谷廣兵 顧佩佩

摘? 要：個性化推薦系統(tǒng)作為人工智能一個落地場景，在社交平臺、電商、生活服務(wù)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。為了把優(yōu)選的商品提供給有需要的客戶，對用戶行為進行數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗與存儲、用戶物品推薦建模、模型評估等內(nèi)容進行了研究。數(shù)據(jù)采集通過客戶端頁面埋點技術(shù)來記錄用戶瀏覽、點擊、關(guān)注等行為以及頁面停留時長等數(shù)據(jù)，通過flume、kafka、hive、spark等大數(shù)據(jù)相關(guān)組件與技術(shù)完成數(shù)據(jù)采集、ETL相關(guān)操作，將用戶評分表、物物余弦相似度等數(shù)據(jù)通過ALS、item-based組合召回技術(shù)，以及LR排序技術(shù)生成TOP-N推薦列表，最終經(jīng)過AB測試，完成最優(yōu)迭代方案版本選取。

關(guān)鍵詞：推薦系統(tǒng)；大數(shù)據(jù)技術(shù)；召回；排序；ALS

中圖分類號：TP391.3；TP311.1? 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：2096-4706（2023）01-0026-04

Research and Implementation of Recommendation System Based on Big Data Platform

GU Guangbing1， GU Peipei2

（1.Jiaxing Vocational & Technical College， Jiaxing? 314036， China; 2.Lishui Bureau of Agriculture and Rural Affairs， Lishui? 323000， China）

Abstract： As a landing scenario of artificial intelligence， personalized recommendation system is widely used in social platforms， E-commerce， life services and other fields. In order to provide the preferred products to the customers in need， the data collection， data cleaning and storage， user item recommendation modeling， model evaluation and other contents of user behavior are studied. Data collection records user browsing， clicking， following and other behaviors， as well as page dwell time and other data through the embedded point technology on the client page. Data collection and ETL related operations are completed through flume， kafka， hive， spark and other big data related components and technologies. Data such as user scoring table and cosine similarity of objects are generated into TOP-N recommendation list through the combined recall technology of ALS and item-based， as well as LR sorting technology， and finally tested by AB， complete the selection of the optimal iteration scheme version.

Keywords： recommendation system; big data technology; recall; sort; ALS

0? 引? 言

推薦系統(tǒng)是解決大規(guī)模用戶場景下的大量信息的精確發(fā)送問題，通過離線和實時收集用戶行為數(shù)據(jù)，建立用戶行為模型，進行個性化推薦，并且不斷評估推薦成效。推薦系統(tǒng)在社會諸多領(lǐng)域均有應(yīng)用，推薦系統(tǒng)讓軟件更懂用戶，提升用戶的智能化體驗[1]。

在本項目研究過程中，將用戶client端請求日志數(shù)據(jù)做為flume組件的source層，hdfs作為sink層完成數(shù)倉ODS層的構(gòu)建，使用sparksql技術(shù)將用戶行為特征值清洗，構(gòu)建用戶行為評分矩陣表，使用召回、排序算法進行模型訓(xùn)練并存儲，最終借助于AB測試臺完成項目的方案選取，總流程如圖1所示。

1? 數(shù)據(jù)源

數(shù)據(jù)源是推薦系統(tǒng)中最為關(guān)鍵的元素，因為算法都是公開的，而數(shù)據(jù)呈現(xiàn)隱秘性和私有性。對于推薦系統(tǒng)而言，數(shù)據(jù)又分為用戶數(shù)據(jù)和物品數(shù)據(jù)。本文主要針對用戶數(shù)據(jù)中的用戶行為數(shù)據(jù)進行研究，該部分?jǐn)?shù)據(jù)主要指的是購買、收藏、瀏覽、關(guān)注等顯式反饋數(shù)據(jù)和頁面停留時長、跳轉(zhuǎn)連接（refer）、點擊等隱式反饋數(shù)據(jù)。

