面向高維數(shù)據(jù)環(huán)境的個性化推薦質(zhì)量控制模型研究

　　摘 要：[目的/意義]在高維數(shù)據(jù)環(huán)境下，推薦的精準(zhǔn)度和實(shí)時性存在相互制約的現(xiàn)象。如何在精準(zhǔn)度與實(shí)時性之間取得平衡，實(shí)現(xiàn)對推薦質(zhì)量的有效控制是值得研究的問題。[方法/過程]本文首先分析了高維數(shù)據(jù)環(huán)境的成因及其對推薦質(zhì)量的影響，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了一種個性化推薦質(zhì)量控制模型，該模型先評估推薦質(zhì)量在精準(zhǔn)度和實(shí)時性兩個方面的損失，再結(jié)合應(yīng)用環(huán)境，得到相應(yīng)的質(zhì)量控制策略。[結(jié)果/結(jié)論]實(shí)驗(yàn)分析的結(jié)果證明該模型可以在高維數(shù)據(jù)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)對推薦質(zhì)量的有效控制，讓推薦系統(tǒng)可以更好地適應(yīng)不同的應(yīng)用環(huán)境。

　　關(guān)鍵詞：高維數(shù)據(jù)環(huán)境;大數(shù)據(jù);個性化推薦;推薦質(zhì)量;控制;模型;應(yīng)用環(huán)境

　　個性化推薦技術(shù)在電子商務(wù)、社交、廣告和新聞領(lǐng)域都取得了商業(yè)上的成功，受到眾多學(xué)者的關(guān)注。精準(zhǔn)度和實(shí)時性是個性化推薦質(zhì)量的兩個核心指標(biāo)，推薦的精準(zhǔn)度越高、實(shí)時性越強(qiáng)，就表示推薦質(zhì)量越好。大數(shù)據(jù)時代的來臨，高維數(shù)據(jù)環(huán)境對推薦系統(tǒng)來說已經(jīng)成為常態(tài)。在高維數(shù)據(jù)環(huán)境下，個性化推薦的精準(zhǔn)度和實(shí)時性存在相互制約的現(xiàn)象，即：在追求更高精準(zhǔn)度的同時，其推薦實(shí)時性往往會下降，反之如果想實(shí)現(xiàn)更高實(shí)時性則精準(zhǔn)度也會受到影響。

　　因此，當(dāng)應(yīng)用環(huán)境變化需要調(diào)節(jié)推薦的精準(zhǔn)度或者實(shí)時性時，就必須在它們兩者之間取得一個平衡，不能為了提升一個推薦質(zhì)量指標(biāo)，而導(dǎo)致另一個推薦質(zhì)量指標(biāo)的大幅下降，這樣系統(tǒng)的推薦質(zhì)量是無法保證的。由此，本文提出一種面向高維數(shù)據(jù)環(huán)境的個性化推薦質(zhì)量控制模型，該模型通過對比推薦質(zhì)量在精準(zhǔn)度和實(shí)時性兩個方面的損失，來尋找有效的推薦質(zhì)量控制策略，讓推薦系統(tǒng)可以更好地應(yīng)對不同的應(yīng)用環(huán)境。本研究不僅豐富了個性化推薦的理論體系，也為實(shí)際應(yīng)用提供借鑒。

　　1 相關(guān)研究

　　個性化推薦是通過一定的技術(shù)手段來挖掘數(shù)據(jù)中的用戶興趣，再根據(jù)用戶興趣挖掘的結(jié)果來篩選待推薦的項(xiàng)目，最后生成推薦集合推送給目標(biāo)用戶。目前有關(guān)個性化推薦的研究中，比較有代表性的有：

　　1)根據(jù)內(nèi)容相似性來實(shí)現(xiàn)推薦。安悅等[1]提出一種基于內(nèi)容的熱門微話題個性化推薦算法，該算法通過對比內(nèi)容的相似性為用戶尋找感興趣的微話題，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法可以在一定程度上解決微博數(shù)據(jù)過載的問題，實(shí)現(xiàn)較好的推薦效果。王嫣然等[2]提出一種基于內(nèi)容過濾的科技文獻(xiàn)個性化推薦算法，該算法將訪問時間權(quán)重和文獻(xiàn)重要度兩種概念與內(nèi)容過濾相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了推薦精準(zhǔn)度的提升。王潔等[3]先根據(jù)歷史瀏覽記錄對有相同興趣的用戶進(jìn)行聚類，再通過內(nèi)容相似性挖掘?qū)ふ彝扑]項(xiàng)目，實(shí)驗(yàn)證明該個性化推薦方法可以有效提升推薦的精準(zhǔn)度。

