李曉嫻，游 佳，余嬌榕，林 倩，徐海平

(閩江學(xué)院 數(shù)學(xué)與數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院，福建 福州 350108)

GitHub是全球最大的代碼托管服務(wù)平臺(tái)，平臺(tái)上有不少優(yōu)質(zhì)有趣的開(kāi)源應(yīng)用及項(xiàng)目。在開(kāi)源環(huán)境下，用戶(hù)通過(guò)GitHub既可以參與別人的開(kāi)源項(xiàng)目，也可以讓別人參與自己的開(kāi)源項(xiàng)目，但在眾多項(xiàng)目中，想找到自己感興趣的是一件費(fèi)時(shí)費(fèi)力的事情。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，信息技術(shù)的迅速發(fā)展提升了信息的豐富度，使用戶(hù)獲取信息越來(lái)越便捷，但數(shù)據(jù)增長(zhǎng)過(guò)快非常容易引發(fā)信息過(guò)載[1]，嚴(yán)重降低了用戶(hù)和信息提供者之間的供需效率。用戶(hù)在海量的數(shù)據(jù)中很難找到真正需要的信息，而信息提供者則因不清楚用戶(hù)的需求和興趣而無(wú)法提供更優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容。

推薦系統(tǒng)作為一種有效代替主動(dòng)搜索技術(shù)的信息過(guò)濾系統(tǒng)，可以與搜索引擎在應(yīng)對(duì)信息過(guò)載問(wèn)題上形成技術(shù)互補(bǔ)[2]。與搜索引擎相比，推薦系統(tǒng)不需要用戶(hù)描述自己所需要的信息，而是通過(guò)充分挖掘用戶(hù)潛在的興趣偏好，進(jìn)而主動(dòng)向用戶(hù)提供與其興趣相契合的個(gè)性化信息或服務(wù)。推薦系統(tǒng)還可以通過(guò)不斷積累的用戶(hù)行為信息捕捉到用戶(hù)的興趣變化，然后根據(jù)用戶(hù)的興趣變化相應(yīng)調(diào)整推薦結(jié)果，從而為用戶(hù)提供更精準(zhǔn)、更智能的個(gè)性化服務(wù)。

本研究在GitHub平臺(tái)上設(shè)計(jì)出了基于協(xié)同過(guò)濾的學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)[3]，可讓目標(biāo)用戶(hù)在GitHub平臺(tái)上多方位地找到實(shí)用的工具和資源。該推薦系統(tǒng)利用GitHub的API來(lái)獲取目標(biāo)用戶(hù)已經(jīng)標(biāo)星的學(xué)習(xí)資料庫(kù)，然后得到這些資料庫(kù)的全部創(chuàng)始作者,再挖掘出這些創(chuàng)始作者加星的資料庫(kù)，與用戶(hù)加星的資料庫(kù)形成相似度對(duì)比，來(lái)尋找有相似興趣的新用戶(hù)，并把相似的資料庫(kù)推薦給尋找到的新用戶(hù)，從而形成推薦用戶(hù)感興趣的學(xué)習(xí)資料庫(kù)。這樣，可方便用戶(hù)發(fā)現(xiàn)與自己興趣相似的學(xué)習(xí)資料庫(kù)?；趦?nèi)容的推薦算法是對(duì)目標(biāo)用戶(hù)加星學(xué)習(xí)資料庫(kù)的簡(jiǎn)介描述進(jìn)行分詞分析，創(chuàng)建一個(gè)特征集來(lái)實(shí)現(xiàn)基于內(nèi)容的推薦，但它只從目標(biāo)用戶(hù)的學(xué)習(xí)資料庫(kù)描述簡(jiǎn)介分詞中取關(guān)鍵詞進(jìn)行分析，只能推薦用戶(hù)看過(guò)的同類(lèi)內(nèi)容，不能對(duì)其他的相似內(nèi)容進(jìn)行推薦。本研究選擇在其他用戶(hù)的學(xué)習(xí)資料庫(kù)簡(jiǎn)介分詞中取關(guān)鍵詞來(lái)創(chuàng)建一個(gè)特征集，以實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)資料庫(kù)的推薦?；谟脩?hù)的協(xié)同推薦和內(nèi)容推薦的混合推薦算法可輻射到全部用戶(hù)的學(xué)習(xí)資料庫(kù)，讓目標(biāo)用戶(hù)有了更多的選擇。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究數(shù)據(jù)是在目標(biāo)用戶(hù)的GitHub平臺(tái)上用Python軟件的requests庫(kù)獲取的。首先，把目標(biāo)用戶(hù)中加星用戶(hù)的學(xué)習(xí)資料庫(kù)網(wǎng)址爬下來(lái)，可以觀察出這些網(wǎng)址里面包含用戶(hù)名，再把用戶(hù)名解析出來(lái)，組成一個(gè)列表。然后，從這些用戶(hù)中找到相應(yīng)的加星學(xué)習(xí)資料庫(kù)網(wǎng)址和簡(jiǎn)介描述，形成DataFrame表。其中，自己加星的學(xué)習(xí)資料庫(kù)有62條，解析里面的用戶(hù)名并去重，發(fā)現(xiàn)沒(méi)有重復(fù)的用戶(hù)名，則目標(biāo)用戶(hù)加星的作者有62個(gè)。其他用戶(hù)的學(xué)習(xí)資料庫(kù)和學(xué)習(xí)資料庫(kù)簡(jiǎn)介描述共8 597條，去重后還有7 009條。

