面向移動APP的個性化推薦算法

尚燕飛 陳德運(yùn) 楊海陸

摘?要：針對移動互聯(lián)網(wǎng)移動端的推薦系統(tǒng)推薦滿意度和精度較低問題，在分析應(yīng)用信息系統(tǒng)推薦方法的基礎(chǔ)上，提出了一種基于用戶相似度和主題相似度個性化的移動APP信息推薦方法，該方法采用用戶相似度和個性化加權(quán)組合的方式生成信息推薦，使推薦信息更為個性化，提高了推薦精度。同時針對多用戶公用賬號和興趣發(fā)生變化的推薦問題，提出了一種基于復(fù)雜興趣的推薦算法，該方法通過挖掘用戶間的相似度、用戶的行為操作及興趣取向，使推薦信息更為準(zhǔn)確。同時，相比于性能較好的Popular推薦算法，本算法在準(zhǔn)確率上提高了3.91%，召回率提高了3.45%，覆蓋率提高了4.84%，性能明顯提高。因此，文中所提出方法用于移動APP的個性化推薦，為移動APP的個性化推薦提供了一種新方法。

關(guān)鍵詞：移動APP;推薦算法;推薦精度;個性化信息

DOI：10.15938/j.jhust.2018.06.021

中圖分類號： TP393.08

文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

文章編號： 1007-2683（2018）06-0116-08

Abstract：For the problem of low precision to both experience satisfaction and personalized requirement of Internet mobile terminal?based on the recommendation method of analyzing information system?a method of mobile APP information recommendation based on user similarity and subject similarity is proposed?which generated information recommendation by the weighted combination of user similarity and personalized?that the recommended information is more personalized?and the recommended accuracy is improved. At the same time?a recommendation algorithm based on complex interest is proposed?which makes the recommendation information more accurate by mining the similarity between users?the behavior of users and the orientation of interest for the recommendation problem of multi-user public account and interest change. Compared with the Popular which has better performance?the algorithm improves the accuracy rate by 3.91%?the recall rate is 3.45%?the coverage rate is improved by 4.84%?and the performance is improved obviously. Therefore?the method proposed in this paper is used to the personalized recommendation of APP?which provides a new method for mobile APP′s personalized recommendation.

Keywords：mobile application;recommendation algorithm;the accuracy of recommending;personalized information

0?引?言

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，移動端與互聯(lián)網(wǎng)的迅速融合，越來越多的移動APP出現(xiàn)在了用戶的移動設(shè)備上。隨之而來的移動APP網(wǎng)絡(luò)信息推薦服務(wù)需要響應(yīng)用戶實時、連續(xù)、個性化的服務(wù)需求。目前，推薦類的系統(tǒng)主要有基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)、協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)以及混合推薦系統(tǒng)[1]?；趦?nèi)容的推薦是根據(jù)信息的內(nèi)容與用戶偏好之間的相關(guān)性向用戶推薦，比較適用于文本信息推薦[2]。協(xié)同過濾推薦是根據(jù)具有類似觀點用戶的行為對目標(biāo)用戶進(jìn)行推薦[3]。混合推薦是為了解決單一推薦技術(shù)的不足，按照不同的混合策略（如加權(quán)、特征組合等）將不同的推薦技術(shù)進(jìn)行組合從而完成推薦[4]。

但是，當(dāng)前多數(shù)移動APP的信息推薦并未充分考慮用戶的個性化服務(wù)需求，只是根據(jù)用戶的歷史瀏覽記錄和選擇標(biāo)簽的形式來向用戶推薦相關(guān)信息，使得信息推薦的精度和用戶使用滿意度達(dá)不到較高的水平，特別是在復(fù)雜興趣推薦方面難以達(dá)到用戶的需求。目前比較出名的Applause推薦系統(tǒng)是基于位置上下文的個性化推薦系統(tǒng)，其位置信息主要通過移動設(shè)備自動感知或人為設(shè)定獲取，但是該系統(tǒng)沒有考慮新用戶的個人興趣，只是根據(jù)當(dāng)前位置附近APP的使用頻繁程度向用戶進(jìn)行推薦[5]。因此，本文通過挖掘用戶間的相似度，以及用戶的行為操作，并結(jié)合興趣取向，設(shè)計了一種具有較好推薦精度并滿足用戶需求的移動APP推薦算法。

