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    基于興趣相似度傳遞的增強(qiáng)LSH統(tǒng)計(jì)預(yù)測算法

    2020-03-13 10:56:36夏小娜
    關(guān)鍵詞:哈希物品檢索

    夏小娜 鄒 麒

    1(曲阜師范大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院 山東 曲阜 273165)2(曲阜師范大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院 山東 日照 276826)

    0 引 言

    個(gè)性化推薦是大數(shù)據(jù)和在線應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)。通過捕捉用戶的行為偏好與目標(biāo)需求,自主為用戶提供合適的服務(wù)。這里涉及兩個(gè)需求背景:一是用戶知道自己需要的具體是什么,二是用戶并不知道。這兩方面都需要有效的推薦策略。推薦時(shí)需要綜合考慮用戶自身的潛在需求,也要考慮受鄰近用戶的影響。但無論是面對(duì)怎樣的需求背景,當(dāng)大量的服務(wù)結(jié)果呈現(xiàn)在用戶面前時(shí),用戶并不能客觀評(píng)估排序潛在的大量可供選擇的服務(wù)?;诮y(tǒng)計(jì)預(yù)測的推薦策略幫助用戶從海量候選結(jié)果中提供有用和有效的建議,或者做有意義的引導(dǎo)和啟發(fā)。

    協(xié)同過濾是實(shí)現(xiàn)個(gè)性化統(tǒng)計(jì)、預(yù)測和推薦常用的方法之一,它對(duì)群體進(jìn)行搜索,從中找出與用戶興趣偏好近似的其他用戶作為“興趣近鄰”,對(duì)近鄰所偏好的相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行分析和考察,將它們組合起來,計(jì)算近似度和推薦權(quán)重,構(gòu)造出排序的候選列表[1]。

    在對(duì)大數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析并生成推薦列表時(shí),基于物品的過濾推薦方法明顯要比基于用戶的更快,但存在維護(hù)物品相似度表的額外開銷?;谖锲返耐扑]和基于用戶的推薦,對(duì)于數(shù)據(jù)集的稀疏性處理存在差異,但算法的本質(zhì)是類似的[2-3],在搜索鄰近用戶時(shí),以基于用戶或物品的相似度為基礎(chǔ),所實(shí)現(xiàn)的推薦效果取決于相似度度量的準(zhǔn)確性和有效性,以及關(guān)于相似度空間搜索和計(jì)算過程的能力。鄰近用戶的“鄰近”體現(xiàn)為用戶間關(guān)于目標(biāo)的近似選擇,以此所體現(xiàn)的近似興趣偏好,是圍繞用戶興趣借助算法實(shí)現(xiàn)的用戶鄰近域界定,即為“興趣近鄰”[4-5]。

    有關(guān)在線平臺(tái)的服務(wù)推薦,無論是基于用戶的推薦還是基于物品的推薦,相關(guān)的評(píng)分向量都是高維的,在高維數(shù)據(jù)空間中做到快速地定位相似的用戶或者物品,一般情況下有兩種解決思路:最近鄰域檢索和近似最近鄰檢索。因檢索過程是個(gè)NP問題,因此通常采取近似最近鄰方式。LSH(Locality-Sensitive Hash)[6]就是其中有效的研究方法。LSH的含義表征為將高維空間中鄰近的點(diǎn)HASH映射到低維空間后仍距離較近,原本較遠(yuǎn)的點(diǎn)映射后仍具有較遠(yuǎn)的距離[7]。本文改進(jìn)LSH應(yīng)用模型,充分計(jì)算用戶需求域的鄰近關(guān)聯(lián)信息,結(jié)合用戶自身的潛在偏好趨向,構(gòu)造自主的統(tǒng)計(jì)預(yù)測機(jī)制,設(shè)計(jì)了ILSH算法。

