謝楠

摘要：本文旨在提升推薦算法的效果，更好地滿足用戶個性化需求，為構(gòu)建更好的內(nèi)容推薦系統(tǒng)提供支持。文中闡述了內(nèi)容個性化推薦算法的重要性、目前存在的問題和局限性，并提出了相應(yīng)的優(yōu)化改善方案。當(dāng)前常見的內(nèi)容推薦算法在冷啟動、數(shù)據(jù)稀疏性、復(fù)雜關(guān)系建模和長期依賴等方面存在問題，本文針對這些問題進行了一系列優(yōu)化改善方案的探索。未來的研究可以進一步探索其他技術(shù)手段和數(shù)據(jù)處理方法，以進一步提升內(nèi)容個性化推薦的效果和內(nèi)容產(chǎn)品的用戶滿意度。

關(guān)鍵詞：內(nèi)容個性化推薦；推薦算法；冷啟動；數(shù)據(jù)稀舒性；復(fù)雜關(guān)系建模；長期依賴

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.01.023

中圖分類號：TP 391.3? ? ? ? ? ? 文獻標(biāo)志碼：A? ? ? ? ? ? 文章編碼：1672-7274（2024）01-00-03

Exploration of Content Personalization Recommendation Optimization

XIE Nan

（Jiangsu Xinhua News Media Group， Nanjing 210092， China）

Abstract： The research purpose of this article is to improve the effectiveness of recommendation algorithms， better meet the personalized needs of users， and provide support for building a better content recommendation system. The article elaborates on the importance， current problems， and limitations of content personalized recommendation algorithms， and proposes corresponding optimization and improvement plans. The current common content recommendation algorithms have problems in cold start， data sparsity， complex relationship modeling， and long-term dependencies. This article explores a series of optimization and improvement solutions to address these issues. Future research can further explore other technical means and data processing methods to further enhance the effectiveness of personalized content recommendation and user satisfaction of content products.

Key words： personalized recommendation of content; recommendation algorithm; cold start; data sparsity; modeling complex relationships; long term dependence

1? ?常見新聞推薦算法

（1）基于內(nèi)容的推薦算法。通過分析新聞文章的內(nèi)容信息，如標(biāo)題、關(guān)鍵詞、摘要等來推薦相似內(nèi)容的新聞。常用的技術(shù)包括詞袋模型、TF-IDF、Word2Vec等。

（2）協(xié)同過濾推薦算法。通過分析用戶歷史行為數(shù)據(jù)，如點擊、收藏、評論等，找到相似用戶或相似新聞，從而推薦給用戶感興趣的新聞。常用的技術(shù)包括基于用戶的協(xié)同過濾和基于物品的協(xié)同過濾。

（3）深度學(xué)習(xí)推薦算法。利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進行新聞推薦，通過多層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來學(xué)習(xí)新聞與用戶之間的復(fù)雜關(guān)系，如利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等。

2? ?問題優(yōu)化

2.1 冷啟動問題

傳統(tǒng)的內(nèi)容推薦算法大部分采用協(xié)同過濾算法來為用戶提供推薦服務(wù)。協(xié)同過濾（Collaborative Filtering）算法是一類常用的推薦算法，它會根據(jù)用戶的歷史行為數(shù)據(jù)和相似用戶或相似內(nèi)容之間的關(guān)系，為用戶提供個性化的推薦結(jié)果。協(xié)同過濾算法基于一個關(guān)鍵假設(shè)，即具有相似行為模式的用戶在未來也會有相似的行為模式，或者具有相似的內(nèi)容偏好的用戶也會對相似的內(nèi)容感興趣。協(xié)同過濾算法的優(yōu)點在于它是一種基于數(shù)據(jù)的推薦方法，不依賴于領(lǐng)域知識和特征工程，它能夠捕捉到用戶和內(nèi)容之間的潛在關(guān)系，并提供個性化的推薦結(jié)果^[1]。

