杜成喜 郭瑞祥 左彬靖 肖明 王杰

摘 要：隨著互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展，期間衍生出了一系列改變?nèi)藗兩畹募夹g(shù)產(chǎn)物?；ヂ?lián)網(wǎng)移動支付的迅速普及，我們享受到越來越多的生活便利。其中推薦系統(tǒng)最具代表性，它的出現(xiàn)使得人們不再像過去那樣通過搜索引擎從海量的數(shù)據(jù)中查找自己所需要的信息，而是根據(jù)推薦系統(tǒng)主動提供的物品信息進(jìn)行選擇。這一局面的改變，得益于人們不斷地在推薦算法上進(jìn)行研究而取得的成果。在真實生活中，當(dāng)用戶在商場環(huán)境中打開手機的時候，存在定位信號不準(zhǔn)、環(huán)境信息不全、店鋪信息缺失、不同店鋪空間距離太近等挑戰(zhàn)，因此，如何精確地判斷用戶所在商鋪是一個難題，這也是這一方面推薦系統(tǒng)的難題之一。文章研究了基于XGBoost的用戶定位與商鋪推薦。

關(guān)鍵詞：商鋪推薦；用戶定位；分布式

隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”的發(fā)展與興起，傳統(tǒng)的各行各業(yè)正在深受其影響，飛速發(fā)展，這些也深刻影響著人們的生活，有一些生活中的典型案例，如：當(dāng)你走進(jìn)某家商場的某家餐廳時，手機會自動彈出附近商家的優(yōu)惠券；當(dāng)你走進(jìn)某家衣服店時，手機可以自動推薦你所喜歡的衣服；當(dāng)你經(jīng)過一些地方時，手機會提醒你附近是否有自己喜歡的東西，在我們?nèi)粘Ｉ暇W(wǎng)購物時，每個人的購物軟件所推薦的物品也是根據(jù)個人的日常愛好和生活習(xí)慣來進(jìn)行推薦，從而在一定程度上實現(xiàn)“千人千面”，以上種種，都是推薦系統(tǒng)在人們?nèi)粘Ｉ钪械囊恍w現(xiàn)。在上述所列舉的例子中可以看出，要想根據(jù)用戶的消費信息實現(xiàn)精準(zhǔn)推薦，在商場中精確地定位用戶當(dāng)前所在店鋪或者位置非常關(guān)鍵，而在本文中就是希望能夠通過用戶的手機WiFi等信號信息，精準(zhǔn)定位用戶的位置，從而實現(xiàn)對不同位置的用戶進(jìn)行精準(zhǔn)推薦。

根據(jù)如何抽取參考特征，我們可以將推薦引擎分為以下四大類。

（1）基于內(nèi)容的推薦引擎：它將計算得到并推薦給用戶一些與該用戶已選擇過的項目相似的內(nèi)容。例如，當(dāng)你在網(wǎng)上購書時，你總是購買與歷史相關(guān)的書籍，那么基于內(nèi)容的推薦引擎就會給你推薦一些熱門的歷史方面的書籍。

（2）基于協(xié)同過濾的推薦引擎：它將推薦給用戶一些與該用戶品味相似的其他用戶喜歡的內(nèi)容。例如，當(dāng)你在網(wǎng)上買衣服時，基于協(xié)同過濾的推薦引擎會根據(jù)你的歷史購買記錄或是瀏覽記錄，分析出你的穿衣品位，并找到與你品味相似的一些用戶，將他們?yōu)g覽和購買的衣服推薦給你。

（3）基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦引擎：它將推薦給用戶一些采用關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)算法計算出的內(nèi)容。關(guān)聯(lián)規(guī)則的發(fā)現(xiàn)算法有很多，如Apriori，AprioriTid，DHP，F(xiàn)P-tree等。

（4）混合推薦引擎：結(jié)合以上各種，得到一個更加全面的推薦效果。

1 數(shù)據(jù)描述

本文所使用的數(shù)據(jù)主要包含三大部分。

第一部分?jǐn)?shù)據(jù)是店鋪和商場信息數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)示例見表1）[1]，主要包含6個有用字段，分別是店鋪ID（shop_id），店鋪類型ID（catehory_id，共有40種左右類型），店鋪位置—經(jīng)度（longitude），店鋪位置—緯度（latitude），人均消費指數(shù)（price），店鋪所在商場ID（mall_id），這一部分?jǐn)?shù)據(jù)總共包含97個mall的信息，涉及8 477間shop[1]。