　　2)根據(jù)社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶關(guān)系實(shí)現(xiàn)推薦。陳婷等[4]提出一種融合社交信息的個性化推薦方法，該方法將用戶評分相似度與社交網(wǎng)絡(luò)中的信任關(guān)系兩者相結(jié)合來尋找最近鄰，結(jié)合用戶自身偏好和最近鄰的影響實(shí)現(xiàn)評分預(yù)測，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明該算法可以提升推薦的精準(zhǔn)度。李鑫等[5]提出了一種基于興趣圈中社會關(guān)系挖掘的個性化推薦算法，該算法將興趣圈中的社會關(guān)系與矩陣分解模型相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)矩陣分解的優(yōu)化，實(shí)驗(yàn)證明該方法在解決推薦冷啟動方面有較好的效果。Ma H等[6]將信任網(wǎng)絡(luò)與用戶評分結(jié)合，通過概率矩陣分解來優(yōu)化推薦。景楠等[7]提出了一種基于用戶社會關(guān)系的好友個性化推薦算法，該算法將用戶在社會網(wǎng)絡(luò)中的影響力和社會關(guān)系相結(jié)合實(shí)現(xiàn)推薦算法的改進(jìn)。

　　3)利用標(biāo)簽信息來改進(jìn)推薦效果。陳梅梅等[8]提出了基于標(biāo)簽簇的信任張量模型，再通過計(jì)算簇內(nèi)和簇間的信任強(qiáng)度，實(shí)現(xiàn)對傳統(tǒng)相似性計(jì)算的補(bǔ)充，從而改進(jìn)個性化推薦的準(zhǔn)確性。孔欣欣等[9]提出一種基于標(biāo)簽權(quán)重評分的個性化推薦模型，并結(jié)合該模型對多類傳統(tǒng)推薦算法進(jìn)行改進(jìn)，實(shí)驗(yàn)證明了該模型的有效性。李瑞敏等[10]通過分析用戶、標(biāo)簽和項(xiàng)目之間的關(guān)系建立圖模型，在此基礎(chǔ)上將初步推薦列表與間接關(guān)聯(lián)集合進(jìn)行綜合，實(shí)現(xiàn)對推薦算法的改進(jìn)。

　　4)融合情境的個性化推薦。劉海鷗等[11]提出了一種對多種情境進(jìn)行興趣建模的方法，該方法可以提升推薦的精準(zhǔn)度。周明建等[12]用多維度建模法構(gòu)建了知識情境模型，通過計(jì)算知識情境的相似性來尋找關(guān)聯(lián)知識并實(shí)現(xiàn)推薦，實(shí)驗(yàn)表明該方法提升了個性化推薦的精準(zhǔn)度。

　　5)基于協(xié)同過濾的個性化推薦。杜永萍等[13]將用戶間的信任關(guān)系與評分相似性相結(jié)合來尋找最近鄰，實(shí)現(xiàn)對傳統(tǒng)協(xié)同過濾推薦算法的改進(jìn)。董立巖等[14]提出一種基于時間衰減的協(xié)同過濾個性化推薦算法，該算法將遺忘曲線和記憶周期融入?yún)f(xié)同過濾推薦中，以興趣衰減函數(shù)來優(yōu)化評分相似性的判斷，實(shí)驗(yàn)證明該算法可提高推薦的精準(zhǔn)度。

　　郭蘭杰等[15]提出一種融合社交網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同過濾個性化推薦算法，該算法利用社交網(wǎng)絡(luò)中的朋友關(guān)系來進(jìn)行評分矩陣的填充，可有效緩解數(shù)據(jù)稀疏性問題，實(shí)現(xiàn)算法的改進(jìn)。郭弘毅等[16]提出一種融合社區(qū)結(jié)構(gòu)和興趣聚類的協(xié)同過濾改進(jìn)算法，該算法先識別社交網(wǎng)絡(luò)中的社區(qū)結(jié)構(gòu)，再與用戶興趣聚類信息進(jìn)行融合來共同優(yōu)化矩陣分解模型，實(shí)驗(yàn)證明該算法提升了推薦的精準(zhǔn)度。

