個性化推薦系統(tǒng)綜述

張宇航 姚文娟 姜姍

摘要：隨著信息時代的不斷發(fā)展，信息過載是目前互聯(lián)網(wǎng)用戶面臨的一個嚴重問題，個性化推薦系統(tǒng)就是解決這一問題的重要工具。為了解國內(nèi)對個性化推薦領域的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢，通過對相關文獻進行收集處理并借用VOSviewer、Excel對發(fā)文量、發(fā)文期刊、發(fā)文作者、關鍵詞進行現(xiàn)狀分析，同時對個性化推薦系統(tǒng)的關鍵技術(shù)用戶興趣模型和推薦算法進行闡述介紹。最后指出了未來個性化推薦系統(tǒng)的挑戰(zhàn)與研究重點。

Abstract： With the continuous development of the information age， information overload is a serious problem faced by Internet users. The personalized recommendation system is an important tool to solve this problem. In order to understand the research status and development trend of the domestic personalized recommendation field， through the collection and processing of related documents and borrowing VOSviewer and Excel to analyze the current situation of the volume of publications， publications， authors and keywords， and at the same time， the personalized recommendation system key technology user interest models and recommendation algorithms are presented. Finally， the challenges and research priorities of the personalized recommendation system in the future are pointed out.

關鍵詞：個性化推薦;用戶興趣;推薦算法

Key words： personalized recommendation;user interest;recommendation algorithm

中圖分類號：TP18? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1006-4311（2020）02-0287-06

0? 引言

隨著信息技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，人們逐漸從信息匱乏的時代走入了信息過載的時代。在這個時代，無論是信息消費者還是信息生產(chǎn)者都遇到了很大的挑戰(zhàn)：信息消費者，從大量信息中找到自己感興趣的信息是一件非常困難的事情;對于信息生產(chǎn)者，讓自己生產(chǎn)的信息脫穎而出，受到廣大用戶的關注，也是一件非常困難的事情。推薦系統(tǒng)就是解決這一矛盾的重要工具。推薦系統(tǒng)的任務就是聯(lián)系用戶和信息，一方面幫助用戶發(fā)現(xiàn)對自己有價值的信息，另一方面讓信息能夠展現(xiàn)對它感興趣的用戶面前，從而實現(xiàn)信息消費者和信息生產(chǎn)者的雙贏[1]。文章對國內(nèi)個性化推薦領域的發(fā)展進行闡述，幫助讀者了解個性化推薦的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢。

1? 相關研究

一個完整的推薦系統(tǒng)主要由三個模塊組成：用戶建模模塊，推薦對象建模模塊和推薦算法模塊[2]。其中推薦算法是整個系統(tǒng)的核心部分。

對于個性化推薦研究最早開始于上個世紀90年代，隨著互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，該項技術(shù)被逐步應用于不同行業(yè)。當簡單引擎搜索結(jié)果并不能夠滿足用戶對信息的需求時，路海明等人提出一種基于Agent技術(shù)的web主動信息服務的研究應用，利用bookmark中的信息，建立用戶agent，實時跟蹤用戶興趣改變，及時將用戶潛在感興趣的內(nèi)容進行推薦[3]。這一類方法在一定程度上依賴與用戶互動，如果用戶沒有添加url進入bookmark或者對于agent推薦的url不做評價，對其推薦精度有一定影響。

在電子商務中，個性化推薦幫助解決用戶選購問題，大大推進電子商務進一步發(fā)展，這也對于推薦系統(tǒng)的推薦精度以及實時性造成一定影響。鄧愛林通過改進推薦算法，提出了基于項目評分的預測IRPRec的協(xié)同過濾算法和基于項聚類的ICRec協(xié)同過濾推薦算法，有效緩解上述問題[4]。

近年來，上下文感知推薦系統(tǒng)成為新的研究領域，不同于一般的推薦系統(tǒng)，僅在基于用戶-項目二元關系基礎上進行推薦，而是考慮到上下文信息（如時間、位置、周圍人員、情緒、活動狀態(tài)、網(wǎng)絡條件等等），在環(huán)境因素下，生成推薦，大大提高推薦的準確性[5]。

