孫 紅，韓 震

(上海理工大學(xué)，上海 200093) (上?，F(xiàn)代光學(xué)系統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海 200093) E-mail ：1114580685@qq.com

1 引 言

隨著信息與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，過(guò)去信息閉塞與匱乏的時(shí)代已經(jīng)一去不復(fù)返，相反，人們進(jìn)入了一個(gè)信息過(guò)載的時(shí)代.在這個(gè)時(shí)代當(dāng)中，無(wú)論是消費(fèi)者還是生產(chǎn)者，都會(huì)遇到一個(gè)棘手的問(wèn)題：對(duì)于爆炸式增長(zhǎng)的信息量，如何從大量信息中快速、準(zhǔn)確獲取自己需要的信息[1].在這種背景下，為了解決信息過(guò)載的問(wèn)題，推薦系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生.推薦系統(tǒng)不需要用戶(hù)提供明確的需求，而是通過(guò)收集和分析用戶(hù)的歷史行為對(duì)用戶(hù)進(jìn)行興趣建模，之后根據(jù)建立好的興趣模型主動(dòng)給用戶(hù)推薦所需的信息.推薦系統(tǒng)應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域，在電影視頻推薦領(lǐng)域，Netflix比賽是標(biāo)志性的視頻推薦系統(tǒng)比賽，旨在提高視頻推薦系統(tǒng)的推薦效果[2]，另外尤其是在電子商務(wù)平臺(tái)領(lǐng)域中，例如eBay，亞馬遜，天貓，京東等等，推薦系統(tǒng)的推薦效果好壞對(duì)電子商務(wù)的發(fā)展有著巨大的影響[3].由此可見(jiàn)推薦系統(tǒng)的重要性，推薦系統(tǒng)的性能好壞最主要取決于推薦算法的優(yōu)劣.傳統(tǒng)的推薦算法有基于內(nèi)容的推薦、基于標(biāo)簽的推薦、協(xié)同過(guò)濾推薦和混合推薦等等[4，5].隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)變得多樣化和復(fù)雜化，對(duì)傳統(tǒng)的推薦算法構(gòu)成了一定的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)算法的不足之處也越來(lái)越明顯.例如，基于內(nèi)容的推薦算法原理是提取用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)過(guò)的物品的特征，根據(jù)這些特征尋找具有相似性的物品推薦給用戶(hù)，但這導(dǎo)致算法無(wú)法處理具有非結(jié)構(gòu)性特征的數(shù)據(jù)，而且無(wú)法將數(shù)據(jù)量化，這就對(duì)算法的使用領(lǐng)域產(chǎn)生了約束[6].協(xié)同過(guò)濾算法通過(guò)相似度計(jì)算，為目標(biāo)用戶(hù)發(fā)現(xiàn)具有相同興趣的近鄰用戶(hù)，并對(duì)近鄰用戶(hù)進(jìn)行分析，將近鄰用戶(hù)感興趣的物品推薦給目標(biāo)用戶(hù)，幫助挖掘目標(biāo)用戶(hù)的潛在興趣，彌補(bǔ)了基于內(nèi)容的推薦算法的不足.但協(xié)同過(guò)濾算法仍有一定的缺陷，例如需要解決數(shù)據(jù)稀疏問(wèn)題，用戶(hù)之間相似度的計(jì)算是基于共同評(píng)價(jià)過(guò)的物品，如果共同評(píng)價(jià)過(guò)的物品太少，則相似度計(jì)算結(jié)果就不是很準(zhǔn)確[7].針對(duì)這一問(wèn)題，近年來(lái)國(guó)內(nèi)外的學(xué)者提出了各種改進(jìn)的推薦算法，文獻(xiàn)[8]通過(guò)分析用戶(hù)之間的信任與親密度來(lái)建立信任模型，很好的解決了新注冊(cè)用戶(hù)的冷啟動(dòng)問(wèn)題；文獻(xiàn)[9]考慮物品熱門(mén)程度來(lái)改進(jìn)用戶(hù)之間相似度的計(jì)算方法，一定程度上提高了推薦的準(zhǔn)確度，但熱門(mén)程度只考慮了物品評(píng)價(jià)次數(shù)的絕對(duì)頻數(shù)，沒(méi)有考慮到相對(duì)頻率，無(wú)法消除數(shù)據(jù)集規(guī)模大小給相似度計(jì)算帶來(lái)的影響；文獻(xiàn)[10]基于Jaccard相似度公式引入了物品流行度來(lái)改進(jìn)相似度計(jì)算，達(dá)到了挖掘冷門(mén)項(xiàng)目，提高推薦結(jié)果的覆蓋范圍的優(yōu)化目的，但其將評(píng)分記錄數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成隱性反饋數(shù)據(jù)，注重用戶(hù)對(duì)物品是否反饋，忽略了用戶(hù)反饋物品的興趣量化程度，丟失了評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)的量化特征，對(duì)推薦的精確性有一定的影響；文獻(xiàn)[11]提出了基于熱門(mén)物品懲罰和用戶(hù)興趣變化的協(xié)同過(guò)濾算法，引入熱門(mén)物品懲罰項(xiàng)來(lái)優(yōu)化相似度計(jì)算，引入用戶(hù)興趣變化來(lái)優(yōu)化預(yù)測(cè)評(píng)分計(jì)算模型；文獻(xiàn)[12]通過(guò)分析物品熱門(mén)程度的影響，利用啟發(fā)式算法對(duì)用戶(hù)相似性度量方法進(jìn)行優(yōu)化，解決冷啟動(dòng)問(wèn)題；文獻(xiàn)[13]定量研究物品的熱門(mén)度與推薦精度之間的權(quán)衡，并以此改進(jìn)傳統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾算法，處理推薦系統(tǒng)中的長(zhǎng)尾數(shù)據(jù)；文獻(xiàn)[14]通過(guò)先對(duì)物品項(xiàng)目進(jìn)行聚類(lèi)分析，然后再進(jìn)行推薦處理，提高了推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確性，并且降低了改進(jìn)算法的時(shí)間復(fù)雜度，但沒(méi)有解決數(shù)據(jù)稀疏的問(wèn)題.

