陶彩霞，袁 海，陳 康，馬安華

（1.中國(guó)電信股份有限公司廣東研究院 廣州510630；2.中國(guó)電信股份有限公司江蘇分公司 南京210037）

1 引言

互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展，尤其是以個(gè)性化為主要特點(diǎn)的Web 2.0的不斷成熟，使得大量信息同時(shí)呈現(xiàn)在人們面前。信息消費(fèi)者和信息生產(chǎn)者都面臨著很大的挑戰(zhàn)：信息消費(fèi)者如何從海量信息中獲得自己感興趣的內(nèi)容，而信息生產(chǎn)者如何讓自己的信息被關(guān)注。傳統(tǒng)的搜索引擎，如谷歌、百度等，只能呈現(xiàn)給所有用戶相同的排序結(jié)果，無(wú)法針對(duì)不同用戶、不同時(shí)期的興趣愛(ài)好提供相應(yīng)的服務(wù)。個(gè)性化推薦技術(shù)就是針對(duì)這個(gè)問(wèn)題而提出的，其為不同用戶提供不同的服務(wù)，以滿足不同的需求，一方面幫助用戶發(fā)現(xiàn)對(duì)自己有價(jià)值的信息；另一方面使信息能夠展現(xiàn)給對(duì)它感興趣的用戶，從而實(shí)現(xiàn)信息消費(fèi)者和信息生產(chǎn)者的雙贏。

個(gè)性化推薦系統(tǒng)通過(guò)建立用戶與物品/信息之間的二元關(guān)系，利用用戶已有的操作行為或者相似性關(guān)系挖掘每個(gè)用戶潛在感興趣的對(duì)象，進(jìn)而進(jìn)行主動(dòng)的個(gè)性化推薦。在日趨激烈的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下，個(gè)性化推薦系統(tǒng)已經(jīng)不僅僅是一種商業(yè)營(yíng)銷手段，更重要的是能充分提高業(yè)務(wù)平臺(tái)的服務(wù)質(zhì)量和訪問(wèn)效率，增進(jìn)用戶的黏性，并吸引更多的用戶。

用戶興趣分析是個(gè)性化推薦的基礎(chǔ)和核心，只有系統(tǒng)很好地理解了用戶的興趣需求，才可能推薦出用戶滿意的信息。用戶興趣分析可以通過(guò)用戶手工輸入興趣點(diǎn)或評(píng)分信息來(lái)建模，這種方式雖然簡(jiǎn)單易行，但完全依賴于用戶，一般主動(dòng)評(píng)分的用戶不多，容易出現(xiàn)由于用戶行為信息單一和數(shù)量較少帶來(lái)的數(shù)據(jù)稀疏性的問(wèn)題；并且用戶的輸入可能具有隨意性或者輸入錯(cuò)誤，無(wú)法準(zhǔn)確表達(dá)用戶的興趣。理想的方式是全面收集用戶瀏覽、收藏、下載、分享的所有行為并進(jìn)行自動(dòng)興趣建模。

不同的行為反映的興趣程度不同，目前通常的做法是人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)確定每個(gè)行為的權(quán)重系數(shù)，但通常很難人工確定什么行為更加重要，從而難以確定行為的權(quán)重系數(shù)，而且這種方式存在人為主觀性和領(lǐng)域局限性，這也是目前很多推薦系統(tǒng)只針對(duì)特定領(lǐng)域甚至特定平臺(tái)構(gòu)建的一個(gè)原因。針對(duì)這些問(wèn)題，本文采集并分析用戶的所有顯式行為和隱式行為，結(jié)合用戶配置文件和熵值法，采用系統(tǒng)自動(dòng)對(duì)用戶興趣進(jìn)行建模的方式，基于協(xié)同過(guò)濾技術(shù)提出了一種靈活適應(yīng)不同業(yè)務(wù)的個(gè)性化推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案。

2 系統(tǒng)架構(gòu)與模型算法設(shè)計(jì)

本文設(shè)計(jì)的推薦系統(tǒng)分為三大模塊，包括進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理的用戶行為記錄預(yù)處理模塊、作為連接模塊的用戶興趣分析模塊和個(gè)性化推薦算法模塊，如圖1所示。三大模塊以前面模塊為后面模塊提供輸入信息聯(lián)結(jié)而成。

用戶行為記錄預(yù)處理模塊獲取用戶行為信息，如用戶對(duì)某款游戲的下載、分享、推薦等具體行為，對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行去噪、歸一化等預(yù)處理操作，并轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式。

