基于用戶行為的推薦算法研究

朱子江+劉東+劉壽強(qiáng)

摘 要：推薦系統(tǒng)是對用戶的歷史行為進(jìn)行挖掘，對用戶興趣信息進(jìn)行建模，并對用戶未來行為進(jìn)行預(yù)測，從而建立用戶和內(nèi)容的關(guān)系，滿足用戶對商品的推薦需求的一種智能系統(tǒng)。通過對主要的推薦算法進(jìn)行比較分析，提出一種基于用戶行為的推薦算法，挖掘用戶瀏覽閱讀行為的關(guān)聯(lián)規(guī)則，模擬實(shí)現(xiàn)了基于用戶行為的智能推薦系統(tǒng)，提高了推薦算法的有效性。

關(guān)鍵詞：推薦系統(tǒng)；關(guān)聯(lián)規(guī)則；用戶行為；數(shù)據(jù)挖據(jù)

DOIDOI：10.11907/rjdk.171378

中圖分類號：TP312

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號文章編號：1672-7800（2017）008-0043-03

0 引言

商家為了提高商品交易額，往往非常重視推薦活動，推薦方式豐富多彩。隨著電子商務(wù)平臺的出現(xiàn)和計算機(jī)技術(shù)發(fā)展，推薦方法升級到了智能推薦系統(tǒng)。智能推薦系統(tǒng)是建立在海量數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)上的一種商務(wù)智能平臺，在電子商務(wù)網(wǎng)站中為顧客購物提供決策支持和信息服務(wù)，旨在根據(jù)顧客的購物信息和對所購商品的反饋信息推薦顧客需求的商品，以及具有相同效能不同種類的商品[1-3]。

推薦系統(tǒng)主要由推薦候選對象、用戶、推薦算法3個要素組成[2]，能否達(dá)到智能推薦效果的關(guān)鍵是推薦算法。推薦系統(tǒng)分為單一推薦模式和協(xié)同推薦模式。例如，利用顧客和顧客之間的相似度進(jìn)行推薦，或者利用商品與商品之間的相似度進(jìn)行推薦，均為單一推薦模式，而兩者相結(jié)合取其相應(yīng)比重進(jìn)行的推薦則為協(xié)同推薦模式。推薦系統(tǒng)的有效性取決于所采用的推薦算法。

本文在分析推薦算法的基礎(chǔ)上，模擬實(shí)現(xiàn)了一種新的基于用戶行為的推薦系統(tǒng)，同時根據(jù)協(xié)同推薦系統(tǒng)中存在的問題，結(jié)合實(shí)際提出了一種改進(jìn)算法和推薦策略。

1 主要推薦算法

推薦系統(tǒng)中比較關(guān)鍵的算法是相似度計算，有顧客與顧客之間的相似度計算，也有商品與商品之間的相似度計算。相似度計算函數(shù)要具有同樣的函數(shù)簽名、返回值為浮點(diǎn)數(shù)等特征，其返回數(shù)值越大表示相似度越大。目前主要的推薦算法有基于內(nèi)容的推薦、基于協(xié)同過濾的推薦、基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦、基于效用推薦、基于知識推薦等。

由文獻(xiàn)[1]、[2]的研究可知：基于內(nèi)容的推薦算法優(yōu)點(diǎn)是用戶資料模型可隨用戶的偏好改變而發(fā)生變化，缺點(diǎn)是需要有用戶的歷史數(shù)據(jù)；協(xié)同過濾推薦算法主要采用最近鄰技術(shù)，最大優(yōu)點(diǎn)是能處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，能處理視頻、聲音等復(fù)雜推薦對象，但處理稀疏問題時精確度不高；基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦算法優(yōu)點(diǎn)是可以發(fā)現(xiàn)不同商品在銷售過程中的相關(guān)性，但關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)很耗時；基于效用推薦算法的優(yōu)點(diǎn)是它能把非產(chǎn)品的屬性考慮到效用計算中，但需要為每一個用戶創(chuàng)建一個效用函數(shù)；基于知識的推薦算法能解釋需求和推薦之間的關(guān)系，但對用戶群具有局限性。