針對(duì)基于皮爾遜相似度的傳統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾算法，本文考慮到物品熱門(mén)程度對(duì)用戶(hù)相似性的影響，對(duì)皮爾遜相關(guān)系數(shù)進(jìn)行優(yōu)化達(dá)到性能提升的目的.本文首先描述傳統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾算法原理及評(píng)價(jià)指標(biāo)，之后提出了一種基于物品熱門(mén)因子優(yōu)化相似度計(jì)算的改進(jìn)算法，利用海量的MovieLens數(shù)據(jù)集在spark大數(shù)據(jù)分布式處理平臺(tái)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)并得到實(shí)驗(yàn)結(jié)果.

2 傳統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾算法

協(xié)同過(guò)濾(Collaborative Filtering，簡(jiǎn)稱(chēng)CF)，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)是利用某個(gè)興趣相投、擁有共同經(jīng)驗(yàn)之近鄰用戶(hù)的喜好來(lái)推薦感興趣的資訊給目標(biāo)用戶(hù)，個(gè)人透過(guò)合作的機(jī)制給予資訊相當(dāng)程度的回應(yīng)(如評(píng)分)并記錄下來(lái)以達(dá)到過(guò)濾的目的，進(jìn)而幫助別人篩選資訊，回應(yīng)不一定局限于特別感興趣的，特別不感興趣資訊的紀(jì)錄也相當(dāng)重要.傳統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾算法可以分為基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾(User-CF)和基于物品的協(xié)同過(guò)濾(Item-CF).User-CF基本思想是將目標(biāo)用戶(hù)對(duì)所有物品的偏好作為一個(gè)向量來(lái)計(jì)算用戶(hù)之間的相似度，找到 K個(gè)近鄰用戶(hù)后，根據(jù)近鄰用戶(hù)的相似度權(quán)重以及他們對(duì)物品的偏好，預(yù)測(cè)目標(biāo)用戶(hù)沒(méi)有偏好的未涉及物品，計(jì)算得到一個(gè)排序的物品列表作為推薦.Item-CF的原理和User-CF 類(lèi)似，只是在計(jì)算近鄰時(shí)采用物品本身，而不是從用戶(hù)的角度，因此本文從User-CF角度進(jìn)行改進(jìn).