然而，協(xié)同過濾算法在面對新注冊用戶或缺乏足夠行為數(shù)據(jù)的用戶時，無法準(zhǔn)確捕捉用戶的興趣和偏好，導(dǎo)致推薦結(jié)果不夠準(zhǔn)確和個性化，由此產(chǎn)生了冷啟動問題。為了優(yōu)化這個問題，我們引入了基于內(nèi)容特征的推薦策略，通過對文本內(nèi)容進行分析，提取關(guān)鍵詞、主題、情感等內(nèi)容特征，并將其用于推薦系統(tǒng)中的用戶興趣模型。通過這種方式，即使對于沒有行為數(shù)據(jù)的新用戶，系統(tǒng)仍然可以根據(jù)其在注冊時填寫的興趣標(biāo)簽和用戶畫像，利用內(nèi)容特征進行個性化推薦^[2]。

在實際的應(yīng)用場景中，我們可以將兩種算法結(jié)合起來使用。首先使用基于內(nèi)容特征的推薦策略為新用戶提供一部分推薦內(nèi)容。接著，利用協(xié)同過濾算法分析已有用戶的行為數(shù)據(jù)，挖掘相似用戶，并結(jié)合他們的行為數(shù)據(jù)進行內(nèi)容推薦。最后，將兩部分推薦結(jié)果進行融合，為新用戶生成最終的個性化推薦列表。這種方法能夠充分利用用戶的興趣標(biāo)簽和內(nèi)容特征，同時又考慮到用戶之間的行為相似性，從而有效減輕冷啟動問題的影響。

2.2 數(shù)據(jù)稀疏性問題

傳統(tǒng)的推薦算法在用戶行為數(shù)據(jù)較少或新聞項目較多的情況下，難以準(zhǔn)確捕捉用戶興趣和項目特征，導(dǎo)致推薦內(nèi)容的準(zhǔn)確性下降，從而產(chǎn)生了數(shù)據(jù)稀疏性問題。針對這個問題，我們可以利用用戶的人口統(tǒng)計信息、興趣標(biāo)簽、社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系和新聞內(nèi)容的標(biāo)簽、主題、時間戳等特征信息，豐富數(shù)據(jù)表征，更全面地描述用戶和新聞內(nèi)容，從而減輕數(shù)據(jù)稀疏性問題的影響，提高推薦的準(zhǔn)確性。例如，可以利用用戶的興趣標(biāo)簽來表示其偏好，利用新聞項目的主題標(biāo)簽來表示其特征，進而進行個性化推薦。

此外，我們可以引入矩陣分解來學(xué)習(xí)用戶和資訊內(nèi)容的低維表示，有效降低數(shù)據(jù)稀疏性帶來的問題。在實際的業(yè)務(wù)場景中，矩陣分解將用戶-內(nèi)容交互矩陣分解為兩個低維矩陣，分別表示用戶和內(nèi)容的特征向量，通過學(xué)習(xí)這些特征向量，可以捕捉到用戶和項目之間的潛在關(guān)系。我們可以假設(shè)用戶-內(nèi)容交互矩陣為R，其中每個元素R（i，j）表示用戶i對內(nèi)容j的評分或行為。將矩陣分解將R分解為兩個低秩矩陣的乘積：

R≈U×P^T（1）

式中，U是用戶的特征矩陣；P是內(nèi)容的特征矩陣；P^T表示P的轉(zhuǎn)置。這里，U的每一行表示一個用戶在潛在空間中的特征，P的每一列表示一個內(nèi)容在潛在空間中的特征。

通過學(xué)習(xí)U和P，可以得到用戶和內(nèi)容的低維表示，從而實現(xiàn)推薦。對于一個新用戶或內(nèi)容，可以通過計算其在潛在空間中的特征表示，并與已有的用戶或內(nèi)容進行相似度計算（可以使用余弦相似度、歐氏距離等度量方法），從而達到優(yōu)化個性化推薦效果的目的^[3]。

2.3 復(fù)雜關(guān)系建模問題

在傳統(tǒng)的推薦算法設(shè)計過程中，往往只考慮了用戶與內(nèi)容之間的簡單關(guān)系，比如用戶對新聞的點擊、收藏等離散行為。然而，在真實的推薦場景中，用戶和項目之間的關(guān)系往往是復(fù)雜多樣的，包含了豐富的非線性關(guān)系，這就帶來了傳統(tǒng)算法無法應(yīng)對的復(fù)雜關(guān)系建模問題。為了更好地捕捉這些復(fù)雜關(guān)系，我們可以引入圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Graph Neural Network，GNN）——一類專門用于圖數(shù)據(jù)建模的深度學(xué)習(xí)方法，它可以有效地學(xué)習(xí)節(jié)點（用戶和項目）之間的相互作用，從而更好地捕捉復(fù)雜關(guān)系。在新聞推薦中，可以將用戶和新聞項目構(gòu)建成一個圖，其中用戶和新聞項目為圖的節(jié)點，用戶與新聞之間的交互行為為圖的邊。然后，通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對這個圖進行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)節(jié)點的特征表示，并通過圖的結(jié)構(gòu)來推斷用戶和項目之間的關(guān)系。