為了緩解推薦系統(tǒng)中的冷啟動和稀疏性問題，一種社會化推薦方法被提出[6]。建立用戶的社會關系網(wǎng)絡圖，通過用戶之間的信任度，根據(jù)已有的興趣模型，對新用戶進行推薦。

2? 數(shù)據(jù)來源與處理

2.1 數(shù)據(jù)來源

《中國學術(shù)期刊（網(wǎng)絡版）》是世界上最大的連續(xù)動態(tài)更新的中國學術(shù)期刊全文數(shù)據(jù)庫。文章以中國知網(wǎng)（CNKI）的中國學術(shù)期刊網(wǎng)絡出版總庫為數(shù)據(jù)源。以“個性化推薦”為主題，時間范圍設置為2000年1月1日-2018年12月31日，剔除無關文獻，共檢索得到相關文獻2604篇。

2.2 數(shù)據(jù)處理

VOS（visualization of similarities）viewer是在CWTS資助下開發(fā)完成的科學圖譜工具，支持大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。VOSviewer可以用于生成多種基于文獻計量關系的圖譜：如作者或期刊的共引關系圖，關鍵詞共現(xiàn)關系圖。與其它可視化軟件相比，其主要特點為圖形化展現(xiàn)的方式較為豐富，顯示清晰，使得文獻計量學的分析結(jié)果易于解釋。文章利用VOSviewer可形象地對個性化推薦發(fā)展現(xiàn)狀進行分析展示，以便得出有用結(jié)論供讀者參考。數(shù)據(jù)處理具體操作步驟如下：①將在數(shù)據(jù)庫中檢索得到的文獻以EndNote格式導出，由于VOSviewer無法識別由CNKI直接獲取的所有文件格式，所以要將導出的.txt文件進行轉(zhuǎn)換。②將得到的.txt文件導入到文獻管理工具EndNote中，對文獻進行粗略篩選，刪去重復文章，將篩選后的文獻選中以RIS格式導出，此時則變成VOSviewer可識別的文件格式。③將得到的RIS文獻導入VOSviewer中，統(tǒng)計作者發(fā)文數(shù)和關鍵詞數(shù)并進行相應的圖形繪制得到可視化圖譜。④借用Python程序，將得到的.txt文件轉(zhuǎn)換為.xls文件，使用Excel對發(fā)文量和發(fā)文機構(gòu)進行相關分析。

3? 研究現(xiàn)狀

3.1 發(fā)文量分析

2000年至2018年，在CNKI的中國學術(shù)期刊數(shù)據(jù)庫中，關于個性化推薦的文獻總量為2064篇（年度分布和變化趨勢如圖1所示）。如圖所示，2000年～2018年，在個性化推薦領域發(fā)表論文數(shù)量逐年增高，大致呈現(xiàn)線性上升趨勢。其中，自2009年后，年發(fā)文量均在100篇以上，2009年至2018年的發(fā)文總量是2000年至2008年發(fā)文總量的6.8倍。這種現(xiàn)象的出現(xiàn)，與2009年7月，我國首個個性化推薦系統(tǒng)科研團隊北京百分點信息科技有限公司成立密不可分。在標榜著多人貢獻的Web2.0時代，信息過載尤其明顯，于是催生了一系列解決方法，人們對于個性化推薦的研究論文數(shù)量的逐年遞增，也正說明國內(nèi)對于信息過載解決方法的不斷探索，個性化推薦系統(tǒng)受到了越來越多的關注和研究。

3.2 發(fā)文期刊分析

分析文獻期刊來源可以了解到一個研究領域的核心關注群體所在。由分析結(jié)果可知，到目前為止，共有749種期刊發(fā)表了個性化推薦的相關論文。期刊種類大致屬于計算機技術(shù)領域，占到了總體的90%以上。由表1可知《電腦知識與技術(shù)》、《計算機科學》、《計算機工程》、《圖書情報工作》、《計算機應用研究》等為個性化推薦研究的熱門期刊。在個性化推薦領域，國內(nèi)發(fā)文高產(chǎn)前三名分別為：《電腦知識與技術(shù)》、《計算機科學》、《計算機工程》。其中計算機科學與計算機工程期刊均為核心期刊，在計算機中文核心期刊的影響因子分別為：0.61和0.492。由此可見，國內(nèi)不少研究者一直都在關注著個性化推薦給信息過載帶來的契機與變革。

