田春波

摘要：隨著移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅猛發(fā)展，人們更喜歡通過手機(jī)等移動設(shè)備在社交產(chǎn)品上分享自己的行為足跡或者對商品服務(wù)的評價。大多數(shù)的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品利用用戶的用戶的興趣點(diǎn)等行為信息為依據(jù)為用戶推薦下一個潛在偏好的興趣點(diǎn)。本文顯示介紹典型的興趣點(diǎn)推薦算法以及相關(guān)優(yōu)缺點(diǎn)。針對這些算法考慮單一屬性的問題分析基于興趣點(diǎn)的多維度推薦研究。

關(guān)鍵詞：興趣點(diǎn);多維度推薦;社交網(wǎng)絡(luò);用戶偏好;個性化推薦

中圖分類號：TP393

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）04-0171-02

收稿日期：2019-10-15

Research on Multi-dimensional Recommendation Algorithm Based on Interest Points

TIAN Chun-bo

（School of Computer Science，Southwest Petroleum University，Chengdu 610500，Sichuan）

Abstract：with the rapid development of mobile Internet technology，people prefer to share their behavior footprints or evaluation of goods and services on social products through mobile devices such as mobile phones.Most Internet products use users' behavior information such as interest points to recommend the next potential interest point for users.This paper shows the typical algorithm of interest point recommendation and its advantages and disadvantages.In view of these algorithms considering a single attribute，this paper analyzes multi-dimensional recommendation research Based on interest points.

Key words：interest points;multi-dimensional recommendation;social network;user preferences;personalized recommendation

隨著人民生活水平和物質(zhì)文化的提高，人們的興趣點(diǎn)（如餐廳、購物中心娛樂廣場等）更加豐富。在此背景下，基于地理位置的社交網(wǎng)絡(luò)成為研究的重點(diǎn)內(nèi)容，并廣泛應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品中，比如餓了嗎、美團(tuán)、Twitter等。

用戶-興趣點(diǎn)的關(guān)聯(lián)在實(shí)際商業(yè)應(yīng)用有著特殊的指導(dǎo)意義。既可以通過推薦及時告知用戶偏好的興趣點(diǎn)，又可以通過用戶共同興趣點(diǎn)加強(qiáng)彼此的聯(lián)系。也能輔助興趣點(diǎn)改進(jìn)自己的營業(yè)策略，吸引用戶，實(shí)現(xiàn)二者的雙贏[1]。

1 典型興趣點(diǎn)推薦算法

1.1 基于協(xié)同過濾的推薦

基于協(xié)同過濾的推薦方法是通過關(guān)注類似用戶的行為[2]，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)用戶潛在的偏好。即通過評分?jǐn)?shù)據(jù)，在計(jì)算出的詳細(xì)鄰居集合中尋找用戶潛在偏好。算法過程：

（1）創(chuàng)建用戶-興趣點(diǎn)評分矩陣

興趣點(diǎn)pj在用戶-興趣點(diǎn)的評分，表示發(fā)現(xiàn)用戶對興趣的概率，來預(yù)測用戶在未訪問過的興趣點(diǎn)處簽到或訪問的可能性。計(jì)算公式：

（2）相似度計(jì)算

相似度計(jì)算求最近鄰集合。根據(jù)相似度找出相似的用戶相似度計(jì)算方式有距離計(jì)算和向量計(jì)算等。對于Ri（ri1，ri2，…，rin）和Rij（rj1，rj2，…，rjn）兩個向量表示用戶對n個不同興趣點(diǎn)的評分，則相似度計(jì)算公式：

皮爾森相似度：

余弦相似度：

歐式距離：

SRC相似度：

該推薦算法會隨著用戶簽到行為數(shù)據(jù)增多，準(zhǔn)確度會得到明顯提升，但是，這種方法只考慮到用戶的歷史行為，而不考慮用戶自身的內(nèi)容和屬性，對于復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)化對象，比如視頻、音樂、圖片等特征抽取相對來說是比較困難的;而且基于協(xié)同過濾的推薦算法天然存在著冷啟動和矩陣稀疏的問題[3]。