綜上所述，各推薦方法優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)并存，由此可見，單一的推薦方法不能滿足推薦系統(tǒng)需求。實(shí)際應(yīng)用中，通過組合推薦的方法解決推薦系統(tǒng)運(yùn)行中所發(fā)現(xiàn)的問題，由此產(chǎn)生了基于內(nèi)容的協(xié)同過濾推薦方法。該方法通過基于內(nèi)容的算法產(chǎn)生一個推薦結(jié)果，再用協(xié)同過濾推薦算法產(chǎn)生一個推薦結(jié)果，將兩者根據(jù)某一權(quán)值進(jìn)行結(jié)合，得出一個新的推薦結(jié)果[4]。組合推薦理論方法很多，但在同一推薦系統(tǒng)中，對不同問題的推薦結(jié)果不一定都有效，組合推薦所要解決的問題就是盡可能地避免推薦算法各自的缺點(diǎn)。

2 基于用戶行為的關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦算法

在電子商務(wù)或網(wǎng)絡(luò)瀏覽行為場景中，通過用戶對已購商品的評價來進(jìn)行推薦是比較普遍的做法，但用戶有時沒有給出評價。當(dāng)用戶只提供二元數(shù)據(jù)（購買與否或者是有沒有點(diǎn)擊過）時，就無法應(yīng)用基于評價的算法。這時可以采用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，即僅對最鄰近用戶的購買記錄分析，取得潛在的相似信息。當(dāng)用戶A在瀏覽某一商品S時，購買過商品S的鄰居用戶會將已買的商品推薦給用戶A，這種算法可以推薦給感興趣但從來沒有瀏覽過此商品的用戶。

2.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則

以關(guān)聯(lián)規(guī)則[5-8]為基礎(chǔ)的推薦算法，把推薦對象作為規(guī)則體，把已購商品作為規(guī)則頭，對購買記錄進(jìn)行技術(shù)處理，發(fā)現(xiàn)最鄰近用戶以及商品購買習(xí)慣，挖掘出相關(guān)性。具體關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)用場景如表1所示。

在上述場景中，商品1和商品2的余弦相關(guān)系數(shù)為： （1，0，0）·（0，1，1）||（1，0，0）||||（0，1，1）||=0（1）

商品1和商品3的余弦相關(guān)系數(shù)為： （1，0，0）·（1，1，0）||（1，0，0）||||（1，1，0）||=12（2）

商品2和商品3的余弦相關(guān)系數(shù)為：

（0，1，1）·（1，1，0）||（0，1，1）||||（1，1，0）||=12（3）

由公式（1）-（3）可推導(dǎo)出：瀏覽商品1的顧客會被推薦購買商品3，而瀏覽商品2的顧客會被推薦購買商品3，瀏覽了商品3的會被推薦購買商品1（并由1推薦2）。該模型只使用了每對項目間的一個參數(shù)（余弦相關(guān)系數(shù)）產(chǎn)生推薦。因此，如果有n個商品，則需要計算和存儲 n（n-1）/2次余弦相關(guān)系數(shù)[9-11]。

2.2 算法實(shí)現(xiàn)

根據(jù)上述關(guān)聯(lián)規(guī)則并進(jìn)行改進(jìn)，建立基于用戶行為的關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦算法[9-12]，算法流程如圖1所示。

2.2.1 用戶行為記錄庫建立

實(shí)驗數(shù)據(jù)取5個用戶和15種讀物作為樣本。用戶編號為0-4，讀物編號為：0理想國、1論語、2英語、3悲慘世界、 4大學(xué)、5中庸、6大千世界、7數(shù)學(xué)、8地理、9物理、10生物、11化學(xué)、12國富論、13模電、14信號系統(tǒng)。用戶行為標(biāo)記：讀過標(biāo)記為1，沒有讀標(biāo)記為0。構(gòu)建用戶行為數(shù)據(jù)樣本庫如表2所示。

2.2.2 運(yùn)算矩陣建立

建立用戶-讀物矩陣A1，讀物和用戶編號為從0開始的整數(shù)，橫向15個，為讀物編號。

2.2.3 矩陣運(yùn)算假設(shè)有用戶U想讀理想國和論語，當(dāng)選擇了理想國和論語這兩個讀物后（編號為0和1），系統(tǒng)開始進(jìn)行推薦運(yùn)算：在運(yùn)算矩陣A2中取理想國和論語這兩個列，第0列和第1列，然后進(jìn)行&（and）運(yùn)算得到右邊的列（第3列，理想國&論語），見矩陣A3。第1行、第2行、第3行的值都為1，則代表這個編號為1、2、3的用戶（下標(biāo)從第0行開始計算）曾同時閱讀過理想國和論語，即用戶U的鄰居用戶集為U鄰居{用戶1，用戶2，用戶3}。endprint