通過(guò)User-CF算法產(chǎn)生推薦結(jié)果主要經(jīng)過(guò)三個(gè)步驟：相似度計(jì)算、選擇近鄰用戶(hù)、評(píng)分預(yù)測(cè).通過(guò)相似度計(jì)算得到目標(biāo)用戶(hù)與其他用戶(hù)的相似度，選擇相似度最高的K個(gè)用戶(hù)作為近鄰用戶(hù)，分析近鄰用戶(hù)對(duì)物品的評(píng)價(jià)與評(píng)分來(lái)對(duì)目標(biāo)用戶(hù)未涉及的物品進(jìn)行預(yù)測(cè)評(píng)分，根據(jù)預(yù)測(cè)評(píng)分將物品進(jìn)行排序作為推薦結(jié)果[15].

2.1 相似度計(jì)算方法

根據(jù)相似度主要計(jì)算出目標(biāo)用戶(hù)的近鄰用戶(hù)，根據(jù)近鄰用戶(hù)的興趣來(lái)挖掘目標(biāo)用戶(hù)的潛在偏好，因此相似度計(jì)算方法十分重要.用戶(hù)對(duì)物品的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)可用一個(gè)m×n的矩陣表示，其中，m為用戶(hù)的數(shù)量，n為物品的數(shù)量，第j行第k列的元素Rj,k表示用戶(hù) j對(duì)物品 k 的評(píng)分.用戶(hù)—物品評(píng)分矩陣可由表1所示.用戶(hù)i和用戶(hù)j的相似度通過(guò)兩用戶(hù)共同評(píng)價(jià)過(guò)的物品的評(píng)價(jià)差異來(lái)衡量.主要的計(jì)算方法有歐氏距離和皮爾遜相關(guān)系數(shù)等.

表1 用戶(hù)—物品評(píng)分矩陣Table 1 User-Item rating matrix

用戶(hù)i和用戶(hù)j的相似度記作sim(i,j).文獻(xiàn)[9]說(shuō)明了皮爾遜相似性在應(yīng)用中要優(yōu)于歐氏距離，這主要是由于歐氏距離在計(jì)算相似性時(shí)沒(méi)有反映用戶(hù)間的相關(guān)性.而皮爾遜相關(guān)系數(shù)用于度量?jī)蓚€(gè)變量X和Y之間的線性相關(guān)，利用皮爾遜相關(guān)系數(shù)作為用戶(hù)相似度度量，優(yōu)勢(shì)在于：用戶(hù)只要對(duì)物品的評(píng)分在整體上趨于一致，就認(rèn)為用戶(hù)之間有較強(qiáng)的相似性，更為合理地體現(xiàn)實(shí)際應(yīng)用中用戶(hù)之間存在的相似性.因此，本文也是在皮爾遜相似度基礎(chǔ)之上提出了一種改進(jìn)算法的方法.

皮爾遜相似度計(jì)算公式如式(1)：

(1)

2.2 預(yù)測(cè)評(píng)分以及推薦結(jié)果評(píng)價(jià)指標(biāo)

(2)

預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度.平均絕對(duì)誤差(MAE)是最常用也是最有效的評(píng)價(jià)指標(biāo)，其反映的是系統(tǒng)正確預(yù)測(cè)用戶(hù)對(duì)物品偏好的能力，MAE的值越小，則表明系統(tǒng)推薦的準(zhǔn)確率就越高.假設(shè)測(cè)試集中對(duì)用戶(hù)i的物品推薦列表為T(mén)i，則計(jì)算公式如下式(3)所示：

(3)

式中，|Ti|表示為用i戶(hù)推薦列表中物品的數(shù)量.

分類(lèi)準(zhǔn)確率.分類(lèi)任務(wù)目的就是給目標(biāo)用戶(hù)推薦最相關(guān)的n個(gè)物品.準(zhǔn)確率和召回率是衡量分類(lèi)效果的重要標(biāo)準(zhǔn)，可以很好的評(píng)測(cè)推薦算法的精度，準(zhǔn)確率和召回率的值越高，表示推薦質(zhì)量越好.設(shè)Ni為用戶(hù)i喜歡的物品集合，則準(zhǔn)確率計(jì)算如下公式(4)所示：

(4)

準(zhǔn)確率描述的是推薦列表中有多少比例的推薦物品發(fā)生在測(cè)試集里的用戶(hù)—物品評(píng)分記錄中.