為了獲取上述用戶行為數(shù)據(jù)，本研究采用目前業(yè)內(nèi)普遍選用的數(shù)據(jù)埋點技術(shù)進行收集。埋點技術(shù)在電商類領(lǐng)域運用較為成熟，它方便企業(yè)產(chǎn)品經(jīng)理、運營部門統(tǒng)計分析復(fù)雜的用戶數(shù)據(jù)從而進行相關(guān)經(jīng)營決策。目前行業(yè)內(nèi)有神策分析等第三方統(tǒng)計平臺，雖能夠針對PV、UV數(shù)據(jù)指標(biāo)進行統(tǒng)計，但缺乏定制化。本研究采取的是通過代碼埋點的方式以定制化的方式完成用戶行為數(shù)據(jù)采集。

埋點行為發(fā)生在客戶端，可以是Web端、也可以是H5、APP、wxapp等終端。當(dāng)用戶發(fā)生瀏覽行為或者點擊行為時候，通過客戶端腳本Javascript程序發(fā)送head請求，將用戶行為數(shù)據(jù)以json的格式封裝在請求頭中，如圖2所示。在實際應(yīng)用中，將客戶端頁面部署在nginx服務(wù)器上，繼而客戶端行為觸發(fā)http請求，并將所攜帶埋點對應(yīng)數(shù)據(jù)將寫入nginx日志文件中[2]。

2? 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)清洗

2.1? 數(shù)據(jù)采集

當(dāng)用戶發(fā)生點擊、瀏覽、收藏等用戶行為時，通過埋點技術(shù)，系統(tǒng)將用該部分?jǐn)?shù)據(jù)記錄在nginx web服務(wù)器的日志文件access.log中。通過flume組件，將用戶行為數(shù)據(jù)采集到hadoop集群中的HDFS中，本研究中，采取兩個節(jié)點的flume組件，完成數(shù)據(jù)采集[3]。相關(guān)節(jié)點以及對應(yīng)的source、channel、sink層如圖3所示。

2.2? 數(shù)倉建設(shè)

本研究中，通過建設(shè)三層數(shù)據(jù)倉庫，最終生成用戶評分矩陣表，三層數(shù)據(jù)倉庫分別為ODS層，存儲用戶原始行為數(shù)據(jù)；DWD層，將用戶原始行為進行歸一后按權(quán)重、時間衰減進行計算后存儲；DWS層，將用戶行為評分進行Sigmoid標(biāo)準(zhǔn)化生成用戶物品評分矩陣。這三層數(shù)倉的建設(shè)采用hive組件完成，在數(shù)倉建表過程中，采用hive外部分區(qū)表，分別以年、月、日、時做為分區(qū)字段，采用sparksql技術(shù)進行數(shù)據(jù)的清洗、聚合等操作[4]。三層數(shù)倉建設(shè)如表1所示。

3? 系統(tǒng)建模

3.1? 基于系統(tǒng)過濾的召回與排序

一般推薦系統(tǒng)主要分為召回、排序兩階段，召回是對數(shù)據(jù)進行初步篩選，得到候選集，也就是初始推薦列表；排序則采用排序模型對召回生成的候選集打分排序，最終生成針對某一用戶的推薦列表，本文采用的是基于協(xié)同過濾的召回、排序算法[5，6]。

3.2? 召回階段

召回要使用不同的方法、從不同的角度篩選出候選集、滿足推薦商品的多樣性以及保證候選集和用戶的匹配度。本研究采用ALS算法與基于物品的協(xié)同過濾這種混合式的召回算法生成候選集。

3.2.1? ALS算法實現(xiàn)

基于數(shù)倉建設(shè)中的DWS層生成的用戶物品評分表，采用spark中所提供的sparkcore，spark MLlib技術(shù)完成ALS模型的訓(xùn)練。具體參數(shù)如表2所示。