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一類用于處理圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的機器學(xué)習(xí)模型，與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要處理向量或矩陣數(shù)據(jù)不同，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠有效地處理節(jié)點和邊構(gòu)成的圖數(shù)據(jù)，從而捕捉節(jié)點之間的復(fù)雜關(guān)系和結(jié)構(gòu)信息。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心思想是在圖結(jié)構(gòu)中進行信息傳遞和聚合，它通過迭代更新節(jié)點的特征表示，對圖中的節(jié)點進行表示學(xué)習(xí)和預(yù)測。節(jié)點表示學(xué)習(xí)的原理是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為每個節(jié)點賦予一個初始特征向量，該特征向量可以表示節(jié)點的屬性或特征。通過多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠在不同層次上學(xué)習(xí)節(jié)點的抽象表示。在每一層中，節(jié)點的特征會經(jīng)過一系列的變換和聚合操作，以獲得更豐富、更具表達力的特征表示。對于圖結(jié)構(gòu)的信息傳遞而言，我們會通過定義合適的信息傳遞規(guī)則。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以利用節(jié)點之間的連接關(guān)系，從鄰居節(jié)點中聚合信息并更新節(jié)點的特征表示。這種信息傳遞可以通過圖卷積操作、圖注意力機制等方式實現(xiàn)，以在節(jié)點之間進行信息的交互和傳遞。在內(nèi)容推薦算法的應(yīng)用中，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢在于可以考慮節(jié)點之間的鄰居信息，從而捕捉到更廣泛的交互關(guān)系。

在實際應(yīng)用場景中，用戶的點擊行為可能與其社交網(wǎng)絡(luò)中的好友、相似興趣的其他用戶以及點擊過的其他資訊內(nèi)容都有關(guān)聯(lián)。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過多層的圖卷積操作，將這些鄰居節(jié)點的信息逐步聚合到目標(biāo)節(jié)點中，從而形成豐富的節(jié)點表示。這樣，推薦算法可以更全面地理解用戶和項目之間的復(fù)雜關(guān)系，提高推薦的準(zhǔn)確性和個性化程度。

此外，我們還可以通過使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來更好地實現(xiàn)復(fù)雜關(guān)系的建模。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過多層非線性變換來學(xué)習(xí)用戶和內(nèi)容的特征表示，從而更好地捕捉推薦系統(tǒng)中的非線性關(guān)系。

MLP是一種常見的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于解決分類和回歸問題。MLP的核心組件是神經(jīng)元和權(quán)重，每個神經(jīng)元接收來自上一層神經(jīng)元的輸入，并通過激活函數(shù)對輸入進行非線性變換后輸出。MLP的每個神經(jīng)元層與下一層之間存在全連接關(guān)系，每個連接都有一個對應(yīng)的權(quán)重，用于調(diào)整輸入的重要性。MLP通常由輸入層、隱藏層和輸出層組成。輸入層接收原始數(shù)據(jù)，每個輸入特征對應(yīng)一個輸入神經(jīng)元。隱藏層是在輸入層和輸出層之間的中間層，它可以有一個或多個。每個隱藏層由多個神經(jīng)元組成。輸出層生成模型的最終輸出，可以是分類標(biāo)簽或回歸值，輸出層的神經(jīng)元數(shù)量取決于問題的類型。MLP的訓(xùn)練過程基于反向傳播算法，通過最小化損失函數(shù)來調(diào)整權(quán)重，以使模型的預(yù)測盡可能接近真實值。反向傳播算法使用梯度下降優(yōu)化方法，根據(jù)權(quán)重的梯度方向來更新權(quán)重值，使得損失函數(shù)逐漸減小。