在推薦系統(tǒng)中，冷啟動一直是一個很重要的問題。由于很多移動APP目前都支持使用第三方登陸，此處的冷啟動用戶興趣偏好主要通過第三方獲取偏好模型，在此不再贅述。

1?離線狀態(tài)下的信息推薦

1.1?用戶相似度的定義及計算

在具有推薦系統(tǒng)的移動APP中，用戶為了得到更加豐富、更加符合自己興趣的信息之前，往往需要注冊個人信息來使系統(tǒng)推薦給自己喜歡的數(shù)據(jù)，例如豆瓣中需要用戶選擇類型標(biāo)簽，書單推薦類軟件需要讓用戶輸入自己喜歡的書籍類型或者讀過的書籍名稱，還有招聘類的軟件需要用戶輸入條件信息來篩選自己想要的信息。以上信息無非分為兩類，即名稱型的用戶屬性（比如專業(yè)、學(xué)歷等）和數(shù)值型的用戶屬性（比如年齡、身高、健身頻率等）。

1）對于用戶屬性中的數(shù)值型屬性，主要是計算不同用戶之間屬性的絕對差值‖d‖=DA-DB。目前，有的學(xué)者將不同屬性絕對差值的最小和最大組成差值區(qū)間，在得到用戶的數(shù)值型屬性絕對差以后，差值落到某個小區(qū)間，對以上屬性值區(qū)間給定相應(yīng)的距離，并以此差值作為用戶個人信息數(shù)值屬性的度量距離Lnum[6]。但是，這種方法在統(tǒng)計用戶的數(shù)值屬性的時候，存在著數(shù)據(jù)顆粒度大小差距過大的問題，并且沒有考慮到數(shù)據(jù)的多個屬性使用的是不同的度量單位（比如，用戶A的身高為170cm，用戶B的身高為175cm，則Lnum=5cm;同樣，用戶A的工資為3000RMB，用戶B的工資為4000RMB，則Lnum=1000RMB），這將直接影響聚類分析的結(jié)果。為此，首先將數(shù)值型屬性進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，標(biāo)準(zhǔn)化的方法主要使用數(shù)值屬性標(biāo)準(zhǔn)化方法[7]。

對于一個用戶u，其屬性有n個，則將全部屬性定義為一個n維向量f（x1，x2，…，xn），xi為第i個屬性，則采用平均絕對差：

離線狀態(tài)下，選取喜好程度比較高的前N條信息推薦給用戶。

2?在線個性化的信息推薦

2.1?在線用戶行為權(quán)重特征求解算法

LDA是一種非監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，可以用來識別大規(guī)模文檔集或語料庫中潛藏的主題信息[8]。它采用了詞袋的方法，這種方法將每一篇文檔視為一個詞頻向量，從而將文本信息轉(zhuǎn)化為了易于建模的數(shù)字信息。但是詞袋方法沒有考慮詞與詞之間的順序，這簡化了問題的復(fù)雜性，同時也為模型的改進(jìn)提供了契機(jī)[9]。每一篇文檔代表了一些主題所構(gòu)成的一個概率分布，而每一個主題又代表了很多單詞所構(gòu)成的一個概率分布。C-LDA主題模型是在三層LDA算法的文檔主題層之前增加用戶選擇層形成四層C-LDA算法，在選擇主題概率向量時考慮其關(guān)注者的影響[10]?；谝苿覣PP的個性化推薦算法主要運(yùn)用LDA主題模型判斷用戶關(guān)注項目的主題分布和用戶的興趣偏好。

目前很多移動APP為了挖掘用戶的喜好和習(xí)慣，通常有很多體現(xiàn)用戶喜好的行為操作選項，例如對于某些信息，用戶可以點贊、分享、評論、轉(zhuǎn)發(fā)、收藏等操作，反應(yīng)了用戶對于此信息不同的喜好程度[11]。通常情況下，點贊比較簡單，用戶一般對于自己喜歡的或者有共鳴的信息進(jìn)行點贊操作;相比之下，評論操作比點贊操作更為復(fù)雜，用戶需要將自己的情感和思想用文字的形式表示出來，因此權(quán)重比點贊更高;而分享操作一般在用戶認(rèn)為此條信息對自己有很高的價值，并且對身邊的朋友有很高的價值的情況下才會發(fā)生，權(quán)重最高。因此將這些能夠反應(yīng)用戶情感喜好程度的行為操作進(jìn)行抽象，并賦予相應(yīng)的權(quán)重，累計到用戶的興趣偏好中。