    1 相關(guān)工作

    基于分布式敏感哈希,設(shè)計(jì)隱私保護(hù)和可拓展的服務(wù)推薦方法[8]。有效降低實(shí)時(shí)推薦的運(yùn)算復(fù)雜度,提高評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)在高維空間中的相似性查詢效率;通過運(yùn)用兩個(gè)LSH策略分類高維數(shù)據(jù)[13],加入增量聚類算法,批量合并相似度矩陣以合并離線聚類算法;LSH兩級(jí)結(jié)構(gòu)可以提高檢索效率[15],將提取的特征外包給云服務(wù)器還需要做深入的研究,以便于減輕數(shù)據(jù)所有者和數(shù)據(jù)用戶的負(fù)擔(dān);進(jìn)一步,使得LSH用于視頻的異常檢測方法[17],將正?;顒?dòng)散列到多個(gè)特征桶中,過濾異?;顒?dòng),以此實(shí)現(xiàn)在線更新程序融入適應(yīng)視頻場景變化的LSH框架。

    基于鄰近搜索機(jī)制,可實(shí)現(xiàn)多對(duì)象優(yōu)化算法和局部敏感哈希的協(xié)同,解決“一對(duì)多”“多對(duì)一”動(dòng)態(tài)選擇和傳遞問題[9-10]。利用LSH發(fā)現(xiàn)真正感興趣的事件,加快集群發(fā)現(xiàn)過程,保持聚類質(zhì)量[11]。但該方法并沒有應(yīng)用于多個(gè)社交媒體數(shù)據(jù)集,無法比較同一事件在多個(gè)平臺(tái)的效果,方法還需要充分檢驗(yàn)以擴(kuò)展到更復(fù)雜的情形。

    LSH在Web服務(wù)中也得到了有效運(yùn)用。針對(duì)Map-Reduce中聚類大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)的有效分布式密度峰值問題[12],設(shè)計(jì)LSH進(jìn)化算法,以支持用戶指定所期望的近似準(zhǔn)確度,減少清洗數(shù)據(jù)和計(jì)算消耗;設(shè)計(jì)基于MapReduce編程模型的LSH并行集合相似度關(guān)聯(lián)方法,可以減少計(jì)算相似度時(shí)需求比較的次數(shù);實(shí)現(xiàn)LSH在WoS(Web of Science)和Scopus匹配中的應(yīng)用[16],實(shí)現(xiàn)檢測精確匹配,利于衡量高頻數(shù)據(jù)的重疊情況。

    SLH已得到了廣泛應(yīng)用,許多有關(guān)SLH的研究,多半是局限于某一領(lǐng)域或者特定數(shù)據(jù)集參數(shù)的調(diào)優(yōu),或者直接用于部分?jǐn)?shù)據(jù)的處理[18],并沒有從SLH數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法流程上進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn),在應(yīng)用過程中,同樣也帶來了其他沒有解決的問題。

    SLH已得到了廣泛應(yīng)用,許多有關(guān)SLH的研究,多半是局限于某一領(lǐng)域或者特定數(shù)據(jù)集參數(shù)的調(diào)優(yōu),或者直接用于部分?jǐn)?shù)據(jù)的處理[18],并沒有從SLH數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法流程上進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn),在應(yīng)用過程中,同樣也帶來了其他沒有解決的問題。本文從SLH設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)出發(fā),擴(kuò)展優(yōu)化算法,在提高統(tǒng)計(jì)預(yù)測運(yùn)算效率的前提下,提高興趣相似度的有效傳遞。

    2 局部敏感哈希

    2.1 基本定義

    定義1敏感的函數(shù)族

    給定一族哈希函數(shù),是一個(gè)從歐式空間到哈希編碼空間的映射。如果以下兩個(gè)條件都滿足,則稱此哈希函數(shù)為敏感的函數(shù)族[12]。

    (1) 若p∈B(q,r1),則PrH[h(q)=h(p)]≥p1;

    (2) 若p?B(q,r2),則PrH[h(q)=h(p)]≤p2。

    定義中B表示的是以q為中心,r1或r2為半徑的空間,圖1是該定義的坐標(biāo)系分布描述。

    圖1 定義1圖例

    定義2給定數(shù)據(jù)集S及相關(guān)的局部敏感哈希族x,y∈S,若數(shù)據(jù)對(duì)象x,y∈S成立,應(yīng)滿足定義為[13]:

