鞏珂，王霞

（1.北方工業(yè)大學(xué)信息學(xué)院，北京100144；2.中共湖南省委黨校湖南行政學(xué)院，長沙410006）

0 引言

隨著電商技術(shù)的快速發(fā)展，用戶畫像技術(shù)逐漸興起。從電子商務(wù)應(yīng)用的特征出發(fā)，對互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，基于分析結(jié)果對用戶進(jìn)行畫像，并根據(jù)結(jié)果對用戶進(jìn)行有針對性的服務(wù)，來提高電商平臺的效益，是現(xiàn)如今電子商務(wù)平臺的發(fā)展趨勢。2015年，“互聯(lián)網(wǎng)+”寫進(jìn)政府工作報告，對知識產(chǎn)權(quán)等傳統(tǒng)服務(wù)行業(yè)產(chǎn)生了巨大的影響，出現(xiàn)了一批潛力巨大的新型“互聯(lián)網(wǎng)+知識產(chǎn)權(quán)”企業(yè)。如何利用互聯(lián)網(wǎng)的優(yōu)勢，提高知識產(chǎn)權(quán)代理企業(yè)的訂單量，提高用戶的滿意度，增強(qiáng)用戶粘性，值得我們深入探討和研究。

本文在對某知識產(chǎn)權(quán)平臺用戶進(jìn)行畫像研究時，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在不平衡的情況。不平衡數(shù)據(jù)指的是數(shù)據(jù)集中某一類或某些類的數(shù)量遠(yuǎn)小于其他類，通常比例低于1:2[1]。不平衡分類問題在醫(yī)療診斷[2]、信用卡欺詐行為檢測[3]、軟件缺陷檢測[4]、垃圾郵件判斷等領(lǐng)域尤其常見。傳統(tǒng)的研究方法以總體分類的準(zhǔn)確率為評價標(biāo)準(zhǔn)，分類結(jié)果會更多地偏向多數(shù)類樣本，造成結(jié)果不夠準(zhǔn)確，難以獲得有效的分類器。本文通過對不平衡數(shù)據(jù)的處理，結(jié)合隨機(jī)森林算法，并對該算法進(jìn)行改進(jìn)，提出了一種基于特征組合和SMOTE的隨機(jī)森林算法RFFCS（Random Forest based on Feature Combination and SMOTE），用改進(jìn)后的方法在用戶類型、VIP上進(jìn)行實驗。結(jié)果表明，本文所提方法在少數(shù)類的分類效果上有一定的提升。

1 對不平衡數(shù)據(jù)的處理——SMOTE算法

對不平衡數(shù)據(jù)的處理一直是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域最具挑戰(zhàn)性的問題之一。由于樣本分布不平衡，多數(shù)類樣本（負(fù)樣本）在總樣本占據(jù)的比重較大，這種情況下訓(xùn)練出來的分類器不能得到很好的效果。目前比較常用的方法是從數(shù)據(jù)層面進(jìn)行改進(jìn)。對不平衡數(shù)據(jù)集進(jìn)行重構(gòu)，使多數(shù)類樣本和少數(shù)類樣本達(dá)到一個數(shù)量上的平衡，以實現(xiàn)提高少數(shù)類在傳統(tǒng)分類器上的分類準(zhǔn)確率的目的。

通常的做法是對樣本進(jìn)行重采樣。包括對多數(shù)類樣本進(jìn)行的欠采樣（Under-Sampling）、對少數(shù)類樣本進(jìn)行的過采樣（Over-Sampling），以及結(jié)合了欠采樣和過采樣的混合采樣（Hybrid-Sampling）。

欠采樣的主要思想是通過某種方式選擇部分的多數(shù)類樣本組成負(fù)樣本，使其和全部的少數(shù)類樣本（正樣本）組成正負(fù)均衡的樣本子集。

隨機(jī)欠采樣（Random Under-Sampling，RUS）是最常用的方式[5]，即隨機(jī)地從多數(shù)類樣本中選擇樣本。雖然RUS易于理解，操作簡單，但是存在一定的問題：隨機(jī)選擇樣本可能會遺漏多數(shù)類樣本中潛在的高價值信息，導(dǎo)致分類性能降低，特別是當(dāng)樣本的不平衡率非常高時，會嚴(yán)重影響分類器的泛化性能。因此，研究人員會通過改進(jìn)方法來彌補隨機(jī)欠采樣的缺陷。例如方昊則通過多次隨機(jī)欠采樣取代單次隨機(jī)欠采樣，提高了軟件缺陷檢測時的準(zhǔn)確率，降低了誤差[4]。