2 學(xué)習(xí)資料庫(kù)推薦方法

現(xiàn)有推薦方法的推薦內(nèi)容質(zhì)量不高，準(zhǔn)確度也達(dá)不到用戶(hù)的要求。為了使推薦內(nèi)容和準(zhǔn)確度能夠滿(mǎn)足用戶(hù)的要求，本研究提出混合推薦系統(tǒng)。該推薦系統(tǒng)是將基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾算法和基于內(nèi)容的推薦算法進(jìn)行結(jié)合，目的是推薦最符合用戶(hù)要求的學(xué)習(xí)資料庫(kù)。

學(xué)習(xí)資料庫(kù)的推薦流程是借助用戶(hù)登入GitHub，在目標(biāo)用戶(hù)里面對(duì)自己喜歡的學(xué)習(xí)資料標(biāo)星，通過(guò)這些標(biāo)星的學(xué)習(xí)資料找到對(duì)應(yīng)的作者，再獲取這些作者的標(biāo)星資料庫(kù)。對(duì)資料庫(kù)簡(jiǎn)介描述進(jìn)行jieba分詞分析，用Counter分析出全部資料庫(kù)的分詞數(shù)量，進(jìn)行降序排列，取前面8個(gè)最熱門(mén)的關(guān)鍵詞形成特征，然后形成混合推薦發(fā)給目標(biāo)用戶(hù)。

推薦算法在機(jī)器學(xué)習(xí)還沒(méi)有興起時(shí)就已經(jīng)在應(yīng)用了。傳統(tǒng)的推薦算法一共有3種[4]，本研究使用的是其中兩種，即基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾算法(user-based collaborative filtering)[5]和基于內(nèi)容的推薦算法(content-based recommendations)[6]。

2.1 基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾算法

基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾算法的原理是依據(jù)目標(biāo)用戶(hù)的興趣去尋找興趣相似的用戶(hù)群體，然后計(jì)算目標(biāo)用戶(hù)與其他用戶(hù)群體之間的相似度，選取與目標(biāo)用戶(hù)最相似的幾個(gè)用戶(hù)群體，最后將這些用戶(hù)群體喜歡的且與之不同的項(xiàng)目推薦給目標(biāo)用戶(hù)。這個(gè)算法基于如下假設(shè)：兩個(gè)用戶(hù)共同偏好的項(xiàng)目越多，這兩個(gè)用戶(hù)的興趣偏好就越相似；一般用戶(hù)都會(huì)喜歡與其興趣相似的用戶(hù)喜歡的項(xiàng)目。

本研究把目標(biāo)用戶(hù)加星的學(xué)習(xí)資料庫(kù)里的作者作為興趣相似的用戶(hù)群體，然后用Pearson相關(guān)系數(shù)法計(jì)算用戶(hù)與其他用戶(hù)的相似度，把相似度高的用戶(hù)群體的學(xué)習(xí)資料庫(kù)推薦給目標(biāo)用戶(hù)。

(1)尋找相似用戶(hù)