　　總體來看，目前針對個性化推薦的研究中，無論是優(yōu)化相似性的度量方法，還是改進(jìn)最近鄰的查找流程，或是優(yōu)化矩陣降維的方法等等，其改進(jìn)的思路都是通過對推薦算法的不同環(huán)節(jié)進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)來提升推薦質(zhì)量。大數(shù)據(jù)時代，推薦系統(tǒng)經(jīng)常面對高維的數(shù)據(jù)環(huán)境，高維數(shù)據(jù)環(huán)境下推薦精準(zhǔn)度和推薦實(shí)時性相互制約的現(xiàn)象，會嚴(yán)重影響推薦質(zhì)量的穩(wěn)定，讓推薦系統(tǒng)無法適應(yīng)應(yīng)用環(huán)境的變化，而目前恰恰缺少對該問題解決方法的研究。由此，本文提出一種面向高維數(shù)據(jù)環(huán)境的個性化推薦質(zhì)量控制模型，為解決該問題提供參考。

　　2 推薦系統(tǒng)高維數(shù)據(jù)環(huán)境的形成原因

　　大數(shù)據(jù)時代用戶數(shù)據(jù)極大豐富，個性化推薦系統(tǒng)為了更好地感知用戶的興趣偏好，會通過不同渠道收集用戶的各類數(shù)據(jù)，并將它們集中存儲起來作為推薦算法的數(shù)據(jù)源。如果這些數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)具有很高的維度，那么推薦系統(tǒng)就處在高維數(shù)據(jù)環(huán)境當(dāng)中。推薦系統(tǒng)高維數(shù)據(jù)環(huán)境的形成原因主要有以下兩點(diǎn)：

　　第一，用戶數(shù)和項(xiàng)目數(shù)的快速增長，導(dǎo)致推薦系統(tǒng)主數(shù)據(jù)源的維度大幅增加。個性化推薦系統(tǒng)是通過分析用戶已有消費(fèi)或評分記錄，來判斷用戶的興趣，再在用戶未消費(fèi)過的項(xiàng)目中匹配合適的推薦項(xiàng)目。因此，用戶消費(fèi)或者評分的歷史記錄就是推薦系統(tǒng)的主數(shù)據(jù)源。隨著用戶數(shù)和項(xiàng)目數(shù)的快速增長，用戶歷史消費(fèi)記錄矩陣或用戶對項(xiàng)目的評分矩陣都會大幅擴(kuò)容，形成高維數(shù)據(jù)環(huán)境。

　　第二，由于數(shù)據(jù)之間存在關(guān)聯(lián)關(guān)系，附屬數(shù)據(jù)源的維度也會快速增長。上文提到推薦系統(tǒng)會收集各類用戶數(shù)據(jù)作為興趣感知源。本文將歷史消費(fèi)信息與評分信息以外的數(shù)據(jù)統(tǒng)稱為附屬數(shù)據(jù)源。這些附屬數(shù)據(jù)雖然來源很多，數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)格式也很復(fù)雜，但它們都有一個共同特點(diǎn)，就是可以根據(jù)用戶的行為軌跡進(jìn)行關(guān)聯(lián)。

　　這樣一來不同類型的用戶數(shù)據(jù)不再是相互孤立的，而是通過這種關(guān)聯(lián)關(guān)系緊密地聯(lián)系起來。因此，當(dāng)主數(shù)據(jù)源的維度增加時，附屬數(shù)據(jù)也必須進(jìn)行相應(yīng)擴(kuò)容。比如將用戶背景信息、社交網(wǎng)絡(luò)、標(biāo)簽等與歷史購買記錄或用戶評分進(jìn)行融合來實(shí)現(xiàn)推薦時，當(dāng)購買記錄矩陣或評分矩陣的維度增加時，與之對應(yīng)的用戶背景信息、社交網(wǎng)絡(luò)信息或者標(biāo)簽信息的數(shù)據(jù)維度也在增長，這些附屬數(shù)據(jù)維度的增長速度甚至快于主數(shù)據(jù)源本身，由此進(jìn)一步促使了推薦系統(tǒng)高維數(shù)據(jù)環(huán)境的形成。

