領(lǐng)域，但抽取關(guān)聯(lián)規(guī)則比較難，且花費時間較多，另外隨著關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)量的增加，系統(tǒng)管理的難度也會加大，最典型的應(yīng)用是購物車分析。

2.5 混合個性化推薦

單一的個性化推薦算法各有優(yōu)缺點，因此可將優(yōu)劣勢互補的推薦方法組合在一起進行混合式個性化推薦，既剔除了單一算法的缺點又提高了推薦效果。在系統(tǒng)架構(gòu)方面，采用在線-離線-近線三段混合系統(tǒng)，分別負(fù)責(zé)熱門請求、短期計算和長期推薦計算，通過多段的混合推薦可以達到可靠的推薦結(jié)果，在技術(shù)上有加權(quán)型、切換型、交叉型等多種混合推薦方式。混合推薦在提高精確性的同時增加了算法的時空復(fù)雜度，因此要處理好混合推薦算法間的協(xié)調(diào)性[8]。

大數(shù)據(jù)個性化推薦算法各有優(yōu)缺點，具體見表1所列。

3 大數(shù)據(jù)個性化推薦存在的問題

3.1 大數(shù)據(jù)方面

（1）大數(shù)據(jù)背景下海量數(shù)據(jù)使數(shù)據(jù)的稀疏性和長尾問題劇增[9]。

（2）大數(shù)據(jù)類型的多樣性和復(fù)雜性以及數(shù)據(jù)量的巨大性，使計算復(fù)雜度成倍增加。

（3）大數(shù)據(jù)本身的價值密度低，但價值巨大，如何從海量數(shù)據(jù)中抽取有用的信息進行個性化推薦是個難題。

（4）推薦系統(tǒng)對時效性要求較高，可擴展性是推薦算法需要解決的難點問題之一。

（5）數(shù)據(jù)安全問題。為了更好地挖掘用戶喜好，需要收集更多的個人信息，當(dāng)基于大數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)聚集了大量有價值的信息時，必然會成為被攻擊的目標(biāo)，過度的暴露個人信息會給用戶的個人隱私帶來安全隱患，破壞大數(shù)據(jù)推薦系統(tǒng)的發(fā)展。如何在不暴露用戶隱私的情況下進行精準(zhǔn)的個性化推薦是亟待解決的問題。

（6）怎樣對系統(tǒng)中的不良內(nèi)容進行過濾，對惡俗非法內(nèi)容進行曝光打擊，傳遞正能量也是推薦系統(tǒng)需要關(guān)注的問題。

3.2 推薦算法方面

從推薦算法的對比分析可得每一種推薦算法都有各自的優(yōu)缺點和適用場合，隨著軟硬件技術(shù)的發(fā)展，不管是對原有算法的優(yōu)化，還是對新算法的探索，算法的準(zhǔn)確性和覆蓋面都是值得研究的問題。

3.3 用戶方面

用戶的喜好是多種因素綜合作用的結(jié)果，隨著時間的推移和年齡的增長，興趣愛好會發(fā)生很大的變化，根據(jù)原有信息進行的推薦就有失偏頗，因此怎樣在不同的時間段抽取不斷變化的興趣愛好，繼而進行有效推薦是需要解決的問題。

3.4 冷啟動問題

用戶、物品及系統(tǒng)都存在冷啟動問題，當(dāng)商品上新用戶第一次購買時，由于之前沒有相關(guān)數(shù)據(jù)的積累，因此將嚴(yán)重影響個性化推薦的準(zhǔn)確性。

3.5 推薦的多樣性問題

推薦的準(zhǔn)確性是算法關(guān)注的目標(biāo)，而結(jié)果的多樣性很少被重視，因此推薦結(jié)果越來越同質(zhì)化，降低了用戶的使用體驗。

4 大數(shù)據(jù)個性化推薦的應(yīng)用

（1）個性化教育

大數(shù)據(jù)促進了個性化教育的快速發(fā)展，我國的教育明確提出發(fā)展學(xué)生的個性，但目前我們的個性化教育還處在初級階段，因此立足大數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)學(xué)生的個性化培養(yǎng)已成為大數(shù)據(jù)個性化推薦的一個重要應(yīng)用領(lǐng)域。

（2）個性化醫(yī)療

基于位置信息的服務(wù)已融入人們的生活，醫(yī)療行業(yè)正在迎來屬于自己的個性化時代，各種健康醫(yī)療推薦服務(wù)已成為研究熱點，如何在有限的醫(yī)療資源條件下實現(xiàn)用戶的個性化醫(yī)療推薦服務(wù)是大數(shù)據(jù)個性化推薦的另一個重要應(yīng)用。

（3）電子商務(wù)個性化

為了進行精準(zhǔn)營銷，多數(shù)電子商務(wù)平臺都提供個性化推薦服務(wù)，大數(shù)據(jù)個性化推薦可以為用戶提供準(zhǔn)確的推薦服務(wù)，實現(xiàn)商家的精準(zhǔn)營銷。

（4）互聯(lián)網(wǎng)金融個性化

在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域，各大平臺都有針對個人定制的千人千面投資推薦。

（5）其他方面的個性化

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，個性化的推薦將在多媒體娛樂及社交網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域發(fā)展得越來越好。總之，大數(shù)據(jù)個性化的推薦已成為未來教育、醫(yī)療、電子商務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)金融及社交網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域的標(biāo)配。

5 結(jié) 語

大數(shù)據(jù)個性化推薦時代已經(jīng)到來，隨著深度學(xué)習(xí)的爆發(fā)及推薦算法的不斷發(fā)展和延伸，基于深度學(xué)習(xí)的個性化推薦將會得到快速發(fā)展，同時混合式綜合推薦、群體推薦也將成為未來大數(shù)據(jù)個性化推薦研究的重要方向。

參 考 文 獻

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