召回率表示有多少比例的測(cè)試集里的用戶(hù)—物品評(píng)分記錄包含在推薦列表中.計(jì)算公式如下式(5)所示：

(5)

3 融合物品熱門(mén)因子的協(xié)同過(guò)濾推薦算法

3.1 物品熱門(mén)程度對(duì)用戶(hù)相似性的影響

傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾算法通過(guò)比較用戶(hù)共同評(píng)分過(guò)的物品交集，根據(jù)物品的評(píng)分差值進(jìn)行用戶(hù)相似度計(jì)算.這種相似度計(jì)算模型沒(méi)有考慮到物品熱門(mén)程度或者物品必需程度對(duì)相似度的影響.對(duì)于這些大眾性的熱門(mén)物品或者生活必需物品，絕大多數(shù)用戶(hù)都會(huì)購(gòu)買(mǎi)或者評(píng)價(jià)，這些熱門(mén)物品無(wú)法體現(xiàn)或者較少地體現(xiàn)用戶(hù)的“個(gè)性”和潛在的興趣愛(ài)好，也就無(wú)法表現(xiàn)出用戶(hù)間的強(qiáng)相似性，這時(shí)應(yīng)該減弱它們對(duì)用戶(hù)相似度度量的影響和貢獻(xiàn).例如，兩個(gè)用戶(hù)都買(mǎi)過(guò)《新華字典》，但這不能說(shuō)明兩個(gè)用戶(hù)具有相似性，因?yàn)榻^大多數(shù)人都買(mǎi)過(guò)《新華字典》，無(wú)法體現(xiàn)用戶(hù)的興趣特征；反之，若兩個(gè)用戶(hù)都買(mǎi)過(guò)冷門(mén)的《推薦系統(tǒng)實(shí)踐》，則可以反映用戶(hù)擁有相似的興趣愛(ài)好，說(shuō)明用戶(hù)比較相似.因此，冷門(mén)物品更能反映用戶(hù)之間的相似性，若用戶(hù)對(duì)同一件冷門(mén)物品進(jìn)行過(guò)購(gòu)買(mǎi)或者評(píng)價(jià)一致等行為，說(shuō)明用戶(hù)具有相似性，冷門(mén)程度越高，則相似性越強(qiáng).考慮到物品熱門(mén)程度，本文對(duì)相似性度量方法進(jìn)行改進(jìn)來(lái)提高算法性能.

3.2 融合物品熱門(mén)因子的用戶(hù)相似度改進(jìn)

基于3.1節(jié)分析內(nèi)容，需要引入一個(gè)物品熱門(mén)因子來(lái)量化物品熱門(mén)程度對(duì)用戶(hù)相似性度量的影響或貢獻(xiàn).文獻(xiàn)[9]總結(jié)得出了皮爾遜相關(guān)系數(shù)在度量用戶(hù)相似度時(shí)要優(yōu)于歐氏距離和余弦相似度，因此本文在皮爾遜相關(guān)系數(shù)基礎(chǔ)上融合物品熱門(mén)因子來(lái)改進(jìn)相似度計(jì)算方法.

3.2.1 物品熱門(mén)程度

物品熱門(mén)程度使用物品的評(píng)分頻率來(lái)衡量，即所有用戶(hù)中有多少比例的用戶(hù)對(duì)物品進(jìn)行了評(píng)價(jià)行為.計(jì)算公式如下式(6)所示：

(6)

式中，fc表示物品c的熱門(mén)程度，|M|表示用戶(hù)的總數(shù)量，|mc|表示對(duì)物品c進(jìn)行了評(píng)價(jià)的用戶(hù)數(shù)量，很明顯，fc取值介于0和1之間，fc值越接近1，則表明物品c越熱門(mén).同時(shí)，采用評(píng)分頻率fc而不是評(píng)分次數(shù)|mc|來(lái)衡量熱門(mén)程度，這就避免了評(píng)分次數(shù)|mc|的絕對(duì)性，比如物品c的評(píng)分次數(shù)很大，但用戶(hù)基數(shù)總量更大，這就說(shuō)明物品c不是很熱門(mén)，盡管|mc|的值很大.

