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    基于雙維度云模型的協(xié)同過濾推薦算法

    2018-01-29 01:36:48劉美博滿君豐
    關(guān)鍵詞:相似性集群維度

    劉美博,滿君豐,彭 成,劉 鳴

    (湖南工業(yè)大學(xué) 計(jì)算機(jī)與通信學(xué)院 湖南 株洲 412000)

    0 引言

    網(wǎng)絡(luò)的迅速普及和通信方式的多樣化給人們帶來了極大的便利,同時(shí)也造成了信息量的急劇增加。如何從大量信息中篩選出人們需要的信息就需要用到推薦系統(tǒng)。當(dāng)前,推薦系統(tǒng)受到了廣泛關(guān)注,而找到更好的推薦算法并合理應(yīng)用一直是研究熱點(diǎn)。

    現(xiàn)有的推薦算法中,主流應(yīng)用的推薦算法就是協(xié)同過濾推薦算法。傳統(tǒng)的推薦算法在數(shù)據(jù)比較稀疏時(shí),不能很好的進(jìn)行相似度計(jì)算,導(dǎo)致推薦系統(tǒng)質(zhì)量較低。同時(shí)新用戶引進(jìn)時(shí),由于數(shù)據(jù)量比較少,造成不能得到很好的推薦,這就是冷啟動(dòng)問題[1]。

    本文針對上述問題,基于前人的研究成果,提出一種雙維度的協(xié)同過濾推薦算法。該算法是基于Hadoop分布式平臺來實(shí)現(xiàn)的,充分發(fā)揮了Hadoop集群的優(yōu)勢。并且該算法選取用戶和項(xiàng)目兩個(gè)維度的數(shù)據(jù)展開研究,采用基于云模型的相似度計(jì)算方法[2]計(jì)算出用戶相似度和項(xiàng)目相似度,然后通過動(dòng)態(tài)度量方法計(jì)算出權(quán)值,再根據(jù)得到的相似度和權(quán)值求得用戶對項(xiàng)目的評分預(yù)測值。通過實(shí)驗(yàn),我們發(fā)現(xiàn)該算法對于以上問題得到了一定的解決。

    1 國內(nèi)外現(xiàn)狀及分析

    國內(nèi)外學(xué)者針對上面提到的問題進(jìn)行了一定的改進(jìn)。文獻(xiàn)[3]提出了一種將聚類算法與SVD算法相結(jié)合的新方法,通過使用他們的屬性來對用戶進(jìn)行分類。然后用SVD算法分解評級矩陣,并將它們重新聯(lián)合到新的評級矩陣中,以計(jì)算每對用戶之間的相似性。該方法不僅可以改善“冷啟動(dòng)”和“數(shù)據(jù)稀疏”問題,還可以提高系統(tǒng)的效率和可擴(kuò)展性。文獻(xiàn)[4]在[0,1]范圍內(nèi)基于評級矩陣分解為兩個(gè)非負(fù)矩陣的分量,通過這個(gè)分解可以準(zhǔn)確地預(yù)測用戶的評級,找出相似的用戶組。文獻(xiàn)[3-4]都是通過矩陣分解來解決傳統(tǒng)推薦算法的數(shù)據(jù)稀疏問題,但該方法還存在不足,通過矩陣分解降維會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)失真,之后計(jì)算出來的相似性誤差較大,導(dǎo)致推薦系統(tǒng)準(zhǔn)確性降低。

    文獻(xiàn)[5]提出了一種基于用戶偏好聚類的新型有效協(xié)同過濾推薦算法,引入了用戶組以區(qū)分具有不同偏好的用戶。通過考慮活動(dòng)用戶的偏好,從相應(yīng)的用戶組獲得最近的鄰居集合。分別考慮本地和全局透視中的用戶偏好,以優(yōu)選地計(jì)算用戶之間的相似性。文獻(xiàn)[6]中主要是通過計(jì)算用戶間對不同類型項(xiàng)目的評分相似度,并通過這多個(gè)相似度更加精確地得出最終的預(yù)測評分。文獻(xiàn)[7]中主要通過計(jì)算用戶間的屬性相似度和互動(dòng)相似度,再結(jié)合動(dòng)態(tài)權(quán)值分配計(jì)算綜合的用戶相似度。文獻(xiàn)[5-7]都是屬于基于用戶這一分支的算法,都采用的是用戶—項(xiàng)目評分矩陣。在推薦精度方面做了很多研究,使得推薦系統(tǒng)精確度得到大大提高,但擴(kuò)展性問題和稀疏性問題還是存在。文獻(xiàn)[8]通過使用多個(gè)相似性度量來計(jì)算項(xiàng)目之間的相似性,然后使用這些相似性值來預(yù)測用戶的評級,并提出了一種基于項(xiàng)目的CF算法的MapReduce優(yōu)化。該文獻(xiàn)很好地解決了擴(kuò)展性問題,同時(shí)在效率方面也有顯著提高,但數(shù)據(jù)稀疏問題還是考慮得不全面。