過采樣則是通過某種方法生成少數(shù)類樣本或?qū)ι贁?shù)類樣本進(jìn)行重復(fù)采樣，使其達(dá)到和多數(shù)類樣本平衡的狀態(tài)。隨機(jī)過采樣（Random Over-Sampling，ROS）是最簡單的過采樣方式[6]。ROS通過將少數(shù)類樣本隨機(jī)復(fù)制的方式，使正負(fù)類樣本達(dá)到一個平衡。ROS的缺點也顯而易見，在樣本不平衡率非常高時，生成大量相同的少數(shù)類樣本，容易造成過擬合現(xiàn)象。

為此，Chawla提出了合成少數(shù)類樣本過采樣技術(shù)[7]（Synthetic Minority Oversampling Technique，SMOTE）。

SMOTE算法是在ROS基礎(chǔ)之上改進(jìn)的一種線性插值的過采樣方法。采樣過程如下：

第一步：隨機(jī)選擇一個少數(shù)類樣本x；

第二步：基于KNN算法找出距離樣本x最近的K個少數(shù)類樣本；

第三步：從上一步中的K個樣本中隨機(jī)取出一個樣本x~；

第四步：在x和x~連線上，根據(jù)如下公式，生成一個新樣本；

第五步：重復(fù)前四個步驟，直到和多數(shù)類樣本達(dá)到平衡。

SMOTE算法示意圖如圖1所示。

圖1 SMOTE算法

SMOTE算法有效地改善了ROS隨機(jī)復(fù)制新樣本造成的過擬合問題，很大程度上提高了分類器的泛化能力?；赟MOTE算法，研究人員后續(xù)提出了一系列的衍生算法，例如趙錦陽提出了SCSMOTE算法[8]，先在少數(shù)類樣本中找到合適的候選樣本及其中心，然后在候選樣本與樣本中心之間產(chǎn)生新的樣本。除此之外，還 有MSMOTE、Borderline-SMOTE[9]、Safe-Level-SMOTE、TSMOTE等，其核心思想都是在特定的連線上進(jìn)行插值。

無論是過采樣還是欠采樣，在面對較為復(fù)雜的情況時，使用單一的方法不可避免地存在一定的局限性。欠采樣通過選擇部分多數(shù)類樣本的方式，容易遺漏潛在的有用信息。而過采樣也容易造成過擬合問題，降低分類器性能。混合采樣則將兩者結(jié)合在一起，在保留兩者優(yōu)點的情況下，彌補兩者的缺點，通常能得到比單一采樣策略更優(yōu)的效果。例如馮宏偉[10]對邊界中的少數(shù)類樣本的進(jìn)行SMOTE過采樣，對多數(shù)類樣本進(jìn)行隨機(jī)欠采樣。通過該方法得到了分類性能較好的分類器。

2 組合特征

通常情況下，構(gòu)造單一的決策樹分類器時需要進(jìn)行剪枝操作，防止出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，而隨機(jī)森林由于在特征選擇的過程中是隨機(jī)地選取其中的一部分特征，故不需要進(jìn)行剪枝，也不會出現(xiàn)過擬合的現(xiàn)象，在處理高維數(shù)據(jù)時也具有較高的性能。利用該優(yōu)點，再結(jié)合本文數(shù)據(jù)的特點，對特征空間進(jìn)行擴(kuò)展處理。

對于離散型特征，首先將它的n個屬性值劃分為n個特征。以性別為例，該特征包含男和女兩個值，將其劃分為{男，女}兩個特征，屬性值用1（是）和0（否）表示。例如樣本A在性別特征上值為男，其在性別上的特征則可以表示為{1，0}。

對于連續(xù)型特征，可根據(jù)等寬劃分法將值劃分為長度相等的段。屬性值上的斷點可表示為：Fmin+n（Fmax-Fmin）/k。其中Fmin表示最小值，F(xiàn)max表示最大值，k表示將值域分成k個區(qū)間，可根據(jù)具體情況自定義k的值，n=0，1，2，3，…，k。以年齡為例，年齡是一個取值大于0的連續(xù)整數(shù)，取k為5，假設(shè)Fmax為100（大于100按100計算），則年齡特征可離散化為{[0，20），[20，40），[40，60），[60，80），[80，100]}五個特征。

將離散后不同類型的單一特征進(jìn)行兩兩交叉，形成二元的組合特征。例如特征m有兩個可能值{m1，m2}，特征n也有兩個可能值{n1，n2}，特征m和特征n進(jìn)行交叉后可表示為{{m1，n1}，{m1，n2}，{m2，n1}，{m2，n2}}共4個特征。以性別和年齡為例，則可表示為{{男，[0，20）}，{女，[0，20）}，{男，[20，40）}，{女，[20，40）}，{男，[40，60）}，{女，[40，60）}，{男，[60，80）}，{女，[60，80）}，{男，[80，100]}，{女，[80，100]}}共10個特征。