利用目標(biāo)用戶(hù)標(biāo)星的學(xué)習(xí)資料庫(kù)找到作者標(biāo)星的學(xué)習(xí)資料，形成學(xué)習(xí)資料庫(kù)，這些作者從而成為興趣相似的其他用戶(hù)群體。首先從用戶(hù)群體中剔除同一作者，把目標(biāo)用戶(hù)所標(biāo)星的學(xué)習(xí)資料與其他用戶(hù)群體標(biāo)星的學(xué)習(xí)資料構(gòu)成矩陣；然后用Pearson相關(guān)系數(shù)來(lái)衡量這兩個(gè)數(shù)據(jù)集之間的相似性；最后把這些相似度以降序方式排序，選取前3個(gè)最相似的用戶(hù)群體進(jìn)行學(xué)習(xí)資料庫(kù)推薦。

(2)Pearson相關(guān)系數(shù)法

Pearson相關(guān)系數(shù)法[7]是余弦相似度在維度值缺失情況下的一種改進(jìn)。把缺失的維度都填上數(shù)字0，然后讓其他維度減去這個(gè)向量各維度的平均值，這樣的操作叫中心化。中心化之后所有維度的平均值是0，滿(mǎn)足進(jìn)行余弦計(jì)算的要求，再進(jìn)行余弦計(jì)算得到結(jié)果。這樣先中心化再進(jìn)行余弦計(jì)算得到的相關(guān)系數(shù)叫Pearson相關(guān)系數(shù)。

Pearson相關(guān)系數(shù)公式[8]一般是由總體相關(guān)系數(shù)r定義兩個(gè)隨機(jī)變量X、Y之間的協(xié)方差和兩者標(biāo)準(zhǔn)差乘積的比值，即

(1)

表1給出了目標(biāo)用戶(hù)與排名前5位用戶(hù)之間的相似度。第一個(gè)完美相似的用戶(hù)是自己，往下排相似度逐漸降低。取相似度前3名的用戶(hù)ID為0、57和29，把這3個(gè)用戶(hù)中兩兩相同的學(xué)習(xí)資料庫(kù)形成推薦，推薦給目標(biāo)用戶(hù)。

從表1中可發(fā)現(xiàn)相似度較低，對(duì)比目標(biāo)用戶(hù)與最后5位用戶(hù)之間的相似度(表2)，目標(biāo)用戶(hù)與其他用戶(hù)之間相似度的正相關(guān)系數(shù)相對(duì)較大，說(shuō)明實(shí)驗(yàn)是有效的。

表1 目標(biāo)用戶(hù)與前5位用戶(hù)之間的相似度Tab.1 The similarity between the target user and the top five users

表2 目標(biāo)用戶(hù)與后5位用戶(hù)之間的相似度Tab.2 The similarity between the target user and the last five users

2.2 基于內(nèi)容的推薦算法

基于內(nèi)容的推薦算法，其主要思想是先給商品劃分一些屬性，然后在用戶(hù)看某個(gè)商品的時(shí)候，給他推薦一些同類(lèi)屬性的商品。

首先利用GitHub爬取其他加星用戶(hù)的學(xué)習(xí)資料簡(jiǎn)介描述；然后使用jieba中文分詞工具對(duì)加星學(xué)習(xí)資料庫(kù)的簡(jiǎn)介描述進(jìn)行分詞分析[9]，對(duì)分析出來(lái)的學(xué)習(xí)資料庫(kù)信息進(jìn)行過(guò)濾，創(chuàng)建一個(gè)特征集，實(shí)現(xiàn)基于內(nèi)容的推薦；最終為目標(biāo)用戶(hù)推送適合用戶(hù)閱讀的學(xué)習(xí)資料庫(kù)[10-11]。

(1)jieba中文分詞工具

目前使用較廣泛的分詞工具是jieba中文分詞工具。分詞的原理是基于前綴詞典高效的詞圖掃描，生成句子中漢字所可能構(gòu)成的有向無(wú)環(huán)圖(DAG)，采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃查找最大概率路徑，找出詞頻的最大切分組合，對(duì)于未登入詞采用基于漢字成詞能力的隱馬爾可夫模型(Hidden markov model，HMM)，使用Viterbi算法[12]。

本研究的資料庫(kù)內(nèi)容簡(jiǎn)介描述見(jiàn)圖1。在分詞的過(guò)程中，觀察圖1發(fā)現(xiàn)，中文的文本信息中有標(biāo)點(diǎn)符號(hào)、停用詞、語(yǔ)氣詞和助動(dòng)詞等，英文文本中有介詞、人稱(chēng)代詞和提問(wèn)詞等，這些無(wú)意義的詞會(huì)妨礙關(guān)鍵字的提取，所以需要?jiǎng)h除。從網(wǎng)站上下載這些停用詞放在一個(gè)文本中，然后對(duì)全部?jī)?nèi)容進(jìn)行停用詞去除。圖2顯示的是去除停用詞后的簡(jiǎn)介描述。