    文獻(xiàn)[9]運(yùn)用了兩維度的數(shù)據(jù),再根據(jù)兩個(gè)維度的評分矩陣進(jìn)行相似度計(jì)算。該算法充分考慮了兩個(gè)維度的數(shù)據(jù),并引入了不確定近鄰因子的概念,很好地解決了數(shù)據(jù)稀疏問題,推薦精度也得到了提高。但該算法對于擴(kuò)展性問題還是沒有很好地解決,處理稀疏數(shù)據(jù)方面也能得到改進(jìn)。而本文在此基礎(chǔ)上,在相似度計(jì)算時(shí)運(yùn)用云模型,然后通過Hadoop平臺來處理大數(shù)據(jù)問題。這使得處理數(shù)據(jù)稀疏的能力得到了進(jìn)一步的提高,同時(shí)對于擴(kuò)展性問題也提出了解決方案。

    2 協(xié)同過濾推薦算法

    協(xié)同過濾推薦算法其基本思想是“物以類聚,人以群分”,依據(jù)相似性而產(chǎn)生推薦[10-11]。

    要想運(yùn)用協(xié)同過濾推薦算法,其數(shù)據(jù)必須是一個(gè)矩陣形式,如表1所示,其中U是用戶,I是項(xiàng)目,Rmn表示用戶集中的用戶m對項(xiàng)目集中的項(xiàng)目n的評分。

    該算法的核心就是尋找最近鄰居,要想找到鄰居必需計(jì)算相似性,常用的度量相似性的方法有以下三種[12]。

    表1 用戶-項(xiàng)目評分

    (1)

    (2)修正的余弦相似性:在余弦相似性基礎(chǔ)上,考慮不同用戶評分尺度不同的問題,把余弦相似性中的向量減去平均評分向量[8]如式(2)所示:

    (2)

    式中,Ri,d為用戶i對項(xiàng)目d的評分;Ri為用戶i對項(xiàng)目的平均評分;Rj為用戶j對項(xiàng)目的平均評分;Iij為用戶i與用戶j都評分過的項(xiàng)目。

    (3)相關(guān)相似性:計(jì)算Pearson相關(guān)系數(shù)來進(jìn)行度量如式(3)所示:

    (3)

    以上三種方法為常用的相似性度量方法,而本文采用的是云模型相似性度量方法。

    (4)云模型相似性:先根據(jù)評分矩陣統(tǒng)計(jì)得出用戶或項(xiàng)目的評分頻度向量Ui=(u1,u2,u3,u4,u5)(1≤i≤m),再通過逆向云算法計(jì)算特征向量如下:

    特征向量Vi=(Exi,Eni,Eei),Vj=(Exj,Enj,Eej)。

    (4)

    通過上述方法計(jì)算出相似用戶后,再根據(jù)公式(5)計(jì)算來產(chǎn)生推薦。

    (5)

    其中NESI表示鄰居集。

    算出預(yù)測評分后,再把評分值進(jìn)行排序,然后再根據(jù)TOP-N算法做出推薦[13]。

    3 雙維度云模型協(xié)同過濾推薦算法

    本文主要選取了基于項(xiàng)目云模型相似度和基于用戶云模型相似度來綜合得出最終預(yù)測評分,下面給出具體推薦示意圖,如圖1所示。

    圖1 推薦示意圖

    3.1 相關(guān)算法的實(shí)現(xiàn)

    算法1 基于項(xiàng)目云模型相似度計(jì)算

    輸入:項(xiàng)目集合I、用戶集合U、評分矩陣RU×I

    輸出:項(xiàng)目間的相似度矩陣SIMI×I

    第1步:遍歷項(xiàng)目集合I對矩陣RU×I中未評分的項(xiàng)目添加為0分;

    第2步:統(tǒng)計(jì)項(xiàng)目的評分頻度向量Iu=(i1,i2,i3,i4,i5),再通過逆向云算法計(jì)算特征向量;

    第3步:參照公式(4)計(jì)算兩項(xiàng)目間相似度sim(ix,iy)。

    算法2 基于用戶云模型相似度計(jì)算

    輸入:項(xiàng)目集合I、用戶集合U、評分矩陣RU×I

    輸出:用戶間的相似度矩陣SIMU×U

    第1步:遍歷用戶集合U對矩陣RU×I中未評分的項(xiàng)目添加為0分;