用戶興趣分析模塊是不可或缺的連接模塊，通過(guò)對(duì)上一模塊行為記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到用戶興趣偏好，并將用戶興趣偏好輸入個(gè)性化推薦算法模塊，通過(guò)推薦算法模塊得到推薦結(jié)果。用戶興趣偏好可以通過(guò)用戶顯式評(píng)分來(lái)確定，但這種方法的效果相當(dāng)有限，因?yàn)橛脩敉ǔ６疾辉敢馓峁┓答?，最終得到的信息也會(huì)由于它們主要來(lái)自于那些愿意提供反饋的用戶而造成數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題。本文利用熵值法對(duì)收集到的用戶的所有顯式行為和隱式行為數(shù)據(jù)進(jìn)行賦權(quán)，再取用戶行為數(shù)據(jù)向量的加權(quán)之和，結(jié)合時(shí)間遺忘函數(shù)解決用戶興趣漂移問(wèn)題，分析用戶對(duì)物品的興趣度，得到三元組（用戶，物品，興趣度），作為統(tǒng)一形式輸入個(gè)性化推薦算法模塊，這種方式在一定程度上緩解了數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題。

圖1 系統(tǒng)架構(gòu)

個(gè)性化推薦算法模塊中，目前主要的推薦算法包括：協(xié)同過(guò)濾推薦、基于內(nèi)容的推薦、基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦、基于效用的推薦、基于知識(shí)的推薦以及選取若干經(jīng)典推薦算法組合使用的組合推薦。這里主要采用協(xié)同過(guò)濾推薦算法。

2.1 用戶行為配置文件初始化

不同業(yè)務(wù)類型的用戶行為也不同，如游戲、視頻和電子商務(wù)平臺(tái)（電商平臺(tái)）的用戶行為各不相同，見(jiàn)表1。

根據(jù)業(yè)務(wù)平臺(tái)提供的用戶行為數(shù)據(jù)，設(shè)置用戶行為配置文件，主要包括業(yè)務(wù)類型、用戶行為類型、行為編碼、行為初始權(quán)重weight0、行為動(dòng)態(tài)權(quán)重weight1等，如圖2所示。

2.2 用戶行為記錄預(yù)處理模塊

用戶原始行為記錄包括的信息主要有用戶ID、物品ID、行為ID、行為數(shù)值、行為發(fā)生時(shí)間，處理步驟主要包括規(guī)范處理和用戶興趣漂移（interest drift）處理兩個(gè)步驟。

（1）規(guī)范化處理

用戶行為記錄預(yù)處理模塊對(duì)原始數(shù)據(jù)記錄進(jìn)行去噪和規(guī)范化處理，轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式。首先對(duì)各行為進(jìn)行量化，即將原始用戶行為記錄處理為系統(tǒng)可識(shí)別的行為ID及行為數(shù)值，然后對(duì)用戶行為記錄進(jìn)行規(guī)范化處理，不同的用戶行為有不同的數(shù)據(jù)規(guī)范化處理方式，如視頻用戶的觀看時(shí)長(zhǎng)規(guī)范化公式為：

其中，t′為規(guī)范化新數(shù)據(jù)，t為觀看時(shí)長(zhǎng)，t-a為視頻總時(shí)長(zhǎng)。

（2）用戶興趣漂移處理

用戶的興趣會(huì)隨著時(shí)間的推移而發(fā)生變化，一些用戶原本感興趣的主題會(huì)被漸漸遺忘，新的興趣主題會(huì)逐漸產(chǎn)生，用戶興趣的這一漸變過(guò)程又被稱為興趣漂移。在個(gè)性化推薦應(yīng)用中，信息的時(shí)效性至關(guān)重要，一般來(lái)說(shuō)，用戶近期訪問(wèn)過(guò)的物品對(duì)于推薦用戶未來(lái)可能感興趣的物品有比較重要的作用，而早期訪問(wèn)記錄的影響則相對(duì)較小。引入了遺忘函數(shù)h(t)，作用是增加最近訪問(wèn)記錄的重要性，同時(shí)降低時(shí)間較長(zhǎng)的訪問(wèn)記錄的重要性。

首先計(jì)算用戶對(duì)物品的第i個(gè)行為向量中，第j項(xiàng)行為的時(shí)間遺忘函數(shù)h(Δtij)：

其中，L為時(shí)間窗口，Δtij為行為發(fā)生時(shí)間與時(shí)間窗口最開始時(shí)間（即當(dāng)前時(shí)間減去時(shí)間窗口）之差，θ初始值設(shè)為0.5。