圖1 未去除停用詞的學(xué)習(xí)資料庫(kù)簡(jiǎn)介描述Fig.1 A brief description of the learner database with prohibited words

圖2 去除停用詞后的學(xué)習(xí)資料庫(kù)簡(jiǎn)介描述Fig.2 A brief description of the learner database without prohibited words

(2)Counter統(tǒng)計(jì)單詞數(shù)

Counter是 colletions的一個(gè)類(lèi)，Counter類(lèi)的目的是跟蹤值出現(xiàn)的次數(shù)，可以理解為一個(gè)簡(jiǎn)單的計(jì)數(shù)器，用來(lái)統(tǒng)計(jì)字符出現(xiàn)的次數(shù)。它是一個(gè)無(wú)序的容器類(lèi)型，以字典的鍵值形式存儲(chǔ)，其中元素作為key、計(jì)數(shù)作為value。計(jì)數(shù)值可以是任意的Interger(包括0和負(fù)數(shù))。

圖3是目標(biāo)用戶(hù)學(xué)習(xí)資料庫(kù)簡(jiǎn)介描述分詞的排序。由于目標(biāo)用戶(hù)加星的學(xué)習(xí)資料庫(kù)較少，才62個(gè)，所以只能取前5個(gè)關(guān)鍵詞與全部學(xué)習(xí)資料庫(kù)進(jìn)行匹配推薦給目標(biāo)用戶(hù)。圖4是其他用戶(hù)學(xué)習(xí)資料庫(kù)簡(jiǎn)介描述分詞的排序，取前8個(gè)關(guān)鍵詞與全部學(xué)習(xí)資料庫(kù)進(jìn)行匹配推薦給目標(biāo)用戶(hù)。從圖3和圖4中可以看出，排在第一的都是“python”，說(shuō)明目標(biāo)用戶(hù)與加星的其他用戶(hù)的興趣是相似的。

圖3 目標(biāo)用戶(hù)學(xué)習(xí)資料庫(kù)簡(jiǎn)介描述分詞排序Fig.3 Target users learning database profiles that describe word sorting

圖4 其他用戶(hù)學(xué)習(xí)資料庫(kù)簡(jiǎn)介描述分詞排序Fig.4 Other users learning database profiles to describe participle sorting

(3)正則表達(dá)式

正則表達(dá)式是一個(gè)特殊的字符序列，它方便檢查一個(gè)字符是否與某種模式匹配，可以測(cè)試字符串內(nèi)的模式、替換文本和基于模式匹配從字符串中提取指定字符串。

本研究用re模塊的re.match函數(shù)對(duì)簡(jiǎn)介描述進(jìn)行內(nèi)容匹配。re.match函數(shù)只匹配字符串的開(kāi)始，如果字符串的開(kāi)始不符合正則表達(dá)式，則匹配失敗，函數(shù)返回None。所以一開(kāi)始關(guān)鍵詞的標(biāo)簽都設(shè)置為數(shù)字0，如果匹配成功則返回?cái)?shù)字1。

3 混合推薦

從前面的介紹可知，如果單獨(dú)使用一種算法進(jìn)行推薦，那么推薦的學(xué)習(xí)資料庫(kù)不夠全面。本研究把基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾算法和基于內(nèi)容的推薦算法結(jié)合形成混合推薦，以解決學(xué)習(xí)資料庫(kù)推薦不夠全面的問(wèn)題[13]。

混合推薦首先對(duì)全部用戶(hù)的學(xué)習(xí)資料庫(kù)描述簡(jiǎn)介分詞取關(guān)鍵詞，對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行排序。本研究取排序前8位的關(guān)鍵詞進(jìn)行對(duì)應(yīng)的學(xué)習(xí)資料庫(kù)匹配，然后利用基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾算法進(jìn)行學(xué)習(xí)資料庫(kù)的推薦。這樣的混合推薦可輻射到全部用戶(hù)和學(xué)習(xí)資料庫(kù)，讓目標(biāo)用戶(hù)有了更多選擇。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