3.2.2 物品熱門(mén)因子

物品熱門(mén)因子pf衡量物品熱門(mén)程度f(wàn)對(duì)用戶(hù)相似性度量的貢獻(xiàn).物品熱門(mén)程度f(wàn)值越小，則其對(duì)用戶(hù)相似度的貢獻(xiàn)應(yīng)該越大，即熱門(mén)因子pf值越大.物品熱門(mén)因子pf與熱門(mén)程度f(wàn)成反比，計(jì)算公式如式(7)所示：

(7)

公式(7)其中，pfc稱(chēng)為物品c的熱門(mén)因子，代表物品c熱門(mén)程度對(duì)用戶(hù)相似度的貢獻(xiàn).α參數(shù)稱(chēng)之為平衡參數(shù)，其取值范圍為α>0，表示物品的熱門(mén)程度對(duì)熱門(mén)因子的影響因數(shù).熱門(mén)因子與熱門(mén)程度的函數(shù)關(guān)系可由圖1表現(xiàn)出來(lái).

圖1 熱門(mén)因子與熱門(mén)程度Fig.1 Popular factors and frequency

分別對(duì)α取0.3、0.4、0.5、0.6、0.7等值，從圖1中可以看出熱門(mén)因子pf的取值范圍均為(1,+∞)，表明對(duì)不同熱門(mén)程度的物品都獎(jiǎng)勵(lì)了其對(duì)用戶(hù)相似度的貢獻(xiàn)，但獎(jiǎng)勵(lì)程度不同，f越小，表明物品越冷門(mén)，pf值越大，對(duì)相似度貢獻(xiàn)就越大；f越大，表明物品越熱門(mén)，pf值接近為1，對(duì)相似度基本上沒(méi)有貢獻(xiàn)，與冷門(mén)物品相比相當(dāng)于懲罰了熱門(mén)物品對(duì)相似度的貢獻(xiàn)，pf與f成反比關(guān)系.同時(shí)，平衡參數(shù)α越大，pf整體向上移動(dòng)，對(duì)相似度的貢獻(xiàn)就越大.

3.2.3 皮爾遜相似度改進(jìn)

本文在皮爾遜相似度基礎(chǔ)上融合物品熱門(mén)因子來(lái)進(jìn)行改進(jìn)，改進(jìn)后的皮爾遜相似度sim(i,j)′計(jì)算方法如下公式(8)：

(8)

在公式(8)中增加了物品熱門(mén)因子pf來(lái)達(dá)到用戶(hù)相似度改進(jìn)的目的.對(duì)公式(8)與公式(1)進(jìn)行對(duì)比發(fā)現(xiàn)，在計(jì)算改進(jìn)的用戶(hù)相似度sim(i,j)′時(shí)融入了用戶(hù)共同評(píng)價(jià)過(guò)的每一個(gè)物品的熱門(mén)因子.若用戶(hù)i和j共同評(píng)價(jià)過(guò)的物品里有冷門(mén)物品，則相應(yīng)的熱門(mén)因子pf大于1，sim(i,j)′>sim(i,j)，表明用戶(hù)i和j具有更強(qiáng)的相似性；若用戶(hù)i和j共同評(píng)價(jià)過(guò)的物品基本上都是熱門(mén)物品，則相應(yīng)的熱門(mén)因子pf接近為1，sim(i,j)′≈sim(i,j)，表明用戶(hù)i和j的相似性沒(méi)有得到加強(qiáng)，熱門(mén)物品的熱門(mén)程度對(duì)用戶(hù)相似性沒(méi)有多大貢獻(xiàn).因此，改進(jìn)后的用戶(hù)相似度計(jì)算模型能夠更為合理和更為準(zhǔn)確的描述用戶(hù)之間相似性.