3.3 作者分析

由圖2可看出作者群呈現(xiàn)的一種分布狀態(tài)，高發(fā)文作者之間具有強合作關系，合作群中的作者人數(shù)多且發(fā)文量多。代表作者是劉建國（12篇）和郭強（7篇），這兩位作者不僅發(fā)文量多，并且由他們構(gòu)成的群體也有著密切的聯(lián)系。雖然在網(wǎng)絡中，周濤、程學旗、張亮等人的發(fā)文量少，但他們所在的小群體通過他們與高發(fā)文作者所組成的合作群建立了間接的關聯(lián)。以高發(fā)文作者為核心，合作群眾作者人數(shù)少，在網(wǎng)絡中不與其他作者群相連，代表作者有田偉（12篇）和韓海濤（9篇）。此外，分析可以發(fā)現(xiàn)，高產(chǎn)作者如：劉建國、李樹青、田偉、武慧娟、韓海濤等人文獻的主要產(chǎn)出重要集中在2015年以前。因此，除了繼續(xù)支持關注他們的作品外，亦可以關注近幾年來在個性化推薦研究領域新生的作者群體，這樣更有利于推動個性化推薦研究的發(fā)展。

3.4 關鍵詞分析

利用VOSviewer軟件統(tǒng)計2000年至2018年刊發(fā)的2064篇文獻，關鍵詞出現(xiàn)總頻次為3850次（詞頻在100次以上的見表3），關鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡如圖3所示。

從整體上看，關鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡構(gòu)成的詞簇十分集中，大多數(shù)節(jié)點之間都存在直接的關聯(lián)關系，這表明個性化推薦領域的相關論文關注的研究熱點之間聯(lián)系緊密，研究的系統(tǒng)性與集中度較高。個性化推薦首次出現(xiàn)在期刊中是2000年路海明、盧增祥和李衍達在《計算機科學》雜志上刊登的《基于多Agent混合智能實現(xiàn)個性化網(wǎng)絡信息推薦》他們提出將單信息Agent的智能與多信息Agent合作形成的智能進行結(jié)合，形成混合智能，將有利于信息Agent智能水平的提高，提高個性化服務質(zhì)量[7]。到2018年的2064篇文獻，研究關注內(nèi)容仍以個性化推薦的技術(shù)優(yōu)化與實現(xiàn)為主，個性化推薦系統(tǒng)的推薦算法模塊依舊是個性化領域的研究重點和熱點。

4? 用戶興趣模型

用戶興趣模型的準確性直接影響了個性化推薦結(jié)果的精確度，因此用戶興趣模型的優(yōu)劣對個性化推薦至關重要。通過對相關文獻的篩選，最終選取了81篇具有代表性的重點文獻，并對這些文獻進行系統(tǒng)梳理。文章將從獲取用戶偏好信息和用戶興趣建模兩方面進行梳理和總結(jié)。

4.1 獲取用戶偏好信息

用戶的偏好信息的獲取方式主要有兩種：顯式獲取和隱式獲取。

顯式獲?。猴@式獲取主要通過獲取用戶注冊時主動填寫的信息或者是用戶對于特定網(wǎng)絡資源的顯式反饋;顯式獲取的用戶偏好信息直接反應了用戶對特定網(wǎng)絡資源的興趣描述，這種獲取方法直接、簡單，用戶偏好信息的準確率和可用率較高。但這也增加了用戶的負擔，用戶也有可能為保護個人隱私而不選擇填寫或填寫虛假信息。用戶的興趣可能隨著時間的推移發(fā)生改變，此時用戶偏好信息需要手動更改，因此這一方法的準確性和及時性難以保證。

隱式獲?。弘[式獲取主要利用web數(shù)據(jù)挖掘和其他數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)用來獲取用戶的隱式反饋信息，例如用戶頁面瀏覽行為、內(nèi)容，用戶的眼動跟蹤數(shù)據(jù)。隱式獲取不需要用戶參與，可以減少由用戶參與帶來的系統(tǒng)噪聲，能夠獲得更多用戶偏好信息。但因為不是用戶主動填寫的信息，這會導致得到的用戶信息存在一定隨機性和不確定性，造成用戶偏好信息收集出現(xiàn)誤差，而且隱式獲取需要進行大量計算。