    第2步:統(tǒng)計(jì)用戶評分頻度向量Ui=(u1,u2,u3,u4,u5),再通過逆向云算法計(jì)算特征向量;

    第3步:根據(jù)公示(4)計(jì)算用戶ux與uy的相似度sim(ux,uy)。

    3.2 推薦過程的MapReduce處理流程

    (1)相似度計(jì)算的MapReduce

    Map階段:接收評分矩陣后,對每個(gè)評分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行提取,①基于項(xiàng)目這一維度以項(xiàng)目對(ix,iy)作為key值,項(xiàng)目對應(yīng)的評分對(Sx,Sy)作為value值輸出。②基于用戶這一維度以用戶對(ux,uy)作為key值,用戶對應(yīng)的評分對(Sx,Sy)作為value值輸出

    Reduce階段:接收Map階段的數(shù)據(jù),① 基于項(xiàng)目這一維度根據(jù)算法1計(jì)算項(xiàng)目間的相似度;②基于用戶這一維度根據(jù)算法2計(jì)算用戶間的相似度;③將結(jié)果保存輸出。

    (2)預(yù)測評分的MapReduce

    Map階段:根據(jù)相似度的值,①基于項(xiàng)目這一維度得出每個(gè)項(xiàng)目相似度最高的N個(gè)項(xiàng)目定義為鄰居,以項(xiàng)目為key值,項(xiàng)目鄰居為value值輸出。②基于用戶這一維度得出每個(gè)用戶相似度最高的N個(gè)項(xiàng)目定義為鄰居,以用戶為key值,用戶鄰居為value值輸出。

    Reduce階段:接收Map階段的數(shù)據(jù),根據(jù)算法2計(jì)算出兩個(gè)維度目標(biāo)用戶對未評分項(xiàng)目的預(yù)測評分。

    3.3 綜合預(yù)測評分

    接收以上得出的兩個(gè)預(yù)測評分,動(dòng)態(tài)確定兩個(gè)評分的權(quán)值分配,此處引入近鄰群和信任子群:

    S(Ua)={Ux|Sim′(Ua,Ux)>μ,a≠x}

    (6)

    S(Ij)={Ix|Sim′(Ij,Iy)>ν,j≠y}

    (7)

    近鄰群大小|S(Ua)|=m;|S(Ij)|=n。

    S′(Ua)={Ux|Sim′(Ua,Ux)>μ&|IUa∩IUx|>ε,a≠x}

    (8)

    S′(Ij)={Iy|Sim′(Ij,Iy)>ν&|UIj∩UIy|>δ,j≠y}

    (9)

    信任子群大小|S′(Ua)|=m′;|S′(Ij)|=n′;其中μ,v,ε,δ為閾值。

    如果(m′+n′)>0,則

    如果(m+n)>0,則

    其他,a=1-a=0.5

    其中φ為調(diào)和參數(shù)。

    根據(jù)公式(10)計(jì)算目標(biāo)用戶對未評分項(xiàng)目的綜合預(yù)測評分,然后通過對評分排列,將最終的結(jié)果推薦給目標(biāo)用戶。

    Pay=(1-a)*P1ay+a*P2ay

    (10)

    式中,a為評分的權(quán)值;P1ay為基于項(xiàng)目相似度的目標(biāo)用戶對未評分項(xiàng)目的預(yù)測評分;P2ay為基于云模型用戶相似度的目標(biāo)用戶對未評分項(xiàng)目的預(yù)測評分。

    4 實(shí)驗(yàn)及分析

    4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與數(shù)據(jù)度量標(biāo)準(zhǔn)

    用7臺普通的PC搭建Hadoop組成集群,命名為master、slave1~slave6。以Grouplens網(wǎng)站下載的數(shù)據(jù)MovieLens 100 K、MovieLens 1 M、MovieLens 10 M為例,如表2所示。

    表2 數(shù)據(jù)集描述

    對數(shù)據(jù)MovieLens 100 K的評分矩陣進(jìn)行隨機(jī)劃分,訓(xùn)練集與測試集比例為4∶1。進(jìn)行5次隨機(jī)劃分,得到5組數(shù)據(jù)dataset1~dataset5。采用平均絕對偏差(MAE)作為推薦的度量標(biāo)準(zhǔn)[14],MAE的大小與推薦質(zhì)量成反比關(guān)系。假設(shè)預(yù)測的評分集為{P1,P2…Pn},對應(yīng)的實(shí)際評分集{r1,r2…rn}。

    (11)