3.3 融合物品熱門(mén)因子的協(xié)同過(guò)濾改進(jìn)算法

通過(guò)分析物品熱門(mén)程度對(duì)用戶(hù)相似性的影響，融入物品熱門(mén)因子來(lái)改進(jìn)皮爾遜相似度計(jì)算方法，挖掘出與目標(biāo)用戶(hù)更加相似的近鄰用戶(hù)，根據(jù)更加相似的近鄰用戶(hù)可以向目標(biāo)用戶(hù)推薦更為準(zhǔn)確的物品，從而達(dá)到改進(jìn)協(xié)同過(guò)濾算法的目的.融合物品熱門(mén)因子的協(xié)同過(guò)濾改進(jìn)算法的基本步驟如下：

算法:融合物品熱門(mén)因子的協(xié)同過(guò)濾改進(jìn)算法輸入:用戶(hù)物品評(píng)分矩陣R,目標(biāo)用戶(hù)v,近鄰用戶(hù)數(shù)為K,物品推薦數(shù)目為H,平衡參數(shù)α.輸出:目標(biāo)用戶(hù)v的推薦列表Tv,包含H個(gè)推薦物品步驟1. 根據(jù)平衡參數(shù)α利用式(6)和式(7)計(jì)算每個(gè)物品的熱門(mén)因子步驟2. 利用式(8)計(jì)算目標(biāo)用戶(hù)v和其他用戶(hù)i之間的相似度sim(v,i)'步驟3. 對(duì)sim(v,i)'從大到小進(jìn)行排序,取前K個(gè)用戶(hù)組成近鄰用戶(hù)集合Uv步驟4. 利用式(2)對(duì)每個(gè)鄰近用戶(hù)i∈Uv計(jì)算目標(biāo)用戶(hù)v對(duì)物品的預(yù)測(cè)評(píng)分步驟5. 對(duì)得到的預(yù)測(cè)評(píng)分進(jìn)行從大到小排序,取前H個(gè)預(yù)測(cè)評(píng)分對(duì)應(yīng)的物品組成目標(biāo)用戶(hù)v的推薦列表Tv,返回給目標(biāo)用戶(hù)v

4 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及實(shí)驗(yàn)環(huán)境

4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

本文數(shù)據(jù)采用的是MovieLens電影評(píng)分的三個(gè)版本數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集中包含user-id，movie-id，rating等本文需要的信息.數(shù)據(jù)集規(guī)模詳細(xì)信息見(jiàn)表2所示，將改進(jìn)后的算法應(yīng)用到電影推薦中.

表2 MovieLens數(shù)據(jù)集介紹Table 2 Introduction of MovieLens datasets

數(shù)據(jù)集評(píng)分記錄規(guī)模按指數(shù)增長(zhǎng)，所有數(shù)據(jù)集中的每個(gè)用戶(hù)都至少對(duì)20部電影進(jìn)行了評(píng)分，評(píng)分最高分為5分，最低分為1分.分?jǐn)?shù)越高表示用戶(hù)對(duì)電影越喜歡.

4.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境不同數(shù)據(jù)集算法對(duì)比實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

由于待處理的數(shù)據(jù)量比較大，評(píng)分記錄最高達(dá)到了1000萬(wàn)條記錄，因此本文采用spark大數(shù)據(jù)處理平臺(tái).Spark是開(kāi)源的、基于內(nèi)存的計(jì)算框架，適合進(jìn)行spark Streaming數(shù)據(jù)流處理、spark SQL數(shù)據(jù)庫(kù)互動(dòng)、MLlib機(jī)器學(xué)習(xí)等，因此spark可成為下一代用途廣泛的大數(shù)據(jù)運(yùn)算平臺(tái).使用spark大數(shù)據(jù)技術(shù)可以極大的提高計(jì)算效率和節(jié)約時(shí)間.

本文搭建了具有4節(jié)點(diǎn)的spark分布式計(jì)算平臺(tái)作為實(shí)驗(yàn)環(huán)境.spark集群的環(huán)境配置信息與圖2所示.

5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

實(shí)驗(yàn)一共進(jìn)行兩次，隨機(jī)選取數(shù)據(jù)集中的80%數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，剩下的20%數(shù)據(jù)作為測(cè)試集，選定近鄰用戶(hù)數(shù)目K為10，電影推薦數(shù)目H選定為25部.第一次實(shí)驗(yàn)利用MAE指標(biāo)來(lái)驗(yàn)證改進(jìn)算法的性能提升，并描述平衡參數(shù)對(duì)改進(jìn)算法性能的影響，找出最優(yōu)平衡參數(shù)；第二次實(shí)驗(yàn)利用大小規(guī)模不同的數(shù)據(jù)集，對(duì)傳統(tǒng)算法、文獻(xiàn)[9]改進(jìn)算法、本文改進(jìn)算法進(jìn)行性能比較，從準(zhǔn)確率和召回率上驗(yàn)證本文改進(jìn)算法在不同規(guī)模的數(shù)據(jù)集中性能依然良好.