兩種獲取方式各有利弊，若兩種獲取方式綜合應用能夠得到更加準確、可用的用戶興趣偏好信息。因此一般情況下研究人員會選擇同時應用兩種方法。

4.2 用戶興趣建模

用戶興趣建模是進行個性化推薦的重要組成部分，用戶興趣模型的建模過程分為興趣模型的建立和更新。

4.2.1 用戶興趣模型的表示

比較常用的用戶興趣模型的表示方法包括關鍵詞列表法，主題法、基于本體論表示方法和基于向量空間模型表示法。其中基于向量空間模型表示方法是該領域經(jīng)典和廣泛應用的計算模型。關鍵詞列表法是通過提取用戶對資源的興趣偏好的關鍵詞來描述用戶興趣的模型。主題表示法只是以用戶偏好信息的相關主題來表示用戶興趣模型?；诒倔w論表示方法是通過對本體的描述來表示用戶的興趣喜好的領域;基于向量空間模型表示方法是以文本內(nèi)容中的關鍵字或主題作為向量，加權(quán)計算得出頻率，選定權(quán)值高的前幾個關鍵字或主題作為空間向量。

4.2.2 用戶興趣模型的建立

用戶興趣模型的建立是對面向算法的、具有特定數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進行的形式化描述[8]。國內(nèi)外傳統(tǒng)常用的建立用戶興趣模型方法包括加權(quán)矢量模型，層次結(jié)構(gòu)模型、基于本體論和基于向量空間模型。其中最為廣泛應用，最受歡迎是基于向量空間模型表示法，基于本體論的用戶模型也被廣泛應用?；诒倔w論的用戶模型是基于向量空間模型的一種完善和擴充，這種用戶模型相對于基于向量空間的用戶模型能夠獲得用戶更準確的偏好信息。以基于標簽向量空間模型為基礎，構(gòu)建用戶層次興趣模型，首先根據(jù)用戶的標簽頻率和其他相關數(shù)據(jù)，將用戶興趣分為具有兩個層次的標簽樹形結(jié)構(gòu)，分別為興趣主題層，興趣標簽層[9]。這種模型不僅可以準確地反映各標簽之間，標簽用戶之間的關系，也可以從中看出用戶對于各主題的偏好。

4.2.3 用戶興趣模型的更新

由于用戶興趣并不是一直不變的，隨著時間推移，用戶興趣會發(fā)生改變。例如產(chǎn)生新的興趣，對原來的興趣加強或減少，用戶的某些興趣會從最初的興趣模型里剔除。同時有可能在獲取用戶初始偏好信息時因某些原因?qū)е滦畔⒉杉粶蚀_。因此用戶的興趣模型需要在一定的時間周期內(nèi)進行更新以保證個性化推薦的有效。目前比較常用的幾種更新方法有：窗口控制法、信息增補法、遺傳控制法、神經(jīng)網(wǎng)絡法[10]。

興趣模型的更新可分為顯式更新和隱式更新。顯式更新會強制用戶對目前的興趣信息進行反饋，這種更新方式最為有效、直接，但由于會影響用戶的一些正常瀏覽行為，因此使用范圍很小。隱式更新通過跟蹤用戶瀏覽行為，搜索詞和操作行為來獲取用戶興趣。通過這些來獲取最新的用戶偏好信息來不斷更新用戶興趣模型。這兩種更新方式主要是根據(jù)用戶偏好信息獲取的不同方式進行區(qū)分。

以上是關于用戶興趣模型各個部分的簡單介紹，上面介紹的用戶興趣模型并未考慮多個社交網(wǎng)站的信息整合和社交網(wǎng)路中其他中有用的知識源[11]。

5? 推薦算法

在個性化推薦系統(tǒng)平臺中，對相關推薦算法的挑選十分的重要通過閱讀相關資料對下列四種個性化推薦算法進行分析：基于內(nèi)容的推薦算法、基于協(xié)同過濾的推薦算法、基于網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的推薦算法、混合型推薦算法。