    采用加速比表示處理海量數(shù)據(jù)時(shí)集群節(jié)點(diǎn)數(shù)對性能方面的影響。加速比定義:K=T1/Tn。

    T1表示單節(jié)點(diǎn)運(yùn)行耗費(fèi)的時(shí)長,Tn表示n個(gè)節(jié)點(diǎn)運(yùn)行耗費(fèi)的時(shí)長。

    4.2 集群與單機(jī)實(shí)驗(yàn)及對比

    將節(jié)點(diǎn)數(shù)量分別啟動(dòng)1~7臺TaskTracker節(jié)點(diǎn),構(gòu)成不同規(guī)模的分布式集群,測試該算法在Hadoop平臺下時(shí)效性方面是否顯著提升。實(shí)驗(yàn)主要分析兩個(gè)方面:(1)算法在海量數(shù)據(jù)時(shí)集群的節(jié)點(diǎn)數(shù)對性能的影響;(2)同一數(shù)據(jù)集下,算法在單機(jī)環(huán)境與集群環(huán)境的時(shí)效對比。加速比實(shí)驗(yàn)圖如圖2所示。

    圖2 加速比實(shí)驗(yàn)圖

    從圖2可看出,當(dāng)集群節(jié)點(diǎn)數(shù)從1加到5時(shí),加速比幾乎呈線性增長,節(jié)點(diǎn)5以后增速下降。說明節(jié)點(diǎn)增加確實(shí)能提高推薦算法效率,但是理論上增加一個(gè)節(jié)點(diǎn)提升1倍效率,在實(shí)際上很難達(dá)到。

    單機(jī)與Hadoop集群性能對比如表3所示。從表3可看出:(1)數(shù)據(jù)集的遞增,單機(jī)環(huán)境下CPU和內(nèi)存消耗迅速,無法滿足計(jì)算所需資源導(dǎo)致性能降低;(2)數(shù)據(jù)集較小時(shí),單機(jī)用時(shí)比集群少,效率比集群高,主要由于Hadoop集群創(chuàng)建、啟動(dòng)作業(yè)都要耗時(shí),各節(jié)點(diǎn)通信也需要耗時(shí),實(shí)際計(jì)算用時(shí)占比很?。?3)隨數(shù)據(jù)集增大,集群在時(shí)效方面比單機(jī)有明顯提升,運(yùn)行速度明顯加快,并且數(shù)據(jù)集太大單機(jī)會(huì)出現(xiàn)溢出現(xiàn)象,集群仍然能高效的計(jì)算。

    表3 單機(jī)與Hadoop集群性能對比

    4.3 與其他推薦算法的對比實(shí)驗(yàn)

    下面主要對基于雙維度云模型的協(xié)同過濾推薦算法(DCCF)、基于用戶的協(xié)同過濾推薦算法(UBCF)、基于項(xiàng)目的協(xié)同過濾推薦算法(IBCF)和不確定近鄰的協(xié)調(diào)過濾推薦算法(UNCF)[10]四種算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)比較,得到各個(gè)階段的數(shù)據(jù)。選取數(shù)據(jù)MovieLens 100 K的評分矩陣,分別用100、500、900個(gè)用戶進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

    圖3、圖4和圖5為不同用戶數(shù)時(shí)的MAE值,對比可見,DCCF算法取得了最低的MAE值,明顯提高了推薦準(zhǔn)確度,通過云模型數(shù)據(jù)稀疏問題也得到了合理解決。且用戶數(shù)越多,該方法的優(yōu)勢越明顯,推薦質(zhì)量越高;同時(shí)鄰居集越大,從而使推薦質(zhì)量增加。

    圖3 各種協(xié)同過濾推薦算法與DCCF算法的比較(100個(gè)用戶)

    圖4 各種協(xié)同過濾推薦算法與DCCF算法的比較(400個(gè)用戶)

    圖5 各種協(xié)同過濾推薦算法與DCCF算法的比較(900個(gè)用戶)

    5 結(jié)論

    針對越來越龐大的網(wǎng)絡(luò)資源和以往推薦算法存在的不足,本文提出了一種基于雙維度云模型的協(xié)同過濾推薦算法(DCCF)。該算法充分利用了Hadoop集群的優(yōu)勢,有效結(jié)合了云模型,并且通過動(dòng)態(tài)確定權(quán)重,使得目標(biāo)用戶對目標(biāo)項(xiàng)目的預(yù)測評分更加精確。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明,該算法能適應(yīng)大數(shù)據(jù)環(huán)境,并由于利用了云模型和兩個(gè)維度數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)稀疏性問題得到了合理的解決,推薦質(zhì)量也上升了一個(gè)檔次。而隨著時(shí)間的變化,人們的興趣也會(huì)發(fā)生改變,如何來衡量變化對推薦質(zhì)量的影響,是下階段的研究重點(diǎn)。

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