圖2 spark集群環(huán)境Fig.2 Environment of spark cluster

5.1 平衡參數(shù) 優(yōu)化實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

當(dāng)α=0時(shí)，熱門(mén)因子pf=1，對(duì)衡量用戶(hù)相似度沒(méi)有任何貢獻(xiàn)，sim(i,j)′=sim(i,j)，此時(shí)，算法為傳統(tǒng)的基于皮爾遜相似度的協(xié)同過(guò)濾算法.因此，平衡參數(shù)從0開(kāi)始取值到1，步長(zhǎng)為0.1，采用評(píng)分記錄為10萬(wàn)條的數(shù)據(jù)集1進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，選定近鄰用戶(hù)數(shù)K為10，電影推薦數(shù)目H為25部.使用平均絕對(duì)誤差MAE指標(biāo)來(lái)分析不同 值下的算法性能，其中描述的是傳統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾算法.實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖3所示.

圖3 不同α值對(duì)應(yīng)MAE值對(duì)比Fig.3 Comparison of MAE values with different alpha

從圖3的實(shí)驗(yàn)結(jié)果中可以看出，未改進(jìn)的傳統(tǒng)算法MAE值達(dá)到了0.802，隨著α增加到0.5時(shí)，本文改進(jìn)算法的MAE值減小到最小值，為0.758，降低了5.48%；但當(dāng)α繼續(xù)增大，MAE值開(kāi)始增大，當(dāng)α=1時(shí)，MAE值為0.828，算法表現(xiàn)比傳統(tǒng)算法還要差，這表明平衡參數(shù)α需要調(diào)優(yōu).

結(jié)合圖1熱門(mén)因子與熱門(mén)程度關(guān)系圖中可以看出，當(dāng)α值比較小時(shí)，冷門(mén)物品與熱門(mén)物品對(duì)相似度的貢獻(xiàn)pf差別不是很明顯，對(duì)熱門(mén)物品的懲罰力度相對(duì)不大，盡管MAE值有所下降，改進(jìn)算法性能有所上升，但未達(dá)到最佳性能；當(dāng)α值比較大時(shí)，則過(guò)分的獎(jiǎng)勵(lì)了冷門(mén)物品對(duì)用戶(hù)相似度的貢獻(xiàn)，比如，有兩個(gè)用戶(hù)共同評(píng)價(jià)過(guò)的物品只有一個(gè)冷門(mén)的物品p，這表明這兩個(gè)用戶(hù)相似性并不大，但改進(jìn)后的算法認(rèn)為這兩個(gè)用戶(hù)具有很強(qiáng)的相似性并進(jìn)行推薦行為.導(dǎo)致了MAE值上升，改進(jìn)算法的推薦準(zhǔn)確率下降.因此，需要找出最優(yōu)的平衡參數(shù)α.圖3表明在MovieLens電影推薦數(shù)據(jù)集中，α的最優(yōu)參數(shù)可選為0.5.

5.2 不同數(shù)據(jù)集算法對(duì)比實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

采用不同數(shù)據(jù)規(guī)模的數(shù)據(jù)集對(duì)改進(jìn)算法的性能進(jìn)行驗(yàn)證，α取實(shí)驗(yàn)一中得出的最優(yōu)值0.5，利用準(zhǔn)確率(Precision)和召回率(Recall)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià).由于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)規(guī)模比較大，數(shù)據(jù)集3的評(píng)分記錄達(dá)到了1000萬(wàn)條，因此本文采用spark分布式大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，將本文改進(jìn)算法同時(shí)與傳統(tǒng)算法和文獻(xiàn)[9]改進(jìn)算法進(jìn)行對(duì)比.實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖4召回率對(duì)比，圖5準(zhǔn)確率對(duì)比所示.

圖4 召回率結(jié)果對(duì)比Fig.4 Comparison of recall

在圖4、圖5中，算法1表示傳統(tǒng)算法，算法2表示文獻(xiàn)[9]改進(jìn)算法，算法3表示本文改進(jìn)算法.