設(shè)有用戶對(duì)物品的m個(gè)行為數(shù)據(jù)向量、n項(xiàng)行為（列），形成用戶行為矩陣X=(xij)m×n，計(jì)算經(jīng)時(shí)間遺忘函數(shù)修正過(guò)的用戶行為數(shù)據(jù)xij′：

通過(guò)以上處理可解決用戶興趣漂移問(wèn)題。

2.3 用戶興趣分析模塊

該模塊分析用戶操作行為，結(jié)合用戶行為配置文件和熵值法調(diào)整模型參數(shù)，靈活適應(yīng)不同的業(yè)務(wù)類型，主要包括用戶行為權(quán)重計(jì)算和用戶對(duì)物品的興趣度計(jì)算兩個(gè)步驟。

（1）基于熵自動(dòng)計(jì)算用戶行為權(quán)重

用戶對(duì)物品的興趣度由用戶對(duì)物品的各種操作行為確定，不同行為的重要程度不同，一般很難確定什么行為更加重要，常用方法是人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)賦權(quán)，缺陷是人工賦權(quán)存在主觀性和局限性，難以靈活適應(yīng)多種業(yè)務(wù)。本文利用信息熵理論和用戶行為數(shù)據(jù)，自動(dòng)計(jì)算各項(xiàng)行為的權(quán)重系數(shù)。

表1 各類業(yè)務(wù)的用戶行為示例

圖2 用戶行為配置文件示例

設(shè)有用戶對(duì)物品的m個(gè)行為數(shù)據(jù)向量、n項(xiàng)行為（列），通過(guò)“用戶行為記錄預(yù)處理模塊”進(jìn)行規(guī)范化處理和零值處理后，形成用戶行為矩陣X=(xij′)m×n，對(duì)各項(xiàng)行為分值進(jìn)行同度量化處理，標(biāo)記為：

然后計(jì)算第j項(xiàng)行為的熵值ej：

其中，k>0，ej≥0。如果xij對(duì)于給定的j全部相等，那么：

此時(shí)ej取極大值，即ej=kln m。若設(shè)k=1/ln m，則有0≤ej≤1。

根據(jù)用戶行為權(quán)重與用戶行為熵值成反相關(guān)關(guān)系的原理，令：

再對(duì)向量g進(jìn)行歸一化處理，即可得到行為權(quán)重向量W=(w1,w2,…,wn)。

（2）計(jì)算用戶對(duì)物品i的興趣度

用戶對(duì)物品i的興趣度為：

由此得到用戶物品興趣度記錄表，包括用戶ID、內(nèi)容ID、興趣度、計(jì)算時(shí)間。

2.4 個(gè)性化推薦模塊與參數(shù)調(diào)優(yōu)

這個(gè)模塊采用業(yè)界最主流的推薦技術(shù)，即協(xié)同過(guò)濾推薦技術(shù)。協(xié)同過(guò)濾的主要特點(diǎn)是：利用海量用戶的群體智慧采用關(guān)聯(lián)關(guān)系分析來(lái)確定推薦列表，具有推薦新穎性，可以發(fā)現(xiàn)使用者潛在的但自己尚未發(fā)現(xiàn)的興趣偏好。

目前主要有基于用戶的協(xié)同過(guò)濾（UserCF）和基于物品的協(xié)同過(guò)濾（ItemCF）。ItemCF通過(guò)用戶對(duì)不同物品的評(píng)分來(lái)評(píng)測(cè)物品之間的相似性，基于物品之間的相似性做出推薦，適用于物品種類比較穩(wěn)定的情況；UserCF則是基于用戶之間的相似性做出推薦，主要適用于物品種類變化比較快、用戶規(guī)模相對(duì)穩(wěn)定的領(lǐng)域。一般情況下，物品的相似度要比用戶的相似度穩(wěn)定，同時(shí)ItemCF可以分為最近鄰計(jì)算和產(chǎn)生推薦兩個(gè)階段，物品的最近鄰計(jì)算可離線完成，這樣在用戶評(píng)分/興趣度矩陣非常大的情況下也能做到實(shí)時(shí)計(jì)算推薦，因此，用戶規(guī)模大的平臺(tái)一般采用ItemCF推薦算法，如Amazon等。

