摘要：在協(xié)同過濾推薦算法中融入時間因素對其進(jìn)行改進(jìn)，為了驗證改進(jìn)后的算法能夠把推薦的準(zhǔn)確度給提高，使用Python編程語言，在電影數(shù)據(jù)集Movielens中的ml-lm數(shù)據(jù)集下進(jìn)行實驗，對比傳統(tǒng)與改進(jìn)算法之間的MAE值。文章介紹了實驗的目的、評價指標(biāo)、理論知識、過程和結(jié)果。通過實驗的結(jié)果可以明顯看出這種改進(jìn)后的算法能夠提高推薦的準(zhǔn)確度。

關(guān)鍵詞：協(xié)同過濾；推薦算法；改進(jìn)；MAE；實驗

中圖分類號：G642? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2022）35-0064-03

1概述

當(dāng)用戶面對海量的商品不知道該如何選擇的時候，推薦系統(tǒng)能夠很直接地把用戶和商品給聯(lián)系起來，把那些用戶有意向購買的商品挖掘出來，對用戶進(jìn)行推薦[1]。在一個推薦系統(tǒng)中，最重要的就是推薦算法，其直接影響著對用戶推薦的結(jié)果[2]。協(xié)同過濾推薦算法是一種用得非常多的推薦算法，其思想是先找出用戶或者物品以往的數(shù)據(jù)信息，根據(jù)這些數(shù)據(jù)信息把與之相似的用戶或者物品給找到，通過計算他們的相似度，來確定用戶是否真的對此類東西有興趣，就能夠?qū)λ麄冏龀鐾扑][3]。但是隨著時間的推移用戶的一些行為和習(xí)慣都會發(fā)生變化，所以在協(xié)同過濾推薦算法中融入時間因素對其進(jìn)行改進(jìn)[4]。為了驗證這種改進(jìn)的推薦算法能否提高推薦的準(zhǔn)確度，在實驗中與傳統(tǒng)算法的準(zhǔn)確度進(jìn)行了比較，為提高推薦系統(tǒng)的推薦質(zhì)量尋找新的方法。

2實驗?zāi)康?/p>

比較傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法與融入時間因素后的改進(jìn)的協(xié)同過濾算法的推薦準(zhǔn)確度，為提高推薦系統(tǒng)的推薦質(zhì)量尋找新的方法。

3實驗評價指標(biāo)

為了比較算法的準(zhǔn)確度，實驗中采用平均絕對誤差（MAE）作為準(zhǔn)確度的評價指標(biāo) [5]，公式為：

[MAE=imi=1m|yi-y'i|]

公式里，[yi]是實驗選取的測試集里的真實的值，[y'i]是預(yù)測的值，[m]是實驗中選取的樣本的數(shù)量。實驗結(jié)果中MAE越是小，就意味著其所預(yù)測的準(zhǔn)確度就越是高。

4實驗理論知識

4.1算法介紹

協(xié)同過濾推薦算法是一種用得非常多的推薦算法。有基于用戶的協(xié)同過濾（UserCF）算法和基于物品的協(xié)同過濾（ItemCF）算法[6]。

在實際的推薦過程中，時間的變化是不能夠忽視的因素，隨著時間的變化，用戶的購買行為和用戶的購買習(xí)慣會發(fā)生一些變化[7]。把時間因素融入?yún)f(xié)同過濾算法中可以反映用戶最近的購買行為和習(xí)慣[8]，將算法進(jìn)行改進(jìn)后它的工作流程如圖1所示：

4.2改進(jìn)UserCF算法

在對UserCF算法改進(jìn)中，主要在計算相似度時對算法進(jìn)行了改進(jìn)，UserCF算法中計算相似度的公式為：

[Wuv=N（u）∩N（v）N（u）∪N（v）]

在公式里面，[N（u）]與[N（v）]是用戶[u]與[v]有行為的物品集。

改進(jìn)后，增加時間衰減函數(shù)并懲罰熱門商品[9]后，用戶[u]與[v]的相似度公式為：

[Wuv=i∈N（u）∩N（v）1lg （1+N（i）f（|tui-tvi|）N（u）∪N（v）]

改進(jìn)后構(gòu)造出新的算法TF-UserCF算法。

4.3改進(jìn)ItemCF算法

在對ItemCF算法改進(jìn)中，主要在計算相似度時對算法進(jìn)行了改進(jìn)，ItemCF算法中計算相似度的公式為：

[Wuv=N（i）∩N（j）N（i）∪N（j）]

在公式里面，[N（i）]與[N（j）]是跟物品[i]與[j]產(chǎn)生交互的用戶的集合。

改進(jìn)后，增加時間衰減函數(shù)并降低活躍用戶的權(quán)重[10]，物品[i]與[j]的相似度公式為：

[Wij=u∈N（i）∩N（j）1lg （1+N（u）f（|tui-tuj|）N（i）∪N（j）]