3 改進(jìn)的隨機(jī)森林算法

3.1 決策樹

決策樹（Decision Tree）是由Breiman提出，基于樹形結(jié)構(gòu)來對樣本進(jìn)行劃分的一種分類算法。一顆完整的決策樹通常包含以下三種元素：根節(jié)點、內(nèi)部節(jié)點和葉節(jié)點。其中根節(jié)點是所有樣本的集合，內(nèi)部節(jié)點是根據(jù)一定規(guī)則選出的特征屬性測試點，葉節(jié)點表示分類的結(jié)果。決策樹的結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 決策樹結(jié)構(gòu)

早期的決策樹算法分類回歸樹（Classification and Regression Tree，CART或CRT）使用基尼系數(shù)（Gini In?dex）來作為屬性選擇標(biāo)準(zhǔn)?；嵯禂?shù)的定義如下：

其中k為分類的數(shù)量，Pi表示樣本屬于第i類的概率。

除了CART算法，研究人員還提出了基于信息增益（information gain）的ID3算法[11]和基于信息增益率（information gain ratio）的C4.5算法[12]。

3.2 隨機(jī)森林算法

隨機(jī)森林算法（Random Forest，RF）[13]是一種以決策樹為基分類器的集成學(xué)習(xí)（Ensemble Learning）算法。集成學(xué)習(xí)為了突破單一分類器在性能提升時遇到的瓶頸而被提出，除了RF，常用的集成學(xué)習(xí)方法還包括Boosting、Bagging[14]（也稱作“套袋法”）。

與Bagging類似，RF同樣也是通過自助采樣法進(jìn)行樣本的選擇。兩者最大的不同是：①隨機(jī)森林只用決策樹作為基分類器。②隨機(jī)森林在樣本擾動的基礎(chǔ)上加入屬性擾動，即在選擇屬性時也是隨機(jī)的，增強(qiáng)了模型的泛化能力[15]。

隨機(jī)森林還有一個很大的優(yōu)點，不需要進(jìn)行剪枝，也不需要進(jìn)行特征選擇，同樣可以獲得比單顆決策樹更好的分類性能。

隨機(jī)森林的算法過程如下：

（1）通過自助法重采樣技術(shù)從訓(xùn)練集中有放回地隨機(jī)采樣選擇n個樣本;

（2）從特征集中隨機(jī)選擇d個特征，利用這d個特征和步驟（1）中所選擇的n個樣本建立決策樹;

（3）重復(fù)步驟（1）和步驟（2），直至生成所需的N棵決策樹，形成隨機(jī)森林；

（4）對于測試數(shù)據(jù)，經(jīng)過每棵樹決策判斷，最后投票確認(rèn)分到哪一類。

3.3 改進(jìn)的隨機(jī)森林算法

隨機(jī)森林作為一種集成學(xué)習(xí)方法在分類性能方面擁有比其他大多數(shù)模型更好的表現(xiàn)，但當(dāng)面對不平衡數(shù)據(jù)時仍不能得到非常好的效果，根本原因就在于通過自助法取樣并不能改變樣本的不平衡分布。為此，本文對隨機(jī)森林算法進(jìn)行改進(jìn)。算法分為訓(xùn)練階段和測試階段。在訓(xùn)練階段，對隨機(jī)森林中的任意一顆樹來說，在通過自助采樣法取得訓(xùn)練樣本后，結(jié)合SMOTE算法生成少數(shù)類樣本，使正負(fù)樣本達(dá)到一個平衡狀態(tài)，再利用得到的平衡數(shù)據(jù)對每一棵決策樹進(jìn)行訓(xùn)練。測試階段中，通過上一階段訓(xùn)練得到的決策樹決策出的結(jié)果，采用投票的方式確定最終結(jié)果。

改進(jìn)的隨機(jī)森林算法流程圖如圖3所示。

圖3 改進(jìn)的隨機(jī)森林算法流程圖

本算法擁有如下優(yōu)點：

（1）對每棵樹單獨進(jìn)行訓(xùn)練集平衡處理，而非針對原始訓(xùn)練集，最大程度上保證了各子樹間的差異性。

（2）每棵子樹都選擇部分樣本和部分特征，避免了過擬合現(xiàn)象。

（3）由于生成決策樹的過程中選擇的是部分特征，使得在面對高維數(shù)據(jù)時也能有較高的算法效率，因此適合對特征空間進(jìn)行擴(kuò)展處理。

4 實驗結(jié)果與分析

4.1 實驗數(shù)據(jù)