5.1 基于內(nèi)容的推薦算法

基于內(nèi)容推薦算法主要應用于文本推薦，最初應用在Fab系統(tǒng)中解決個性化推薦問題;而后逐步應用于音樂推薦系統(tǒng)，電子商務推薦系統(tǒng)、新聞推薦系統(tǒng)等，但僅從文本內(nèi)容考慮個性化推薦，并不適用于圖片、音頻、視頻等多媒體數(shù)據(jù)進行推薦。王嫣然等人將基于內(nèi)容的推薦算法中應用在科技文獻的推薦系統(tǒng)中，在傳統(tǒng)的基于內(nèi)容的推薦算法中，引入時間的權(quán)重函數(shù)和文獻重要度的方法，解決了傳統(tǒng)推薦算法無法考慮用戶信息動態(tài)變化的問題，并且在一定程度上對于文獻的質(zhì)量進行區(qū)分[12]。利用用戶瀏覽記錄和購買的產(chǎn)品，不能給出較為明顯項目分類時，容易導致預測推薦結(jié)果不能達到理想的目標，閆東東等人在傳統(tǒng)的個性化推薦系統(tǒng)中，加入用戶的特征文件，根據(jù)最終目標用戶與項目間相似性進行推薦[13]。耿立校等人利用余弦值和匹配度值改進原有的內(nèi)容過濾模型，進行推薦，能夠有效提高運算效率和推薦精度[14]。

5.2 基于協(xié)同過濾的算法

協(xié)同過濾算法主要分為兩類，一類是基于用戶的協(xié)同過濾算法，另一類是基于項目的協(xié)同過濾算法。即使協(xié)同過濾算法目前被廣泛應用于圖片、音頻、視頻等數(shù)據(jù)來源的個性化推薦系統(tǒng)，但是仍然存在一些不可避免的問題，使其推薦準確度有待于進一步提高，如以下幾點：

5.2.1 數(shù)據(jù)稀疏性

2018年零售商銷售業(yè)績63%的交易均來自于線上購物。在一些大型購物網(wǎng)站，例如淘寶在2018年雙十一成交額就有2135億元，而用戶評價數(shù)目卻遠小于項目成交數(shù)目。缺少用戶評價，容易導致用戶-項目評分矩陣極度稀疏，進而影響推薦系統(tǒng)的質(zhì)量。針對這一問題，解決方法有多種，最簡單的是將一個固定的數(shù)值填入評分矩陣的為評分項，數(shù)值可以是評分均值或者眾數(shù)[14]。在大規(guī)模數(shù)據(jù)庫，這種方法就存在一定缺陷，容易使用戶或者項目失去特性。鄧愛林等人通過項目間相似性，預測未評分項目評分，計算用戶間相似性[15]。周軍鋒等人利用條件概率提出一種優(yōu)化算法，求解top-n集[14，16]。徐德智等人利用云模型的相似性度量方法，預測未評分項目的評分，解決數(shù)據(jù)稀疏條件下，用戶之間共同評分項目少的問題[17]。賀懷清等人將Support Vector Regression與IBCF算法結(jié)合解決評分項目缺失的問題[18]。李遠博等人依據(jù)主成分分析法本質(zhì)是保留大部分方差的維度特征，去除項目空間中不明顯的特征，從而實現(xiàn)降維[19]。