改進(jìn)后構(gòu)造出新的算法TF-ItemCF算法。

5實驗過程

5.1實驗環(huán)境準(zhǔn)備

在計算機(jī)的選擇方面，使用聯(lián)想臺式機(jī)，具體配置為：Intel Core i5-3470 3.20GHz的CPU，8GB內(nèi)存，64位Windows 10的操作系統(tǒng)。

在軟件方面，使用的編程語言是python編程語言，數(shù)據(jù)庫為MySQL數(shù)據(jù)庫，在PyCharm中開發(fā)實現(xiàn)。

5.2實驗數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

在這次的實驗里面，以電影數(shù)據(jù)集Movielens中的ml-lm數(shù)據(jù)集來分析實驗。分析該數(shù)據(jù)集，在PyCharm中運(yùn)行Python代碼查看數(shù)據(jù)集中的ratings.dat文件，結(jié)果如圖2所示：

由圖2可知，數(shù)據(jù)集中用戶數(shù)量為6040個，電影的數(shù)量為3952部，總共的評分記錄為1000209條，評分范圍是1～5分。

在PyCharm中運(yùn)行Python代碼查看數(shù)據(jù)集中的movies.dat文件，結(jié)果如圖3所示。

由圖3可知，數(shù)據(jù)集中總共有18種類型的電影，各類型分布不均，最多的Drama占到25%，最少的Film-Noir只占到0.7%。

在實驗開始前，要將數(shù)據(jù)集提前進(jìn)行相應(yīng)的處理，把數(shù)據(jù)集都拆分成80%的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和20%的測試數(shù)據(jù)，拆分?jǐn)?shù)據(jù)集代碼為：

5.3實驗步驟

做兩組實驗，比較傳統(tǒng)算法與改進(jìn)算法的MAE值。

第一組實驗比較UserCF算法與改進(jìn)后的TF-UserCF算法的MAE值。

首先在傳統(tǒng)UserCF算法中增加時間衰減函數(shù)，構(gòu)造出計算用戶相似度的UserSimilarityBest函數(shù)，代碼為：

然后把鄰居的個數(shù)K值從5開始每次增加5，直到UserCF算法與改進(jìn)后的TF-UserCF算法的MAE值趨于平穩(wěn)，最終K值增加到40。比較這兩種算法的MAE值，如圖6所示：

第二組實驗比較ItemCF算法與改進(jìn)后的TF-ItemCF算法的MAE值。

首先在傳統(tǒng)ItemCF算法中增加時間衰減函數(shù)，構(gòu)造出計算物品相似度的ItemSimilarityBest函數(shù)，代碼為：

然后把鄰居的個數(shù)K值從5開始每次增加5，直到ItemCF算法與改進(jìn)后的TF-ItemCF算法的MAE值趨于平穩(wěn)，最終K值增加到40。比較這兩種算法的MAE值，如圖8所示：

5.4實驗結(jié)果分析

通過上述兩組實驗可以看出，無論是傳統(tǒng)的UserCF算法還是傳統(tǒng)的ItemCF算法，改進(jìn)后的算法在相同的K值下MAE值都比傳統(tǒng)的要低。在對傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法中加入的時間因素進(jìn)行了改進(jìn)之后，可以提升算法的準(zhǔn)確度。

6結(jié)束語

在傳統(tǒng)的協(xié)同過濾推薦算法中加入了時間因素并對其加以改進(jìn)，使用電影數(shù)據(jù)集Movielens中的ml-lm數(shù)據(jù)集進(jìn)行實驗來對比改進(jìn)后算法和傳統(tǒng)算法的準(zhǔn)確度。通過實驗研究，可以發(fā)現(xiàn)這種改進(jìn)后的算法可以提高推薦的準(zhǔn)確度。

在本次實驗中只使用了一種數(shù)據(jù)集來做實驗，在以后的實驗研究中，為了使實驗的結(jié)果更加準(zhǔn)確，將嘗試使用更多的數(shù)據(jù)集來做實驗。

參考文獻(xiàn)：

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[3] 張小雷，孫剛，彭余輝.融合時間因素的協(xié)同過濾圖書推薦算法[J].阜陽職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報，2021，32（2）：51-54.

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[5] 紀(jì)佳琪，姜學(xué)東.深度協(xié)同過濾推薦模型研究[J].計算機(jī)應(yīng)用與軟件，2020，37（7）：240-245.

[6] 劉景昊.基于協(xié)同過濾的推薦系統(tǒng)算法研究[J].中國電子商務(wù)，2013（6）：157.

[7] 劉恒友.基于時間效應(yīng)的推薦算法研究[D].哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2013.

[8] 高陽團(tuán).推薦系統(tǒng)開發(fā)實戰(zhàn)[M].北京：電子工業(yè)出版社，2019.

[9] 彭余輝，張小雷，孫剛.基于內(nèi)容和協(xié)同過濾加權(quán)融合的音樂推薦算法[J].安慶師范大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2021，27（2）：44-48，53.

[10] 蘭艷，曹芳芳.面向電影推薦的時間加權(quán)協(xié)同過濾算法的研究[J].計算機(jī)科學(xué)，2017，44（4）：295-301，322.

【通聯(lián)編輯：王力】