算法基本思想是：首先對用戶具有行為操作的項目使用LDA提取用戶偏好。如果用戶對某一模塊的某一條信息具有能夠體現(xiàn)用戶喜好的行為操作（點贊、評論、分享，此處只列舉這三項操作），那么我們有理由認(rèn)為，這條信息對用戶是有價值的。由于本算法主要應(yīng)用于創(chuàng)業(yè)幫APP的個性化項目信息推薦模塊，模塊的用戶交互功能主要有點贊、評論與分享，基于項目中用戶操作頻率與喜好之間的對應(yīng)關(guān)系，對這三項操作分別賦予2，3，5的權(quán)重（不同APP下的權(quán)重可以根據(jù)情況另行賦予），即將行為操作轉(zhuǎn)化為評分操作。于是我們在計算用戶的興趣偏好的時候，將此類的興趣偏好的權(quán)重按照一定的規(guī)則提高。

算法流程如下：

首先對用戶的偏好評分集進(jìn)行初始化（1～2行），然后迭代循環(huán)判斷用戶的偏好集合（3～10行）。對于某一信息的評分是否超過一個閾值n，然后判斷該用戶在歷史偏好中的評分是不是超過了閾值n，如果都超過了，則相應(yīng)地提高用戶對于該興趣的權(quán)重值（4～8行）。反之，則降低用戶對于該興趣的權(quán)重值。最后規(guī)范化并返回S（u）。因為此算法只遍歷一次信息源，所以算法復(fù)雜度為O（N）。

2.2?推斷用戶興趣取向

用戶發(fā)布的每一條信息或者項目通常會涉及一個或多個主題，此類信息發(fā)布的特征正好和LDA主題模型相匹配?；诖耍谂袛嘤脩舭l(fā)布的信息所屬的主題分布時主要使用LDA主題模型，根據(jù)此模型可以初步判斷用戶的興趣取向[12]。

戶興趣會發(fā)生變化，這里需要在離線狀態(tài)下周期性地構(gòu)建訓(xùn)練集來更新φjwi，從而更新用戶的興趣數(shù)據(jù)集。

2.3?復(fù)雜興趣下的用戶偏好推薦

在很多推薦算法中，對于用戶興趣突然發(fā)生變化或者多人公用一個賬戶的復(fù)雜興趣推薦，目前還沒有比較有效的在線計算方法解決[14]?；诖?，提出一種基于復(fù)雜興趣推薦的算法，用來判斷用戶興趣突然變化或者多個人公用一個賬戶的情況。

其基本思想是：首先根據(jù)用戶在一個時間周期內(nèi)的地理位置信息的變化，構(gòu)造用戶自己的時間和行為偏好模型，因為在多個時間周期內(nèi)，移動用戶的位置變化往往有一定的規(guī)律性，這是我們進(jìn)一步挖掘用戶的行為偏好的前提條件[15]。以此偏好模型作為基礎(chǔ)，計算下一個周期內(nèi)的用戶偏好模型。設(shè)定一個周期閾值，以M個周期為基礎(chǔ)，計算每一個偏好的相似度，取平均值作為基礎(chǔ)偏好模型，此時再設(shè)定一個合適的偏好閾值，作為判斷用戶興趣突然發(fā)生變化或者多用戶共同使用一個賬戶的情況。為了提高判斷的精度，根據(jù)用戶在一個時間周期內(nèi)的行為操作屬性的變化加入到相似度判斷中，并將用戶對于移動APP的使用頻率加入到數(shù)據(jù)集中，定義如下：