5.2.2 冷啟動

當項目進入系統(tǒng)獲得較少評價或從來沒有被評價過，由于缺乏有效信息，而不能精確的推薦給某類用戶，就屬于新項目問題。當用戶第一次進入某個社交媒體軟件，系統(tǒng)沒有記錄過用戶任何一次評價信息，缺少足夠的信息去獲取用戶的興趣愛好，則無法將用戶劃分到某一類中，就屬于新用戶問題。新項目和新用戶問題，均屬于冷啟動問題。目前大部分系統(tǒng)通過讓新用戶注冊時，在指定的類別范圍中選取感興趣的項目，將用戶歸分到某一類并進行推薦，這種方法對于用戶可選擇數(shù)目是有一定限制，并且只是一定程度上解決新用戶問題，并沒有解決新項目問題。孫小華利用平均數(shù)、眾數(shù)和信息熵分別代替新項目預測值進行推薦[20]。郭艷紅等人提出基于內(nèi)容預測未被用戶評價過的項目評分，過濾掉不準確的數(shù)據(jù)并產(chǎn)生推薦[21]。李改等人考慮項目特征與用戶屬性，從特征向量角度出發(fā)，運用基于矩陣分解的ALS-WR協(xié)同過濾算法解決冷啟動問題[22]。上述幾種方法，都是建立在擁有一些用戶對項目的評分信息基礎上優(yōu)化算法，并不是完全針對一個全新項目（不存在任何一個用戶對項目進行過評價），于洪等人結(jié)合項目屬性和用戶評價時間信息提出解決新項目冷啟動問題的CUTATime個性化推薦算法[23]。隨著技術(shù)革新，機器學習也逐步被運用于改進協(xié)同過濾算法，解決新用戶和新項目推薦問題，肖文杰利用k-modes聚類算法將用戶進行分類，根據(jù)新用戶注冊信息判斷其所屬類別，基于同類用戶的評分信息對其進行推薦[24]。

5.2.3 實時性（一種對軟件系統(tǒng)計算處理能力的設計指標）

大數(shù)據(jù)時代下信息爆發(fā)，用戶和項目數(shù)據(jù)激增并且一直處于動態(tài)變化狀態(tài)。傳統(tǒng)的個性化推薦系統(tǒng)面對海量數(shù)據(jù)處理，運用knn在用戶空間尋找目標用戶最近鄰居集是一個大工程，其運行效率也會大大降低。如何提高算法運行效率，是個性化推薦算法目前主要問題之一。目前，最常用的解決方案是利用聚類算法優(yōu)化協(xié)同過濾算法，大部分聚類算法具有伸縮性較高，適用于數(shù)值型或混合型數(shù)據(jù)，時間復雜度較低等優(yōu)點，能夠在一定程度上提高推薦的效率。鄧愛林等人運用K-Means聚類算法將項目按照相似性進行聚類，依據(jù)聚類結(jié)果中與目標項目最相似的聚類，產(chǎn)生top-n集[25]。張海燕等人基于項目的屬性特征利用模糊聚類算法的等價關系產(chǎn)生模糊相似矩陣，對項目進行分類，然后與用戶項目評分空間結(jié)合為目標用戶推薦項目[26]。李濤等人提出一種基于用戶聚類的協(xié)同過濾推薦算法，首先在離線時，根據(jù)已有用戶數(shù)據(jù)信息處理后，得到用戶之間相似性，運用聚類算法將其分類，然后，根據(jù)已有類別通過KNN尋找目標用戶最近鄰居集產(chǎn)生推薦[27]。上述方法均是基于項目或者用戶間相似性進行聚類，沒有將項目和用戶結(jié)合聚類產(chǎn)生產(chǎn)生推薦。何建民根據(jù)用戶和項目相似性利用K-Means聚類算法，將用戶和項目分別進行聚類產(chǎn)生推薦[28]。關志芳等人利用加權(quán) Slope One 算法對項目和用戶聚類結(jié)果產(chǎn)生的類別進行預測產(chǎn)生推薦[29]。除了聚類算法，分布式算法也被逐步用于優(yōu)化推薦算法，不僅在模型預測精度取得一定成效，也進一步提高推薦的實時性。李文海等人將分布式平臺應用在電子商務的個性化推薦，設計出一種融合MapReduce和多種推薦技術(shù)的推薦模型，提高推薦系統(tǒng)運行效率[30]。