2.2.4 鄰域矩陣

由用戶U的鄰居用戶集U鄰居可知，有相同閱讀記錄的用戶行為具有一定的相似性。只要能知道用戶1、2、3還閱讀了其它讀物，然后按閱讀比率進(jìn)行統(tǒng)計，就可給用戶U進(jìn)行有效推薦[13]。

用戶1、2、3還閱讀了哪些讀物可由運(yùn)算矩陣A2推導(dǎo)得知，見矩陣A4， 矩陣的每一行代表每個用戶的讀物記錄。

設(shè)矩陣A4這3行分別為 T1、T2、T3，進(jìn)行與運(yùn)算（or）后，可以得出用戶1、2、3閱讀行為相似性矩陣T=T1|T2|T3 ，求得T=[1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0]，即閱讀行為相似性矩陣T代表這3個用戶都閱讀了哪些讀物。對照讀物編號表，這3個用戶閱讀了0理想國、1論語、2英語、10生物、12國富論。

由運(yùn)算矩陣A3可知，用戶U已經(jīng)選擇了理想國和論語，即用戶U的行為矩陣A=[1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]，通過矩陣減法可得用戶U的鄰域矩陣L=T-A=[0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0]。

2.2.5 推薦結(jié)果

由鄰域矩陣L對照讀物編號可知：2英語、10生物、12國富論3本讀物都可以作為用戶U的推薦讀物，這些數(shù)據(jù)來源于3個用戶的閱讀記錄。根據(jù)運(yùn)算矩陣A4閱讀記錄（0英語，1論語），統(tǒng)計這些用戶（1，2，3）閱讀2英語、10國富論、12生物的百分比，再根據(jù)百分比的高低向用戶U列出3本讀物的推薦強(qiáng)度（強(qiáng)烈推薦、首要推薦、次要推薦），提出推薦的有效性。

由運(yùn)算矩陣A4可知：

（1）2英語在矩陣第3列上，所有的位置都為1，表示閱讀過英語的鄰居用戶占100%。

（2）10生物在矩陣第11列上，3個中有2個位置為1，表示閱讀過生物的鄰居用戶占67%。

（3）12國富論在矩陣第13列上，3個位置只有一個1，表示閱讀過國富論的鄰居用戶占33%。

綜上最終給用戶U的推薦結(jié)果為：強(qiáng)烈推薦—2英語，首要推薦—10生物，次要推薦—12國富論。

實(shí)驗仿真結(jié)果如圖2所示。

3 算法總結(jié)

基于用戶行為的關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦算法是通過加權(quán)和對最鄰域運(yùn)算得出的推薦結(jié)果，可以根據(jù)系統(tǒng)要求來限定推薦條件，從而實(shí)現(xiàn)項目的推薦。從實(shí)驗仿真結(jié)果來看，該算法在一個中小型系統(tǒng)中應(yīng)用完全沒有問題，而且推薦結(jié)果有效性高。對一些大型的具有上千萬用戶的商業(yè)網(wǎng)站應(yīng)用，將一個用戶和其他所有用戶進(jìn)行比較，然后再對每位用戶行為進(jìn)行比較，會使系統(tǒng)負(fù)荷非常大，為解決這一問題，目前最好的方法是對相似度進(jìn)行離線計算[13-14]。在針對大規(guī)模樣本數(shù)據(jù)集進(jìn)行推薦時，基于項目進(jìn)行過濾的方式明顯要比基于用戶行為的過濾更快，但它有離線計算、維護(hù)項目相似度列表等系統(tǒng)開銷。從推薦的有效性來看，基于用戶行為的推薦優(yōu)勢更明顯。

4 結(jié)語

智能推薦系統(tǒng)是未來電子商務(wù)和社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的必然需要[15]。本文介紹和分析了一些主流的推薦算法，比較分析了各自的優(yōu)缺點(diǎn)，結(jié)合實(shí)際情況，闡述了推薦技術(shù)應(yīng)用和需要改進(jìn)的問題。本文實(shí)現(xiàn)了基于用戶行為的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的推薦系統(tǒng)，將用戶的隱形購買或瀏覽行為應(yīng)用到推薦系統(tǒng)上。

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