本研究利用基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾算法和基于內(nèi)容的推薦算法進(jìn)行混合推薦，推薦出與目標(biāo)用戶(hù)興趣最相似的學(xué)習(xí)資料庫(kù)，推薦出的最優(yōu)學(xué)習(xí)資料庫(kù)方便目標(biāo)用戶(hù)進(jìn)行查閱，不受其他學(xué)習(xí)資料的干擾，可直接在推薦列表中找到，節(jié)省了目標(biāo)用戶(hù)的時(shí)間，也讓目標(biāo)用戶(hù)得到了最具個(gè)性化的推薦。

基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾推薦見(jiàn)表3。其中，第一列為學(xué)習(xí)資料庫(kù)，數(shù)字“1.0”表示其他用戶(hù)加星的學(xué)習(xí)資料庫(kù)，數(shù)字“0.0”表示沒(méi)有加星的學(xué)習(xí)資料庫(kù)，每個(gè)學(xué)習(xí)資料庫(kù)至少有2個(gè)用戶(hù)加星。表3中只有2個(gè)推薦，所以?xún)H基于相似用戶(hù)的推薦會(huì)發(fā)現(xiàn)推薦的學(xué)習(xí)資料庫(kù)范圍不夠大，只能局限于相似用戶(hù)加星的資料庫(kù)。

表3 基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾推薦Tab.3 User-based collaborative filtering recommendations

基于內(nèi)容的推薦算法一共有24個(gè)推薦，這里選取前10個(gè)推薦，見(jiàn)表4。表4的第一列為學(xué)習(xí)資料庫(kù)，數(shù)字“1.0”表示學(xué)習(xí)資料庫(kù)有相應(yīng)的關(guān)鍵詞，數(shù)字“0.0”表示學(xué)習(xí)資料庫(kù)沒(méi)有相應(yīng)的關(guān)鍵詞，每個(gè)學(xué)習(xí)資料庫(kù)至少有兩個(gè)關(guān)鍵詞。關(guān)鍵詞“機(jī)器學(xué)習(xí)”“python”和“算法”是相似的，一起推薦的學(xué)習(xí)資料庫(kù)內(nèi)容比較準(zhǔn)確。可以發(fā)現(xiàn)，基于內(nèi)容的算法進(jìn)行推薦比基于用戶(hù)的協(xié)同推薦效果好，推薦的學(xué)習(xí)資料庫(kù)比較多。

表4 基于內(nèi)容的推薦算法Tab.4 Content-based recommendations

在前面的基礎(chǔ)上，可以從兩方面考慮目標(biāo)用戶(hù)需要的興趣相似的學(xué)習(xí)資料，而不是僅從一個(gè)方面推薦，從而實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦，具體見(jiàn)表5?；旌贤扑]的結(jié)果一共有121個(gè)，表5選取了前10個(gè)學(xué)習(xí)資料庫(kù)進(jìn)行推薦，第一列為學(xué)習(xí)資料庫(kù)，數(shù)字“1.0”表示學(xué)習(xí)資料庫(kù)有相應(yīng)的關(guān)鍵詞，數(shù)字“0.0”表示學(xué)習(xí)資料庫(kù)沒(méi)有相應(yīng)的關(guān)鍵詞，每個(gè)學(xué)習(xí)資料庫(kù)至少有兩個(gè)關(guān)鍵詞。從關(guān)鍵詞“framework”“web”和“js”可以判斷出該內(nèi)容是與網(wǎng)頁(yè)制作有關(guān)的學(xué)習(xí)資料庫(kù)，從而實(shí)現(xiàn)了高質(zhì)量的學(xué)習(xí)資料庫(kù)推薦。

表5 基于內(nèi)容與協(xié)同過(guò)濾的混合推薦Tab.5 Content-based and collaborative filtering recommendations

5 結(jié)語(yǔ)

為了實(shí)現(xiàn)推薦的學(xué)習(xí)資料庫(kù)與目標(biāo)用戶(hù)興趣最相似這一目標(biāo)，基于用戶(hù)協(xié)同過(guò)濾提出了基于內(nèi)容推薦與協(xié)同過(guò)濾算法的GitHub學(xué)習(xí)資料庫(kù)推薦，并對(duì)算法進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明，該推薦考慮到了目標(biāo)用戶(hù)的需求，節(jié)省了目標(biāo)用戶(hù)的時(shí)間，使目標(biāo)用戶(hù)得到了最具個(gè)性化的推薦。