1.2 基于內(nèi)容推薦算法

基于內(nèi)容的推薦算法是最早應(yīng)用的推薦算法。它的基本原理[4]是將用戶的興趣偏好通過挖掘內(nèi)容（提取關(guān)鍵詞的方式）變成一系列標(biāo)簽;然后計(jì)算每個用戶的興趣標(biāo)簽與每個興趣點(diǎn)的相似度，為用戶推薦相似度高的新的興趣點(diǎn)。

基于內(nèi)容的興趣點(diǎn)推薦需要使用自然語言技術(shù)提取內(nèi)容特征的關(guān)鍵詞[5]，并且根據(jù)關(guān)鍵詞向量計(jì)算權(quán)重;這里使用TF-IDF算法，TF代表詞頻，IDE代表逆向文頻率。計(jì)算權(quán)重公式：

計(jì)算相似度。使用上述介紹的相似度計(jì)算方法計(jì)算關(guān)鍵詞的相似度。

基于內(nèi)容的推薦算法的優(yōu)勢在于[6]算法很好的穩(wěn)定性，結(jié)果易解釋，能夠產(chǎn)生比較新的推薦。但是該算法比較以來大量的文本內(nèi)容，并且對文本中的內(nèi)容特征需要良好的結(jié)構(gòu)性;其次對于很多場景下比如多媒體內(nèi)容的無法進(jìn)行特征提取;

2 多維度聯(lián)合推薦

多維度聯(lián)合推薦[7]（Multi-dimmensional Koint Recommendation Algorithm，MJRA）針對上述算法片面考慮單一或某些維度而提出的一種融合空間、時間流行度、類別和社會維度的多維度個性化推薦。

算法步驟如下：

1）將用戶簽到數(shù)據(jù)按照位置進(jìn)行過濾，減少噪音;

2）對提取的用戶-興趣點(diǎn)矩陣進(jìn)行矩陣分解并引入時間衰減函數(shù)，體現(xiàn)用戶偏好關(guān)于時間的變化趨勢。時間衰減函數(shù)：

基于流行度推薦。興趣點(diǎn)的流行程度代表了興趣點(diǎn)的受歡迎程度8，選取興趣點(diǎn)v的總訪客量v（0）和興趣點(diǎn)t的總簽到.數(shù)t（o）作為流行度特征。公式：

綜合時間和流行度維度，得出預(yù)測用戶興趣點(diǎn)的主觀評價;主觀評價公式：

3）構(gòu)建類別社交網(wǎng)絡(luò)矩陣。使用PageRank算法計(jì)算好友關(guān)于不同領(lǐng)域的權(quán)威程度，將結(jié)果引入基于社交網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同過濾算法，預(yù)測用于關(guān)于興趣點(diǎn)的客觀評價?？陀^公式：

4）對得出的客觀和主管評分采用線性組合的方式進(jìn)行融合，最終使用Top-N推薦評分最高的給用戶。

在測試中作者提出的算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果與協(xié)同過濾、LFBCA和USG，準(zhǔn)確率提高15%，召回率提高10%，提升效率顯著。

3 總結(jié)

本文主要介紹基于LBSN的概念以及相關(guān)的算法技術(shù)，但是它們都存在著各種各樣的缺點(diǎn)。最后考慮到為了提升推薦準(zhǔn)確率的問題，需要考慮其他數(shù)據(jù)維度的因素，例如上下文信息、長期與短期興趣等，需要以后重點(diǎn)研究。

參考文獻(xiàn)：

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[6]劉袁柳.面向LBSN的興趣點(diǎn)和用戶推薦方法研究[D].蘇州：蘇州大學(xué)，2015.

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[通聯(lián)編輯：唐一東]