5.3 基于網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的算法

近年來，將網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的推薦算法應用于個性化推薦系統(tǒng)成為一個新的研究方向。這類算法優(yōu)點是無需考慮用戶和內(nèi)容的屬性特征，而把它們看成抽象的節(jié)點，利用其關系中所包含的信息。但是該算法在一定程度上仍無法解決冷啟動問題。對于該領域研究，周濤等人基于用戶-項目二分圖提出一種資源分配的算法，本質(zhì)是將目標用戶沒有選擇過的項目按照其喜歡的程度進行排序并且把排名靠前的那些項目推薦給目標用戶，該算法并沒有有效解決冷啟動問題[31]。吳效葵等人加入項目特征屬性，通過項目間的相似性計算資源配額矩陣，與改進后的初始資源向量結(jié)合，形成最終的資源分配向量并進行推薦，在一定程度上解決新項目推薦的問題[32]。肖揚等利用加權(quán)的項目-用戶-標簽三部圖，在三部圖網(wǎng)絡模型基礎上提出一種新的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的推薦算法[33]。隨著推薦系統(tǒng)研究深入，物理學逐步應用于推薦算法中，張子柯等人基于熱傳導的原理，將目標用戶比較喜歡的項目看做溫度較高的點，不喜愛的項目看做溫度較低的點，推薦過程的本質(zhì)就是平衡節(jié)點間的溫度[34]。胡吉明等人在熱傳導算法基礎上，提出一種與物質(zhì)擴散通過加權(quán)方式結(jié)合的推薦算法[35]。不同于大部分算法推薦較為熱門項目，張子柯，胡吉明等人的算法能適當?shù)叵蛴脩敉扑]不夠熱門的項目[34-35]。

5.4 基于混合型推薦的算法

單一推薦算法有各自的優(yōu)點，但也存在一定缺陷?；趦?nèi)容推薦算法利用產(chǎn)品內(nèi)容信息進行推薦，對大量信息處理，容易降低推薦的實時性，而協(xié)同過濾算法長期以來存在稀疏性、冷啟動等問題。為了更好解決上述問題，一種混合型推薦的算法成為新的研究方向，將不同算法結(jié)合，優(yōu)勢互補，避免缺點存在?；旌闲屯扑]算法，可以通過以下方式結(jié)合：加權(quán)、場景切換、結(jié)果混合與重排序、特征組合等等。具體混合模型如下：

①獨立算法相互結(jié)合的推薦系統(tǒng)，分別單獨使用協(xié)同過濾算法、基于內(nèi)容或基于網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的推薦算法，再將幾個算法的預測結(jié)果混合進行推薦?；旌戏椒ㄖ饕譃閮煞N，一是將預測結(jié)果線性組合，二是設定標準，將推薦結(jié)果進行對比，選擇評價較高算法下的推薦結(jié)果。曹毅等人分別利用內(nèi)容過濾和協(xié)同過濾算法得出的預測推薦結(jié)果，進行加權(quán)求和，形成最終的推薦[36]。DailyLearner系統(tǒng)依據(jù)算法可信度，對預測結(jié)果進行選擇。

②基于一種推薦算法，將用戶-項目評分空間未評分項目進行預測，在新的評分矩陣上使用另外一種推薦算法，產(chǎn)生推薦結(jié)果。郭艷紅和曾艷等人，基于內(nèi)容推薦算法，對用戶-項目未評分項目進行填充，在修改后的評分矩陣上，運用協(xié)同過濾算法產(chǎn)生推薦[21，37]。

③獨立推薦算法中，融入其它的推薦算法。李忠俊等人通過協(xié)同同過濾算法求出目標用戶最近鄰居集，再利用內(nèi)容過濾算法濾去可信度低的鄰居進行推薦[38]。覃容等人提出一種基于協(xié)同過濾和內(nèi)容的用戶需求混合推薦算法，利用用戶的特征，通過內(nèi)容過濾算法尋找目標用戶相似性最高鄰居集，運用協(xié)同過濾算法產(chǎn)生推薦結(jié)果[39]。

6? 結(jié)束語

個性化推薦技術(shù)雖已進入了成熟階段，但依舊面臨著很大的挑戰(zhàn)，如：數(shù)據(jù)稀疏性、冷啟動問題、大數(shù)據(jù)處理實時性問題、多樣性問題、推薦系統(tǒng)效果評估等，如何解決這些問題是研究者需要關注的熱點。隨著互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，近年來，人們對于推薦系統(tǒng)研究熱情更加高漲。人工智能時代，深度學習的應用、知識圖譜的應用、強化學習的應用、用戶畫像和可解釋推薦將會成為如何搭建推薦系統(tǒng)未來研究熱點和方向。

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