算法流程如下：首先，初始化用戶U的推薦列表為空，并令simtool初始化為空（1～2行），然后根據(jù)用戶的每個周期的偏好矩陣uk，通過循環(huán)迭代，計算相近的兩個周期內(nèi)的偏好矩陣的相似度，并將前k個相似度依次加入到simtool中（3～5行）。當(dāng)k=M-1時，將第M個周期的用戶偏好矩陣與前M-1個周期的總體平均相似度對比，若相似度之差小于閾值σ，則說明第M個周期的用戶行為偏好與之前的用戶行為偏好相似度很低，重新根據(jù)推薦算法生成推薦列表;若相似度大于閾值σ，則說明相似度穩(wěn)定，按照原來的用戶偏好算法生成推薦列表（6～12行）。

在計算用戶臨近周期偏好相似度時，我們采取余弦相似度計算方法：

3?實驗與結(jié)果分析

實驗運(yùn)行在有用戶基礎(chǔ)的移動APP軟件中，實驗代碼采用Java語言實現(xiàn)，開發(fā)環(huán)境為MyEclipse10和Android Studio1.3，數(shù)據(jù)庫使用的是MySQL，實驗環(huán)境是由Windows7操作系統(tǒng)、雙核英特爾處理器、4GB內(nèi)存的PC組建。

3.1?實驗數(shù)據(jù)集

實驗數(shù)據(jù)主要來自創(chuàng)業(yè)幫APP項目2016年3月份到8月份的部分?jǐn)?shù)據(jù)，包括1000位用戶以及他們在這段時間中發(fā)布的所有項目信息，約3000條，這些數(shù)據(jù)保存于MySQL數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中。

數(shù)據(jù)集中一條項目信息的數(shù)據(jù)項有：項目編號、項目名稱、項目發(fā)起人、項目類型、發(fā)起時間、項目簡介、項目詳細(xì)介紹、項目需求、項目進(jìn)展、點贊數(shù)、評論、轉(zhuǎn)發(fā)、被關(guān)注數(shù)、瀏覽量。其中項目發(fā)起人已做匿名化處理，防止泄露用戶隱私。將實驗數(shù)據(jù)分為兩大部分，一部分為訓(xùn)練集，占70%，剩余的30%作為測試集。首先設(shè)置為用戶推薦的個性化項目信息為20條。以下將根據(jù)測評方法對項目進(jìn)行測評，最后展示實驗結(jié)果數(shù)據(jù)。

3.2?LDA模型對比

對C-LDA算法進(jìn)行改進(jìn)，現(xiàn)將改進(jìn)之后的算法與C-LDA、LDA進(jìn)行比較。比較方法通過計算Perplexity方法計算各模型的泛化程度來評估性能的優(yōu)劣。Perplexity值越低，模型的性能越好。實驗數(shù)據(jù)主要來自張磊等人的實驗結(jié)果，然后計算改進(jìn)后的C-LDA算法，具體數(shù)據(jù)如表1所示。

以上實驗表明，收斂后改進(jìn)的C-LDA算法的Perplexity值要小于C-LDA和LDA，證明了改進(jìn)后的算法性能較好。

3.3?離線計算推薦實驗

目前很多學(xué)者都對推薦類的算法進(jìn)行了研究[16]，評測算法的指標(biāo)主要以召回率和準(zhǔn)確率作為主要的指標(biāo)。對于用戶的交互數(shù)據(jù)，主要選取了所有用戶的真實歷史數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)集包含不記名的用戶屬性以及互動信息，同時剔除了那些受歡迎用戶的互動，測試集中選擇的是在訓(xùn)練期內(nèi)與其他用戶產(chǎn)生了互動信息的用戶。其中，召回率和準(zhǔn)確率的數(shù)據(jù)表主要包括用戶感興趣的項目、不感興趣的項目、向用戶推薦的項目及沒給用戶推薦的項目數(shù)。其中，記推薦的新聞是用戶感興趣的新聞為N，推薦的新聞總數(shù)記為M，沒有被推薦的項目但用戶卻感興趣的項目數(shù)為N′，則準(zhǔn)確率和召回率公式為：

p=NM，p′=NN+N′

同時，用戶鄰居數(shù)即相似用戶的個數(shù)K是一個很重要的參數(shù)，通過對K取不同的值，進(jìn)行對比實驗，得到表2。

由表2可知，有80個相似度較高的用戶時，對于推薦的準(zhǔn)確率和召回率是最好的。

在實驗中，針對相似度計算中3個權(quán)重α，β，χ，需要滿足條件為：α+β+χ=1，根據(jù)實際測試數(shù)據(jù)及現(xiàn)行規(guī)劃的最小二乘擬合法，不斷去調(diào)整α，β，χ的值，獲得最佳的實驗結(jié)果，最終通過多次試驗α=0.46，β=0.32，χ=0.22時，算法取得較好的推薦效果。