第二部分?jǐn)?shù)據(jù)是用戶在店鋪內(nèi)的交易數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)示例見表2）[1]，數(shù)據(jù)是在2017年8月份的交易數(shù)據(jù)，主要包含6個字段，分別是用戶ID（user_id），用戶所在商鋪的ID（shop_id），行為時間戳（time_stamp），行為發(fā)生時的位置—經(jīng)度（longitude），行為發(fā)生時的位置—緯度（latitude），行為發(fā)生時的WiFi環(huán)境（WiFi_info，包括bssid：WiFi唯一識別碼，signal：強度，flag：是否連接）[1]。

第三部分則是測試數(shù)據(jù)[1]，測試數(shù)據(jù)主要使用是時用戶交易時刻環(huán)境的相關(guān)數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)示例見表3），數(shù)據(jù)是2017年9月前兩周的交易數(shù)據(jù)，包含測試數(shù)據(jù)ID，用戶ID，商場ID，行為時間戳，行為發(fā)生時位置—經(jīng)度，行為發(fā)生時位置-緯度，行為發(fā)生時WiFi環(huán)境[1]。

在使用算法進(jìn)行模型建設(shè)之前，對數(shù)據(jù)的處理是不可避免而且必要的環(huán)節(jié)，例如對用戶在店鋪內(nèi)的交易數(shù)據(jù)中的WiFi_info進(jìn)行切分解析，還有運用mapreduce分布式計算方式從用戶維度對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗處理，獲取到用戶的消費店鋪和消費次數(shù)等信息，以便后續(xù)模型的建設(shè)，還有對缺失值的填補，以及去除重復(fù)的垃圾數(shù)據(jù)。在算法方便本文主要采用兩種算法進(jìn)行對比，分別是XGBoost算法和Logistic Regression算法。下面對這兩種算法進(jìn)行簡要介紹與分析。

2 算法介紹

2.1 XGBoost

GB算法中最典型的基學(xué)習(xí)器是決策樹，尤其是CART，GBDT是GB和DT的結(jié)合，需要注意的是這里的決策樹是回歸樹，首先，XGBoost是Gradient Boosting的一種高效系統(tǒng)實現(xiàn)，并不是一種單一算法。XGBoost里面的基學(xué)習(xí)器除了用tree（gbtree），也可用線性分類器（gblinear）[2]。而GBDT則特指梯度提升決策樹算法[3]。

XGBoost相對于普通gbm的實現(xiàn)，可能具有以下的一些優(yōu)勢：（1）顯式地將樹模型的復(fù)雜度作為正則項加在優(yōu)化目標(biāo)。（2）公式推導(dǎo)里用到了二階導(dǎo)數(shù)信息，而普通的GBDT只用到一階。（3）允許使用column（feature） sampling來防止過擬合，借鑒了Random Forest的思想，sklearn里的gbm好像也有類似實現(xiàn)。（4）實現(xiàn)了一種分裂節(jié)點尋找的近似算法，用于加速和減小內(nèi)存消耗。（5）節(jié)點分裂算法能自動利用特征的稀疏性。（6）data事先排好序并以block的形式存儲，利于并行計算。（7）支持分布式計算可以運行在MPI，YARN上，得益于底層支持容錯的分布式通信框架rabit。

2.2 Logistic Regression算法

Logistic Regression（邏輯回歸）是當(dāng)前業(yè)界比較常用的機器學(xué)習(xí)方法，用于估計某種事物的可能性。類似某用戶購買某商品的可能性，某病人患有某種疾病的可能性等。這個世界是隨機的（當(dāng)然了，人為的確定性系統(tǒng)除外，但也有可能有噪聲或產(chǎn)生錯誤的結(jié)果，只是這個錯誤發(fā)生的可能性太小了，小到千萬年不遇，小到忽略不計而已），所以萬物的發(fā)生都可以用可能性或者幾率（Odds）來表達(dá)[4]?！皫茁省敝傅氖悄呈挛锇l(fā)生的可能性與不發(fā)生的可能性的比值。Logistic regression可以用來回歸，也可以用來分類，主要是二分類。它給我們提供的就是樣本屬于正類的可能性是多少。