    Ph∈H[h(x)=h(y)]=sim(x,y)

    (1)

    上述兩種定義的定義角度不同使得這兩種定義在形式上差距很大,但是本質(zhì)上是一致的,即越相近的數(shù)據(jù)對(duì)象發(fā)生哈希沖突的概率越高。

    2.2 基本思想

    在進(jìn)行預(yù)測推薦時(shí),無論是user-base還是item-base,預(yù)測過程的相似度計(jì)算其本質(zhì)都是基于物品的評(píng)分向量,由用戶和評(píng)分形成矩陣,具有高維的特點(diǎn)。要實(shí)現(xiàn)快速尋求相似的用戶或者物品,需要圍繞用戶或者物品進(jìn)行近鄰檢索。

    LSH的核心理念是通過一組哈希函數(shù),把相似的數(shù)據(jù)對(duì)象哈希到相同的哈希桶中,越相似的對(duì)象被哈希到相同桶中的概率越高。這些桶中的數(shù)據(jù)對(duì)象構(gòu)成目標(biāo)候選集,從而過濾掉大量的相似概率很低的數(shù)據(jù)對(duì)象。

    一般情況下,使用HASH技術(shù)有效避免沖突,如使用HashTable實(shí)現(xiàn)與Redis的一致性哈希過程。若經(jīng)過Hashing后,兩組數(shù)據(jù)具有相同的HASH VALUE,則LSH認(rèn)為同兩對(duì)象是具有相似性的。這樣,對(duì)每一次近似近鄰的查詢過程只需要對(duì)待檢測的對(duì)象進(jìn)行同樣的哈希過程,直接從對(duì)應(yīng)的HASH VALUE特征桶中找到相似的對(duì)象。

    建立一個(gè)哈希函數(shù)族,每個(gè)函數(shù)隨機(jī)生成不同的邊界,邊界之間形成區(qū)域。每個(gè)函數(shù)進(jìn)行向量運(yùn)算,生成一條有向線,如圖2所示,這些有向線的集合即是哈希族。生成有向線的條數(shù)是窮舉過程,目的是找到一個(gè)合適的位置,最終被圈在同一區(qū)域的點(diǎn)將視為相鄰的。

    圖2 LSH算法思想的幾何圖形解釋

    LSH運(yùn)算快,可以跨平臺(tái)實(shí)現(xiàn)合作推薦,而不破壞用戶的隱私。但LSH隨機(jī)分域過程也可能存在錯(cuò)誤。解決這個(gè)問題有兩個(gè)思路:一是使用多個(gè)獨(dú)立的哈希表,進(jìn)行多次區(qū)域分割;二是推薦前的多檢索策略,對(duì)于每一次檢索進(jìn)行評(píng)分預(yù)測,求取平均。

    2.3 增強(qiáng)局部敏感哈希

    局部敏感哈希的定義中不難看出,LSH雖然是近似最優(yōu)技術(shù),但是并不能保證計(jì)算結(jié)果的精確性,通過LSH我們能得到一個(gè)或多個(gè)Hash表,一次哈希會(huì)有很大的可能性將非相似的數(shù)據(jù)哈希到相同的哈希桶中,這種將非相似數(shù)據(jù)對(duì)象哈希到相同哈希桶中的情形稱為納偽(False Positive)。同時(shí)未將真正相似的對(duì)象哈希到相同哈希桶中的情形稱為拒真(False Negative)。為了保證局部敏感哈希的查詢質(zhì)量,需要盡量降低False Positive和False Negative,也就是實(shí)現(xiàn)LSH的增強(qiáng)。常用的增強(qiáng)LSH的方法有使用多個(gè)獨(dú)立的哈希表,運(yùn)用AND、OR、XOR等操作以及這些操作的級(jí)聯(lián)運(yùn)算。

    增強(qiáng)局部敏感哈希的執(zhí)行過程體現(xiàn)為:

    輸入: “user-item”評(píng)分記錄,pool_size代表每個(gè)哈希表所對(duì)應(yīng)哈希函數(shù)的個(gè)數(shù),hash_count是哈希表的個(gè)數(shù)。