為了說明本離線算法的優(yōu)越性，我們選擇K=80，α=0.46，β=0.32，χ=0.22，并與現(xiàn)有的推薦算法UPCC[17]、IPCC[18]、PMF[19]做了對比實驗。對比數(shù)據(jù)如表3所示。

由實驗數(shù)據(jù)得出，本相似度算法和其他算法相比，優(yōu)于其他推薦算法，召回率和準(zhǔn)確率都有提高。

3.4?在線個性化推薦實驗

在線個性化推薦實驗主要結(jié)合離線計算的結(jié)果，同時調(diào)用在線推薦算法，為用戶在線狀態(tài)下注冊個人信息、多個用戶共用同一賬號以及用戶興趣突然發(fā)生變化的情況下進(jìn)行個性化信息推薦，為用戶解決復(fù)雜情況下的信息推薦。

數(shù)據(jù)集同樣選取創(chuàng)業(yè)幫APP中1000個注冊用戶，通過數(shù)據(jù)預(yù)處理將點贊、評論、轉(zhuǎn)發(fā)這三項數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的興趣偏好評分信息集作為測試集，清除用戶在數(shù)據(jù)集中的評分信息，但保留基本的注冊信息，剩余的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集。將1000個用戶看做新用戶，當(dāng)這些用戶登陸到APP系統(tǒng)以后，將這些用戶的行為操作轉(zhuǎn)化為評分行為后輸入到系統(tǒng)來表示當(dāng)前的興趣偏好，最后調(diào)用在線個性化推薦算法，更新用戶的興趣數(shù)據(jù)集，進(jìn)行項目信息推薦。 準(zhǔn)確率、召回率公式同離線計算公式相同。在這里，加入覆蓋率作為對比依據(jù)，覆蓋率指標(biāo)是指算法向用戶推薦的信息能覆蓋全部信息的比例[20]。覆蓋率公式如下：

計算1000個用戶的平均準(zhǔn)確率、召回率和覆蓋率。與本算法做對比的是離線計算推薦算法、Radom推薦算法（每次為用戶隨機(jī)推薦20條項目信息）、Popular推薦算法（每次為用戶推薦點贊等用戶操作量最高的熱門項目信息）。各算法性能對比見表4。

通過表3數(shù)據(jù)比較，可以得出本算法在性能上與Radom推薦算法和Popular推薦算法以及離線推薦算法相比，明顯要優(yōu)于這幾類算法。

通過以上實驗，證明了本算法相對于相關(guān)算法在用戶滿意度方面更高，同時在準(zhǔn)確率、召回率及覆蓋率方面有很好的表現(xiàn)，進(jìn)一步證明了本算法的合理性。

4?結(jié)?論

本文研究了移動APP的個性化推薦問題的難點，同時提出了基于用戶相似度和用戶行為操作的個性化推薦算法。離線推薦方面，相比于用戶相似度推薦算法，本算法通過計算用戶相似度并結(jié)合用戶間互動行為相似度，選取喜好程度比較高的信息推薦給用戶，提高了推薦精度。在線推薦方面，通過在線用戶行為權(quán)重特征求解算法，結(jié)合LDA主題模型提取用戶偏好，進(jìn)而判斷用戶興趣取向，推薦個性化信息。在復(fù)雜興趣推薦方面，由于目前還沒有比較有效的在線計算方法解決，基于此，提出一種基于復(fù)雜興趣推薦的算法，用來判斷用戶興趣突然變化或者多個人公用一個賬戶的情況。最后，通過實驗證明，本文算法可行，并在信息推薦精度和個性化方面優(yōu)于其他算法。同時本文算法還需要在推薦效率和滿足大用戶量的情況下進(jìn)行改進(jìn)，以適應(yīng)更多的移動APP推薦系統(tǒng)。

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（編輯：溫澤宇）