3 實驗過程及結(jié)果

3.1 實驗過程

3.1.1 訓(xùn)練集劃分

在訓(xùn)練集劃分上，筆者簡單地將訓(xùn)練數(shù)據(jù)的最后7天劃分為訓(xùn)練區(qū)間，此前的作為特征提取區(qū)間。線上預(yù)測時使用全部數(shù)據(jù)作為特征提取區(qū)間。本地驗證時，直接從訓(xùn)練集中拿出最后3天作為驗證集。本地驗證時不更新特征提取區(qū)間（即仍然使用7.1—8.24作為特征提取區(qū)間），降低了實現(xiàn)上的復(fù)雜性。

3.1.2 特征構(gòu)造

（1）標(biāo)記特征。

記錄中是否有連接的WiFi。

記錄中是含否有null。

記錄中WiFi與候選shop出現(xiàn)過的WiFi重合的個數(shù)。

（2）“總量—比例”特征。

該mall的總歷史記錄數(shù)、候選shop在其中的占比。

該user的總歷史記錄數(shù)、候選shop在其中的占比。

WiFi歷史上出現(xiàn)過的總次數(shù)、候選shop在其中的占比。

在當(dāng)前排序位置（如最強、第二強、第三強…）上WiFi歷史上出現(xiàn)過的總次數(shù)、候選shop在其中的占比。

連接的WiFi出現(xiàn)的總次數(shù)、候選shop在其中的占比。

經(jīng)緯度網(wǎng)格（將經(jīng)緯度按不同精度劃分成網(wǎng)格）中的總記錄數(shù)、候選shop在其中的占比。

對于特征3、4，每條記錄中的10個WiFi由強到弱排列，可生成10個特征。

（3）差值特征。

WiFi強度—候選shop的歷史記錄中該WiFi的平均強度。

WiFi強度—候選shop的歷史記錄中該WiFi的最小強度。

WiFi強度—候選shop的歷史記錄中該WiFi的最大強度。

3個WiFi強度差值特征，按照信號強度由強到弱排列，可生成10個特征[3]。

（4）距離特征。

與候選shop位置的GPS距離（L2）。

與候選shop歷史記錄中心位置的GPS距離（L2）。

與候選shop對應(yīng)WiFi信號強度歷史均值的距離（L1，L2）[3]。

（5）其他特征。

特征中還包括多分類的輸出概率。另外，還有一些利用規(guī)則定義的距離特征，這里不再詳述。

3.2 實驗結(jié)果

通過對上述數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗處理，構(gòu)造特征，然后分別訓(xùn)練了XGBoost和Logistic Regression兩個模型，其中評價標(biāo)準(zhǔn)為預(yù)測出的shop_id和標(biāo)準(zhǔn)答案中的shop_id相同，也就是評價標(biāo)準(zhǔn)為準(zhǔn)確率ACC=預(yù)測正確樣本總數(shù)/總樣本數(shù)，得出結(jié)果如表4所示。

由此結(jié)果可以看出，在此種業(yè)務(wù)背景之下，通過對數(shù)據(jù)的處理，特征的提取構(gòu)造等一系列處理方法，分別選用XGBoost算法和傳統(tǒng)的Logistic Regression算法進(jìn)行了對比，得出了在指標(biāo)為ACC的情況下的預(yù)測結(jié)果。

4 結(jié)語

本文提出了一種基于XGBoost的用戶定位與商鋪推薦方法，通過對用戶信息和商鋪數(shù)據(jù)的挖掘與探索，構(gòu)造出合適的特征，然后通過與傳統(tǒng)的Logistic Regression在評價標(biāo)準(zhǔn)為ACC的情況下進(jìn)行了對比，發(fā)現(xiàn)此種方法準(zhǔn)確率明顯高于傳統(tǒng)的方法，后續(xù)希望能夠通過這種方法結(jié)合現(xiàn)有的推薦系統(tǒng)實現(xiàn)對用戶的精準(zhǔn)推薦，實現(xiàn)算法的實際效益。

[參考文獻(xiàn)]

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[2]邱耀，楊國為.基于XGBoost算法的用戶行為預(yù)測與風(fēng)險分析[J].工業(yè)控制計算機，2018（9）：44-45.

[3]倪巍，王宗欣.基于接收信號強度測量的室內(nèi)定位算法[J].復(fù)旦學(xué)報（自然科學(xué)版），2004（1）：72-76.

[4]張昊，紀(jì)宏超，張紅宇.XGBoost算法在電子商務(wù)商品推薦中的應(yīng)用[J].物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，2017（2）：108-110.