    輸出: 具有hash_count個(gè)數(shù)目的哈希索引結(jié)構(gòu)。

    過程:

    Step1算法初始化。將“user-item”評(píng)分記錄轉(zhuǎn)換為“user-item”評(píng)分矩陣,具有m個(gè)用戶、n個(gè)項(xiàng)目的評(píng)分矩陣Dm×n表征為:

    對(duì)于一個(gè)用戶,其評(píng)分記錄可以表示為向量uk=(itemk,1.q,itemk,2.q,…,itemk,m.q),其中itemk,l.q(1≤l≤n,1≤k≤m)表示用戶k對(duì)于物品的評(píng)分,若該用戶從未評(píng)議過該項(xiàng)目則該評(píng)分為0。

    Step2LSH構(gòu)造。對(duì)于每個(gè)用戶u∈U,根據(jù)既定的哈希函數(shù)族{hk(u)}將評(píng)分記錄向量uk映射到哈??臻g中。hk(u)計(jì)算公式表示為:

    (2)

    式中:v是一個(gè)m維向量(v1,v2,…,vm),(1≤i≤m),其中vi的取值范圍為[-1,1],運(yùn)算符°表示對(duì)兩個(gè)向量進(jìn)行點(diǎn)積運(yùn)算。

    對(duì)于式(2)可以用一下物理模型進(jìn)行描述:

    向量v是一個(gè)對(duì)高維空間進(jìn)行分割的超平面,LSH的過程即是將分布在高維評(píng)分空間中的用戶評(píng)分點(diǎn)集進(jìn)行區(qū)域劃分,基于前文中關(guān)于LSH基本思想的闡述,如果兩個(gè)點(diǎn)相似,則會(huì)有極高的概率被超平面劃分到同一個(gè)區(qū)域當(dāng)中。

    Step 3LSH索引構(gòu)建。對(duì)于Dm×n中的每一個(gè)評(píng)分向量uk=(itemk,1.q,itemk,2.q,…,itemk,m.q),利用哈希函數(shù)進(jìn)行映射,并對(duì)每個(gè)哈希表進(jìn)行分桶構(gòu)建索引。

    Step 4用戶的興趣相似性檢索。有關(guān)用戶的興趣相似性檢索,只需將hash_count個(gè)哈希表中處于一個(gè)桶中的所有用戶的并集作為待預(yù)測目標(biāo)用戶的興趣最近鄰集合。在此基礎(chǔ)上,運(yùn)用上述三步,計(jì)算目標(biāo)最鄰近用戶的在線哈希族函數(shù)個(gè)數(shù)N,找到規(guī)模等于N的哈希桶,將用戶作為相似的候選“近鄰”放進(jìn)哈希桶。

    3 ILSH統(tǒng)計(jì)預(yù)測算法

    現(xiàn)實(shí)中的推薦系統(tǒng)的物品遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于用戶,而對(duì)于單個(gè)用戶而言,其評(píng)分向量往往是極其稀疏的。單純通過LSH算法找到目標(biāo)用戶的相似用戶進(jìn)而對(duì)所有物品進(jìn)行無差別的加權(quán)相加預(yù)測評(píng)分,并沒有考慮到用戶會(huì)對(duì)特定的產(chǎn)品存在一定的愛好偏差這一基本消費(fèi)心理。因此,本文的ILSH只將相似用戶對(duì)相似物品進(jìn)行平均加權(quán)取值,用以描述用戶對(duì)特定物品的愛好偏差。

    設(shè)定待預(yù)測目標(biāo)用戶u的最近鄰集合表示為U,目標(biāo)物品i的最近鄰集合為I,Rvi是近鄰用戶v對(duì)物品i的評(píng)分,則用戶u對(duì)i的預(yù)測評(píng)分為:

    (3)

    基于改進(jìn)LSH(后文用ILSH表示)的統(tǒng)計(jì)預(yù)測算法主要分為四個(gè)步驟,偽碼描述如算法1-算法4。

    算法1構(gòu)建LSH-family

    Hash_count: 哈希表的個(gè)數(shù)