某知識產(chǎn)權(quán)平臺數(shù)據(jù)（已作脫敏處理），包含3200多條用戶數(shù)據(jù)，選擇用戶類型為企業(yè)和代理所的數(shù)據(jù)，樣本數(shù)量比為5:1，VIP屬性包括非VIP和VIP，樣本數(shù)量比為4:1。為了驗證RFFCS算法的有效性，與決策樹算法（DT）、隨機(jī)森林算法（RF）進(jìn)行對比。

4.2 評價標(biāo)準(zhǔn)

在一般的分類任務(wù)中，評價分類結(jié)果的好壞通常要用到如表1的混淆矩陣。

表1 混淆矩陣

根據(jù)混淆矩陣可得出三個基本評價指標(biāo)：精確率（Precision）、召回率（Recall）、F-Score。公式如下：

其中，在式（5）中，α為調(diào)節(jié)精確率和召回率的權(quán)重系數(shù)，當(dāng)α取1時，即為F1值。

在不平衡數(shù)據(jù)分類任務(wù)中，通常還會用到G-means。G-means可以用來衡量正負(fù)樣本的的綜合分類性能。其公式如下：

本文使用精確率、召回率、F1值、G-means作為算法的評價指標(biāo)。

4.3 結(jié)果與分析

本文設(shè)計了兩類各五組實驗。首先是將未經(jīng)特征組合處理的原始數(shù)據(jù)集用決策樹（DT）和隨機(jī)森林（RF）進(jìn)行驗證，然后對特征進(jìn)行組合處理，再用上述兩種算法進(jìn)行實驗（DT_FE和RF_FE），以驗證特征組合的有效性，最后在RF_FE的基礎(chǔ)上引入SMOTE（RFF?CS），并進(jìn)行實驗。實驗結(jié)果如表2所示。

表2 DT、DT_FE、RF、RF_FE、RFFCS在用戶類型上的分類效果比較

表2 給出的是五種算法模型在用戶類型上的分類結(jié)果。由表中數(shù)據(jù)可以看出，RFFCS的分類性能要明顯高于其他四種模型，F(xiàn)1值和G-means值達(dá)到了0.640和0.727，尤其是相較于DT，分別高出62.4%和41.3%，即使是性能最好的RF_FE，RFFCS在F1和G-means上也要高出27.0%和14.5%。值得一提的是，盡管對特征進(jìn)行了組合，擴(kuò)展了特征空間，DT_FE性能仍不及RF，但與DT相比，無論是精確率、召回率，還是F1值和G-means，DT_FE都有著不同程度的提高，平均提高了18.5%，而RF_FE和RF相比，除了精確率略有下降外，其余三個指標(biāo)都有所提高，證明了特征組合的有效性。

表3 給出的是在VIP屬性上的分類結(jié)果。結(jié)合表中數(shù)據(jù)，我們可以得出如下結(jié)論：與在用戶類型上的結(jié)果相同，RFFCS算法得到了最好的分類效果，召回率和G-means甚至達(dá)到了0.9以上。DT效果最差，F(xiàn)1和G-means只有0.578和0.762，DT_FE次之，各項指標(biāo)較DT均有所提高，但平均提高率僅有3.7%，不及表2中的18.5%。和RF相比，RF_FE仍然優(yōu)勢明顯，各項指標(biāo)的平均提高率達(dá)到了4.6%。與其他四種方法進(jìn)行對比，RFFCS均有著可靠的性能。在G-means這個指標(biāo)上，RFFCS分別提高了20.7%、17.6%、8.1%和5.4%。

表3 DT、DT_FE、RF、RF_FE、RFFCS在VIP屬性上的分類效果比較

綜上所述，本文所提RFFCS算法對于不平衡的數(shù)據(jù)的分類是有效的。

5 結(jié)語

本文針對用戶畫像研究過程中存在的數(shù)據(jù)不平衡問題，提出將SMOTE過采樣結(jié)合進(jìn)隨機(jī)森林的每棵子樹中，在解決了數(shù)據(jù)不平衡問題的同時，保證了子樹間的差異性，隱性地提高了隨機(jī)森林的分類性能。同時利用隨機(jī)森林在屬性選擇時的優(yōu)越性，提出了對原始特征空間進(jìn)行擴(kuò)展。實驗結(jié)果表明，本文所提的方法在對數(shù)據(jù)集分類時與其他對比方法相比有著較為顯著的提升效果。此外，本文在設(shè)計算法時森林規(guī)模是固定的，下一步將設(shè)置不同的決策樹數(shù)量來驗證算法的穩(wěn)定性。