深度卷積網(wǎng)絡(luò)是一類在計算機視覺領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的深度學(xué)習(xí)模型。它主要由卷積層、池化層和全連接層構(gòu)成，通過多個卷積層和池化層的堆疊，提取圖像中的特征并進行分類或回歸任務(wù)。深度卷積網(wǎng)絡(luò)的核心組件是卷積層。卷積層使用卷積操作對輸入數(shù)據(jù)進行特征提取。每個卷積層包含多個卷積核，每個卷積核在輸入上滑動進行卷積運算，并產(chǎn)生一系列特征映射。卷積操作通過局部感知野和權(quán)重共享的方式，有效地捕捉圖像中的局部特征，同時減少參數(shù)量和計算量。在卷積層之后通常緊跟池化層，池化層通過對特征圖進行下采樣，降低特征圖的空間維度，從而減少模型的計算復(fù)雜度。常見的池化操作包括最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling），它們分別選取區(qū)域內(nèi)的最大值或平均值作為池化結(jié)果。最后，深度卷積網(wǎng)絡(luò)的全連接層將匯集的特征圖轉(zhuǎn)換為一維向量，并通過多個全連接層進行分類或回歸操作。全連接層中的每個神經(jīng)元與前一層的所有神經(jīng)元相連接，它的參數(shù)量會比較大。深度卷積網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練通常采用反向傳播算法和梯度下降優(yōu)化方法。通過最小化損失函數(shù)，調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和偏置，以使模型的預(yù)測結(jié)果與真實標(biāo)簽盡可能接近。同時，深度卷積網(wǎng)絡(luò)通常采用批量歸一化（Batch Normalization）、激活函數(shù)和Dropout等技術(shù)來提高模型的穩(wěn)定性和泛化能力。

2.4 長期依賴問題

長期依賴問題來源于用戶的興趣和偏好隨時間產(chǎn)生的變化，如何準(zhǔn)確地理解和捕捉用戶的長期興趣變化，是解決這個問題并能更好地為用戶提供個性化內(nèi)容推薦的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的推薦算法通常只考慮用戶最近的行為和偏好，而忽視了用戶興趣的長期演化，無法全面把握用戶的興趣和需求，導(dǎo)致推薦結(jié)果過于短視、缺乏多樣性。針對這個問題，我們可以通過引入注意力機制和序列建模來優(yōu)化。

注意力機制可以讓算法模型以不同程度關(guān)注用戶的歷史行為數(shù)據(jù)，自動學(xué)習(xí)到用戶在不同時間段內(nèi)的興趣變化和偏好演化，更好地捕捉用戶興趣偏好的長期依賴關(guān)系。在具體的實踐中，我們可以將用戶的歷史行為序列作為輸入，通過注意力機制對不同時間步的行為進行加權(quán)，引導(dǎo)算法模型將更多的注意力放在對當(dāng)前興趣更相關(guān)的行為上，這樣模型可以更好地對用戶的長期興趣變化進行建模，從而更準(zhǔn)確地預(yù)測用戶的喜好。

此外，我們可以結(jié)合序列建模將注意力機制應(yīng)用于序列建模過程中，進一步提升長期依賴關(guān)系的建模能力。序列建模方法可以充分利用用戶行為序列的時間順序信息，更準(zhǔn)確地捕捉長期依賴關(guān)系，使推薦算法能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測用戶的興趣演化。

3? ?結(jié)束語

在本文中，我們對現(xiàn)有的內(nèi)容推薦算法展開討論，并對冷啟動、數(shù)據(jù)稀疏性、復(fù)雜關(guān)系建模和長期依賴等目前存在的問題提出了優(yōu)化方案，讓現(xiàn)有的內(nèi)容推薦算法能提供更好的推薦效果。討論的成果對于進一步提升用戶體驗、滿足用戶需求以及推動內(nèi)容推薦技術(shù)的發(fā)展具有積極意義。未來，我們可以在本文研究的基礎(chǔ)上繼續(xù)探索，進一步改進和優(yōu)化內(nèi)容個性化推薦算法，以滿足用戶日新月異的使用場景和需求。

參考文獻

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作者簡介：謝? 楠（1988-），男，漢族，江蘇如皋人，工程師，本科，研究方向為軟件開發(fā)。