    Pool_size: 每個(gè)哈希表中哈希函數(shù)的個(gè)數(shù),即哈希值

    Dimensions: 評(píng)分向量維度

    H(·): LSH函數(shù)族

    Fork=1toHash_count

    Forg=1topool_size

    Forl=1toDimensions

    Pkgl=random[-1,1]

    EndFor

    vk=(Pkg1,Pkg2,…,Pkgdimensions)

    EndFor

    Hk=(v1,v2,…,vpool_size)

    EndFor

    算法2分別對(duì)user和item構(gòu)建索引

    u(j):用戶j的評(píng)分向量

    i(k):物品k的評(píng)分向量

    Hu(·):根據(jù)用戶評(píng)分向量建立的LSH-family

    Hi(·):根據(jù)物品評(píng)分向量建立的LSH-family

    Users:用戶列表

    Items:為物品列表

    /*根據(jù)用戶評(píng)分向量和物品評(píng)分向量建立不同

    維度的LSH-family和哈希表*/

    Foru(j)inUsers

    Hj(u(j))=(v1·u(j),v2·u(j),…)

    Ubucket[Hj(u(j))]·append(userj)

    Fori(k)inItems

    Hk(i(k))=(v1·i(k),v2·i(k),…)

    Ibucket[Hk(i(k))]·append(itemk)

    算法3相似性檢索

    Utarget: 目標(biāo)用戶

    Itarget: 目標(biāo)物品

    Forx=1toHash_count

    hvu=Hu(Utarget)

    uset+=Ubucke[hvu]

    EndFor

    Fory=1toHash_count

    hvi=Hi(Itarget)

    Iset+=Ibucket[hvi]

    Endfor

    EndFor

    算法4統(tǒng)計(jì)預(yù)測評(píng)分

    similar_ratings=rating[uset,:]

    similar_ratings=similar_ratings[:,Iset]

    p_rating=similar_ratings

    [similar_ratings.nonzero()]mean()

    4 實(shí) 驗(yàn)

    4.1 訓(xùn)練數(shù)據(jù)集及評(píng)價(jià)指標(biāo)

    ILSH算法的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集選自University of Minnesota的GroupLens課題組提供MovieLens(http://grouplens.org/datasets/movielens/),涉及6 040個(gè)用戶關(guān)于3 706部電影的評(píng)議投票,共包括1 000 000個(gè)評(píng)分記錄,設(shè)定電影的評(píng)分?jǐn)?shù)值分布在區(qū)間[0, 5]。評(píng)分越高,則表明某用戶對(duì)某電影的興趣偏好度越大。

    有關(guān)用戶的評(píng)分統(tǒng)計(jì)度量標(biāo)準(zhǔn)定位于平均絕對(duì)誤差(Mean Absolute Error, MAE),通過計(jì)算興趣偏好近似用戶的評(píng)分與待評(píng)估的目標(biāo)用戶評(píng)分之間的偏差,根據(jù)此偏差大小預(yù)測準(zhǔn)確性。平均絕對(duì)誤差的數(shù)值越小,推薦準(zhǔn)確性越高。假設(shè)待預(yù)測的用戶評(píng)分表示為向量表達(dá)式p=(p1,p2,…,pm),實(shí)際的用戶評(píng)分向量為r=(r1,r2,…,rm),則平均絕對(duì)誤差為:

    (4)

    4.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及結(jié)果分析

    4.2.1pool_size和hash_count的選擇

    為了提高哈希的查詢質(zhì)量,盡量降低False Positive和False Negative,在實(shí)施中,通常會(huì)采用兩種策略[14]:

    (1) 在一個(gè)Hash表內(nèi)使用更多的哈希函數(shù);

