葉加加++趙逢禹

摘要：興趣模型是一種根據(jù)用戶的行為和偏好建立起來的數(shù)學(xué)模型，它反映用戶在一段時期內(nèi)對信息需求的主要傾向。通常的興趣模型推薦主要基于用戶興趣，沒有考慮到熱點信息對用戶的影響以及存在冷啟動的問題。提出一種基于興趣預(yù)測和熱點分析的聯(lián)合推薦算法，利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對用戶興趣進(jìn)行預(yù)測，并利用基于速度增長的預(yù)測方法對當(dāng)前的熱點信息進(jìn)行預(yù)測。該方法綜合考慮了興趣預(yù)測與熱點預(yù)測，能夠有效增強用戶興趣預(yù)測準(zhǔn)確度。實驗證明，該方法（BPUR）比傳統(tǒng)的Bayesian方法準(zhǔn)確率更高，能夠有效避免新用戶的冷啟動問題。

關(guān)鍵詞：貝葉斯網(wǎng)絡(luò)；興趣預(yù)測；熱點信息；聯(lián)合推薦

DOIDOI：10.11907/rjdk.161375

中圖分類號：TP312

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號文章編號：16727800（2016）009002504

基金項目基金項目：國家質(zhì)檢公益性行業(yè)科研專項（201310032-3）

作者簡介作者簡介：葉加加（1991-），男，安徽合肥人，上海理工大學(xué)光電信息與計算機學(xué)院碩士研究生，研究方向為人工智能推薦系統(tǒng)；趙逢禹（1963-），男，山東濟(jì)南人，博士，上海理工大學(xué)光電信息與計算機工程學(xué)院教授、碩士生導(dǎo)師，研究方向為計算機軟件與軟件系統(tǒng)安全、軟件工程與軟件質(zhì)量控制、軟件可靠性。

0引言

網(wǎng)絡(luò)包含了海量信息，但缺乏高效的工具把有用的信息推送給用戶。搜索引擎技術(shù)的出現(xiàn)，方便了人們對海量信息的篩選，但搜索引擎面向的是所有用戶，是將通用性的結(jié)果返回給用戶，難以滿足用戶的個性化需求。個性化推薦技術(shù)的出現(xiàn)在一定程度上解決了這些問題，它通過用戶行為數(shù)據(jù)分析，自動生成用戶比較感興趣的內(nèi)容并直接向用戶推薦，為用戶提供個性化、有特色的信息服務(wù)。

Philip使用貝葉斯層次模型[1]將顯式與隱式反饋互相混合來創(chuàng)建用戶的興趣模型，通過向其他用戶借用類似興趣，向新用戶推薦合適的內(nèi)容，從而避免新用戶的冷啟動問題。Mariam等[2]利用圖來表示用戶的搜索興趣模型，使用等級相關(guān)性度量方法來劃分用戶會話，將相關(guān)性較強、能夠以確定用戶興趣的搜索劃分到同一個會話中。Peilin[3]提出一種基于用戶對地點評價的方法建立用戶的興趣模型，以基于用戶所處地理位置對項目的評價來分析用戶的喜好，以達(dá)到更精確推薦的目的。

系統(tǒng)的推薦性能容易受到熱點信息的影響。Cataldi等[4] 針對熱點話題提出了時序與社會關(guān)系混合評價的方法。在一個時段內(nèi)，某個話題被檢測多次，但在此之前很少被檢測到，則可認(rèn)為該話題有較大幾率成為熱點話題。Phuvipadawat等[5]提出了一種對Twitter中檢測具有爆炸性新聞的方法，利用采集、分類和排列等方法進(jìn)行檢測?；诳臻g向量模型，文獻(xiàn)[6]介紹了基于SP&HA算法的熱點話題檢測。文獻(xiàn)[7]中提出的熱點話題發(fā)現(xiàn)方法采用了垂直搜索引擎、文本分析法和挖掘技術(shù)。

可以看出，基于用戶行為的興趣模型研究與基于時序與空間向量的熱點話題發(fā)現(xiàn)在用戶個性化推薦上取得了一定的成果。但筆者認(rèn)為目前大部分推薦模型只是基于用戶本身的興趣進(jìn)行推薦。實際上，熱點信息對用戶興趣也會產(chǎn)生一定的影響。當(dāng)新用戶僅有少量文檔時，興趣模型和熱點推薦存在盲區(qū)，系統(tǒng)無法給出即時的信息推薦，存在冷啟動問題。

針對以上問題，本文提出基于用戶興趣預(yù)測和熱點分析的聯(lián)合推薦算法，通過記錄用戶行為來構(gòu)造用戶的興趣模型，并使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測用戶興趣，在此基礎(chǔ)上，利用基于速度增長的熱點預(yù)測方法預(yù)測當(dāng)前信息的流行趨勢，給用戶推薦近鄰熱點信息。考慮到新用戶創(chuàng)建時文檔較少，無法產(chǎn)生推薦信息，為避免冷啟動，本文引入近鄰熱點推薦算法。

1相關(guān)工作

對于個性化推薦系統(tǒng)，用戶興趣模型作用非常重要。早期的個性化推薦系統(tǒng)中，研究者主要關(guān)注信息的篩選和過濾，用戶興趣以記錄文本信息的方式存在。后來，隨著研究的深入，有些學(xué)者將機器學(xué)習(xí)的相關(guān)技術(shù)運用到個性化興趣建模中[8]。構(gòu)建興趣模型主要是從一系列紛亂繁雜的數(shù)據(jù)記錄中發(fā)現(xiàn)用戶偏好，而機器學(xué)習(xí)在處理這類問題上有著天然的優(yōu)勢。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是基于概率推理的圖形化概率網(wǎng)絡(luò)，是不確定知識表達(dá)與推理領(lǐng)域最有效的理論模型之一，它將經(jīng)典的概率論與圖論結(jié)合起來，用于發(fā)現(xiàn)隨機變量之間的潛在關(guān)系，適用于表述和分析不確定的事件，可以從分散的、粗糙的信息中作出推理。

系統(tǒng)的推薦性能容易受到熱點話題影響。話題探測與追蹤技術(shù)為網(wǎng)絡(luò)熱點話題發(fā)現(xiàn)提供了技術(shù)支持。話題檢測與跟蹤是在沒有人工干涉的情況下研究如何自動發(fā)現(xiàn)新聞信息中的話題[9]。如今話題探測與追蹤技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)媒體上的應(yīng)用已層出不窮。

4結(jié)語

針對現(xiàn)有興趣模型中沒有考慮到新聞熱點對用戶

的影響以及存在冷啟動的問題，本文提出一種基于興趣預(yù)測的聯(lián)合推薦算法。首先，基于用戶行為建立用戶興趣模型，采用基于平均閱讀時長的方法估計用戶對目標(biāo)的興趣高低，從而產(chǎn)生隱性評分。在興趣預(yù)測階段，考慮用戶興趣的多樣性與非相關(guān)性，引入樸素貝葉斯方法預(yù)測用戶興趣集，并綜合一定時間內(nèi)的新聞熱點，給用戶作出聯(lián)合推薦。實驗結(jié)果證明，本文方法較傳統(tǒng)的基于貝葉斯預(yù)測的推薦方法有著更高的預(yù)測推薦精度。下一步研究工作將在用戶興趣模型建立階段引入更能表征用戶興趣變化的方法，以建立能更準(zhǔn)確地反映用戶興趣轉(zhuǎn)移和變化的模型，以提高預(yù)測推薦精確性。

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