在ItemCF的最近鄰計(jì)算階段，主要是確定相似度排名在前K名的物品，如圖3所示，K值是ItemCF非常重要的參數(shù)。

圖3 最近鄰計(jì)算

為了評(píng)測(cè)不同K值參數(shù)對(duì)推薦模型的效果，采用TopN預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率、召回率和覆蓋率。準(zhǔn)確率即系統(tǒng)推薦的物品中，用戶喜歡的物品所占的比例；召回率即一個(gè)用戶喜歡的物品被推薦的概率；為了評(píng)測(cè)系統(tǒng)發(fā)掘長(zhǎng)尾物品的能力，將覆蓋率也作為一個(gè)評(píng)測(cè)指標(biāo)，覆蓋率表示能夠?yàn)橛脩敉扑]的商品占所有商品的比例。

以中國(guó)電信某游戲平臺(tái)17 725名游戲用戶的歷史數(shù)據(jù)為例進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)試驗(yàn)，不同K值參數(shù)的評(píng)估指標(biāo)如圖4所示。

對(duì)于該游戲平臺(tái)數(shù)據(jù)，K=10時(shí)，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為14.8%、召回率為17.5%、覆蓋率為62.7%，在略微犧牲覆蓋率的條件下，整體推薦效果最優(yōu)。

圖4 不同K值參數(shù)的測(cè)試結(jié)果

圖5 推薦效果對(duì)比

3 推薦效果評(píng)估

本次評(píng)估測(cè)試實(shí)驗(yàn)中所采用的是中國(guó)電信某游戲平臺(tái)的實(shí)際用戶數(shù)據(jù)，從真實(shí)數(shù)據(jù)中選取游戲行為相對(duì)較豐富的用戶，實(shí)驗(yàn)的用戶總數(shù)為17 725個(gè)，用戶行為日志的時(shí)間段是19天，游戲數(shù)量為5 116款。將每個(gè)用戶對(duì)游戲的操作行為隨機(jī)按7∶3比例分為兩份，記作A份和B份，將A份作為訓(xùn)練集，B份作為測(cè)試集。分別運(yùn)用本系統(tǒng)推薦算法、熱門推薦算法、隨機(jī)推薦算法得出每個(gè)用戶的TopN推薦列表，將推薦列表與測(cè)試集的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，得到的結(jié)果如圖5所示。

由圖5可以看出，隨機(jī)推薦效果最差，雖然覆蓋率為100%，但預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率只有0.15%，召回率為0.19%；熱門推薦效果居中，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為6.80%，召回率為8.46%，但覆蓋率很低，僅為0.39%；本系統(tǒng)推薦的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為14.8%，召回率為17.5%，覆蓋率為62.7%。從對(duì)比效果可以看到，本系統(tǒng)推薦的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于隨機(jī)推薦，并且是熱門推薦的2.18倍，召回率是熱門推薦的將近2倍，覆蓋率更是遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于熱門推薦。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本系統(tǒng)的綜合推薦效果良好，能很好地向用戶推薦用戶感興趣的物品，并具有良好的發(fā)掘長(zhǎng)尾物品的能力。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文研究了用戶興趣建模和個(gè)性化推薦技術(shù)，針對(duì)目前很多個(gè)性化推薦系統(tǒng)的用戶興趣模型只針對(duì)特定領(lǐng)域甚至特定平臺(tái)構(gòu)建的情況，提出了一種靈活適應(yīng)不同業(yè)務(wù)的個(gè)性化推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案，通過(guò)分析用戶所有操作行為進(jìn)行用戶興趣建模，結(jié)合用戶配置文件和熵值法調(diào)整用戶行為權(quán)重系數(shù)，以適應(yīng)不同的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，并采用協(xié)同過(guò)濾推薦技術(shù)，為各類業(yè)務(wù)提供用戶行為分析和推薦能力。此外，提出的用戶興趣自動(dòng)建模方法，以系統(tǒng)自動(dòng)建模技術(shù)取代人工賦權(quán)的方式，提升了個(gè)性化推薦中用戶興趣模型的客觀性和準(zhǔn)確性，并引入時(shí)間遺忘函數(shù)，可以解決用戶興趣漂移問(wèn)題，能夠動(dòng)態(tài)更新用戶興趣模型，使得推薦結(jié)果總能滿足用戶當(dāng)前的興趣需求。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的個(gè)性化推薦系統(tǒng)能夠適應(yīng)不同的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，并具有良好的綜合推薦效果。

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