    (2) 建立多個(gè)Hash表。

    本文實(shí)驗(yàn)主要考察pool_size和hash_count兩個(gè)參數(shù)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響,訓(xùn)練過程如圖3-圖5所示。用PYTHON實(shí)現(xiàn)本文算法,從實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的訓(xùn)練結(jié)果中可以看出,當(dāng)相關(guān)參數(shù)值分別設(shè)定為pool_size=7, hash_count=12, 所得到的MAE結(jié)果值最低,也是最好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。通過取不同的參數(shù)值訓(xùn)練數(shù)據(jù)可以看出,對(duì)于興趣度相似或近似的用戶,可以取得更好的檢索準(zhǔn)確率,從而確保較高的目標(biāo)服務(wù)推薦質(zhì)量,提高用戶的滿意度。

    圖3 不同參數(shù)對(duì)MAE的影響

    圖4 不同參數(shù)對(duì)MAE的影響

    圖5 不同參數(shù)對(duì)MAE的影響

    4.2.2與傳統(tǒng)基于用戶/物品的協(xié)同過濾算法的對(duì)比

    為檢驗(yàn)ILSH算法的優(yōu)勢,在算法訓(xùn)練中,我們劃定不同用戶評(píng)分的稀疏數(shù)據(jù)矩陣展開針對(duì)性檢驗(yàn)。稀疏數(shù)據(jù)并非無用數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)的稀疏度指的是不存在數(shù)據(jù)的多維結(jié)構(gòu)的單元的相對(duì)百分比,在數(shù)據(jù)稀疏的前提下從多維結(jié)構(gòu)中能否學(xué)習(xí)并挖掘出更多有效數(shù)據(jù),是算法的一個(gè)重要衡量指標(biāo)。這里我們設(shè)定稀疏度計(jì)量區(qū)間為[0.100,0.300],步長為0.025,在近似用戶評(píng)分矩陣的刪除數(shù)據(jù)比例上,比較用戶評(píng)分矩陣的稀疏度所實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)獲取效果,即對(duì)比本文提出的ILSH與傳統(tǒng)的基于用戶PCC(User-based Pearson Correlation Coefficient, UPCC)的協(xié)同過濾算法和基于物品(Item-based Peason Correlation Coefficient, IPCC)的協(xié)同過濾算法的MAE值。根據(jù)4.2.1節(jié)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,設(shè)定hash_count=12,pool_size=7。

    實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖6所示,當(dāng)數(shù)據(jù)稀疏度逐漸上升時(shí),UPCC、IPCC、ILSH的MAE都會(huì)有一定程度的上升,但本文提出的ILSH算法的MAE一直處于較小的水平,且比傳統(tǒng)的UPCC和IPCC的MAE低很多。

    圖6 UPCC、IPCC、ILSH的MAE隨著 數(shù)據(jù)稀疏度變化的對(duì)比

    4.2.3ILSH與最新LSH改進(jìn)算法的比較

    為將ILSH同最新LSH算法的執(zhí)行結(jié)果進(jìn)行有效比較,采用了與4.2.1節(jié)相同的實(shí)驗(yàn)方案,選取不同的用戶評(píng)分矩陣稀疏度,比較用戶評(píng)分矩陣在不同的稀疏度下兩種算法的MAE,實(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果如圖7所示。

    圖7 相關(guān)LSH算法與ILSH算法的MAE應(yīng) 對(duì)數(shù)據(jù)稀疏度的變化對(duì)比

    從圖7中可以看出,本文提出的ILSH算法的MAE值一直處于較低的水平且一直比IPLSH和UPLSH要低。這驗(yàn)證了ILSH算法的相對(duì)穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。

    5 結(jié) 語

    針對(duì)物品推薦體系中高維的用戶評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)以及物品選擇和管理的數(shù)據(jù)稀疏性對(duì)推薦決策帶來的影響,本文基于最新LSH優(yōu)化算法提出了基于ILSH的統(tǒng)計(jì)預(yù)測算法。實(shí)驗(yàn)表明,本文提出的ILSH能很好地應(yīng)對(duì)海量高維數(shù)據(jù)近似計(jì)算,有效減少數(shù)據(jù)稀疏度對(duì)統(tǒng)計(jì)預(yù)測精度的影響。今后將基于興趣偏好的“近鄰的近鄰也是我的近鄰”這一理論,結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法提高用戶興趣統(tǒng)計(jì)預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性和智能性。

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