在創(chuàng)建ALS模型過程中，設(shè)置最大迭代次數(shù)maxIter=10，通過rank（取值20，30），reg（取值0.1，0.05），alpha（取值2.0，3.0）三個參數(shù)共8種全排列組合訓(xùn)練模型，經(jīng)過對比rmse值獲取最優(yōu)模型[7，8]，用此模型獲得的召回結(jié)果，存儲到HBASE中。

3.2.2? 基于物品的協(xié)同過濾

采用上述ALS算法獲取物品特征矩陣（model.itemFactors），通過余弦相似度計算，得到物品相似度矩陣。用戶物品打分矩陣（dws_user_item_rating）與該物品相似度矩陣相乘，得出用戶物品推薦列表，表格式如圖4所示。

3.2.3? 候選集的存儲

上述采用ALS算法與基于物品的協(xié)同過濾，在具體業(yè)務(wù)場景中，通過設(shè)置定時計劃任務(wù)來完成對前一天采集到的數(shù)據(jù)進行計算。在研究中我們設(shè)置0：30進行ALS算法數(shù)據(jù)計算，1：30實現(xiàn)基于物品協(xié)同過濾的數(shù)據(jù)計算。ALS與基于物品的協(xié)同過濾生成的候選集，以時間戳、用戶id組合做為rowkey，recall作為列簇，分別以兩種召回策略作為列名：als，item2item。將召回的結(jié)果存儲在HBASE的history_rs_recall表中，如圖5所示。最終將兩種召回策略的結(jié)果集取交集，即可獲得推薦列表。

3.3? 排序

通過上述召回步驟，已經(jīng)生了一個候選集或者稱之為推薦列表。但是用戶在實際瀏覽商品過程中，興趣度僅僅停留在前幾頁商品列表網(wǎng)頁。基于此，需要對召回階段生成的候選集做一個排序，排序依據(jù)用戶對候選集對應(yīng)商品點擊率的高低，從而篩選出用戶可能點擊概率高的商品推薦給用戶。本文采取基于邏輯回歸（LR）的排序方法，實現(xiàn)步驟具體如表3所示。

4? AB測試

AB測試是，在產(chǎn)品正式迭代發(fā)版之前，為同一個目標(biāo)制定兩個或者兩個以上可行方案，在保證流量（用戶）的控制特征不同，而其他特征相同的前提下，將流量（用戶）分為多組，不同組流量（用戶）會看到不同的推薦方案，根據(jù)用戶的真實行為數(shù)據(jù)反饋，統(tǒng)計不同分組方案得到的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，如留存率、點擊率、轉(zhuǎn)化率等，從而確定最優(yōu)推薦迭代版本，如圖6所示。本文基于spring boot+vue搭建了AB測試管理平臺，主要有三個功能組成：“配置管理模塊”用于管理每個ab需求；“實時分流”模塊，根據(jù)用戶性別、設(shè)備等用戶信息進行分流；“實時效果分析統(tǒng)計”將分流后程序點擊、瀏覽以echarts圖的形式進行展示，如圖7所示。

5? 結(jié)? 論

推薦系統(tǒng)是人工智能領(lǐng)域一個重要的研究方向，有著巨大的應(yīng)用價值。本文以電商領(lǐng)域用戶行為原始日志數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源，通過數(shù)據(jù)清洗構(gòu)建用戶物品打分矩陣，通過召回與排序構(gòu)建了基于用戶的物品推薦列表，通過搭建AB實現(xiàn)管理平臺，進行AB實驗實現(xiàn)推薦系統(tǒng)的擇優(yōu)迭代。隨著基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)、基于深度學(xué)習(xí)的推薦系統(tǒng)以及實時推薦系統(tǒng)研究，推薦系統(tǒng)將會更加廣泛應(yīng)用在社會其他領(lǐng)域并造福于社會。

參考文獻：

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作者簡介：谷廣兵（1986—），男，漢族，河南舞陽人，專任教師，講師，碩士，研究方向：大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用。

收稿日期：2022-10-24