　　3 高維數(shù)據(jù)環(huán)境對個性化推薦質(zhì)量的影響

　　精準(zhǔn)度與實(shí)時性是個性化推薦質(zhì)量的兩個核心指標(biāo)，以下將分別介紹高維數(shù)據(jù)環(huán)境對推薦精準(zhǔn)度和推薦實(shí)時性的影響，最后分析了精準(zhǔn)度與實(shí)時性在高維數(shù)據(jù)環(huán)境下相互制約的原因。

　　3.1 高維數(shù)據(jù)環(huán)境對推薦精準(zhǔn)度的影響

　　個性化推薦是通過分析用戶行為數(shù)據(jù)或用戶背景數(shù)據(jù)等信息來判斷用戶的興趣偏好。用戶的興趣是多方面，每個方向上都可能有潛在的興趣點(diǎn)，要想感知這些興趣，就需要有相應(yīng)的用戶數(shù)據(jù)。總的來說，用戶興趣感知源越多，就越能從多個側(cè)面來推斷用戶的偏好。當(dāng)推薦系統(tǒng)處于高維數(shù)據(jù)環(huán)境時，主數(shù)據(jù)源和附屬數(shù)據(jù)源都涵蓋了大量的有用信息，推薦系統(tǒng)可以利用不同的算法模型來挖掘用戶的興趣。從這個角度來說，高維數(shù)據(jù)環(huán)境對提升推薦精準(zhǔn)度有正面的作用。

　　比如推薦系統(tǒng)可以利用用戶背景數(shù)據(jù)與消費(fèi)評價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，在多個用戶背景維度上對其興趣進(jìn)行細(xì)分，這樣預(yù)測出的用戶興趣的精準(zhǔn)度會大大提高，同樣的結(jié)合項(xiàng)目本身的屬性或者社交網(wǎng)絡(luò)、信任關(guān)系等也可以提升推薦的精準(zhǔn)度。總的來說，高維數(shù)據(jù)環(huán)境為推薦系統(tǒng)提供了豐富的興趣感知源，為推薦精準(zhǔn)度的提升奠定了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

　　3.2 高維數(shù)據(jù)環(huán)境對推薦實(shí)時性的影響

　　推薦實(shí)時性也是推薦質(zhì)量的重要指標(biāo)，當(dāng)用戶訪問網(wǎng)站時，推薦系統(tǒng)必須快速地識別用戶的潛在意圖，并及時給予推薦，這樣用戶根據(jù)系統(tǒng)推薦進(jìn)行進(jìn)一步的選擇。如果推薦集合的計(jì)算時間太長，無法保證推薦的實(shí)時性，用戶可能跳轉(zhuǎn)到另外一個頁面，其興趣可能已經(jīng)發(fā)生轉(zhuǎn)化，或者在新的頁面下已經(jīng)沒有了推薦欄的設(shè)置，無法實(shí)現(xiàn)推薦。

　　這樣系統(tǒng)的推薦質(zhì)量會大大下降，用戶體驗(yàn)也會降低。因此，保證推薦實(shí)時性對推薦系統(tǒng)來說非常重要。在高維數(shù)據(jù)環(huán)境下，用戶興趣感知源的增加，對推薦精準(zhǔn)度來說是利好，但是對于推薦實(shí)時性來說，會使得興趣挖掘的計(jì)算復(fù)雜度大幅提升，從而導(dǎo)致系統(tǒng)開銷過大，直接影響推薦系統(tǒng)的響應(yīng)。特別是將附屬數(shù)據(jù)源與主數(shù)據(jù)源進(jìn)行融合挖掘時，計(jì)算復(fù)雜度的數(shù)量級會大大增加。此外，當(dāng)大量用戶同時訪問時，系統(tǒng)的負(fù)擔(dān)會進(jìn)一步加重，系統(tǒng)響應(yīng)時間也會延長。總的來說，高維數(shù)據(jù)環(huán)境會降低推薦的實(shí)時性。

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