圖5 準(zhǔn)確率對(duì)比Fig.5 Comparison of precision

根據(jù)圖4和圖5實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，本文改進(jìn)算法和文獻(xiàn)[9]改進(jìn)算法無(wú)論是在召回率還是準(zhǔn)確率指標(biāo)上，都比傳統(tǒng)算法有很大的性能提升.另外，對(duì)比本文改進(jìn)算法與文獻(xiàn)[9]改進(jìn)算法實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，本文算法在召回率和準(zhǔn)確率上均略?xún)?yōu)于文獻(xiàn)[9]改進(jìn)算法.并且當(dāng)評(píng)分記錄數(shù)據(jù)規(guī)模從10萬(wàn)條增加到100萬(wàn)條、1000萬(wàn)條時(shí)，文獻(xiàn)[9]改進(jìn)算法在召回率和準(zhǔn)確率上基本沒(méi)有變化，而本文改進(jìn)算法隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的擴(kuò)增，在召回率和準(zhǔn)確率上都有小幅度的上升.當(dāng)數(shù)據(jù)規(guī)模達(dá)到了1000萬(wàn)條時(shí)，本文改進(jìn)算法性能已經(jīng)比較明顯地優(yōu)于文獻(xiàn)[9]改進(jìn)算法，在召回率上和準(zhǔn)確率上分別高于文獻(xiàn)[9]改進(jìn)算法14.4%和10.9%.這主要是由于文獻(xiàn)[9]改進(jìn)算法采用物品評(píng)分頻數(shù)來(lái)衡量物品熱門(mén)程度，這就導(dǎo)致了當(dāng)數(shù)據(jù)規(guī)模擴(kuò)增時(shí)，盡管物品c的評(píng)分頻數(shù)|mc|增大，但用戶(hù)總數(shù)量|M|更大，也就是說(shuō)有更少比例的用戶(hù)對(duì)物品c進(jìn)行評(píng)價(jià)或購(gòu)買(mǎi)行為，物品c的熱門(mén)程度沒(méi)有增加，但文獻(xiàn)[9]改進(jìn)算法在計(jì)算用戶(hù)相似度時(shí)會(huì)引入更大的物品c熱門(mén)懲罰因子，不能準(zhǔn)確的度量用戶(hù)之間相似性.而本文改進(jìn)算法采用物品評(píng)分頻率衡量熱門(mén)程度f(wàn)，避免了在數(shù)據(jù)規(guī)模過(guò)大的情況下評(píng)分頻數(shù)|mc|對(duì)用戶(hù)相似度帶來(lái)的絕對(duì)性影響，因此具有更好的推薦性能.

6 結(jié)束語(yǔ)

本文首先對(duì)傳統(tǒng)的基于皮爾遜相似度的協(xié)同過(guò)濾算法進(jìn)行了分析，指出傳統(tǒng)算法在相似性計(jì)算方法上的不足之處并進(jìn)行了算法改進(jìn)，改進(jìn)算法考慮了物品熱門(mén)程度對(duì)用戶(hù)相似度的貢獻(xiàn).實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，在MAE，準(zhǔn)確率和召回率等指標(biāo)上改進(jìn)算法要比傳統(tǒng)算法表現(xiàn)得更好.除了考慮物品熱門(mén)程度因素外，推薦系統(tǒng)需要根據(jù)具體應(yīng)用來(lái)提高推薦質(zhì)量，例如在電影推薦中，用戶(hù)的年齡，物品的標(biāo)簽，電影的導(dǎo)演和演員等因素都可以影響推薦效果，需要研究人員根據(jù)具體場(chǎng)景改進(jìn)或融合算法.另外，推薦系統(tǒng)需要大量的數(shù)據(jù)作為支撐，本文中使用的spark數(shù)據(jù)分布式處理平臺(tái)作為近年來(lái)最流行的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，十分適合用于推薦系統(tǒng)后臺(tái)數(shù)據(jù)分析與處理，基于spark平臺(tái)開(kāi)發(fā)推薦系統(tǒng)也是未來(lái)工程實(shí)現(xiàn)的發(fā)展方向之一.

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