基于協(xié)同過濾的美食店鋪推薦算法

林帥伽 俞婷 程芳穎

摘要：最近，隨叫隨到的外賣服務(wù)在中國非常流行，美團(tuán)、大眾點(diǎn)評(píng)每天的外賣訂單超過3000萬份，美食平均在30分鐘內(nèi)送到食客手中。如何推薦出更符合用戶喜好的餐廳，成為當(dāng)下商家和用戶較為關(guān)心的話題。針對(duì)如何對(duì)用戶推薦符合心意的餐廳的問題，文章提出了基于協(xié)同過濾的美食店鋪推薦算法，同時(shí)分析了基于用戶的推薦算法、基于餐廳的推薦算法、基于[ SVD]的協(xié)調(diào)過濾算法以及流行度推薦算法這四種推薦算法，解決了推薦餐廳與用戶喜好適配度問題。實(shí)驗(yàn)表明，文章提出的基于協(xié)同過濾的美食店鋪推薦算法，在準(zhǔn)確率（Precision）和召回率（Recall）以及[ F1]這三種指標(biāo)上優(yōu)于其他對(duì)比算法。

關(guān)鍵詞：協(xié)同過濾；推薦系統(tǒng)；混合算法；美食店鋪；美食推薦

中圖分類號(hào)：TP311? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2022）30-0051-03

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

1 引言

如今，隨叫隨到的外賣服務(wù)非常流行。食客可以瀏覽在線餐廳市場(chǎng)，選擇餐廳并預(yù)訂他們喜歡的食物或飲料。但是面對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的爆炸增長，使得用戶難以在海量的數(shù)據(jù)中快速地找到適合自己的美食，具有一定的盲目性。通過對(duì)現(xiàn)有美食App的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，美食數(shù)據(jù)排行過于籠統(tǒng)，不能有效地解決用戶的個(gè)人喜好等問題。針對(duì)以上問題，現(xiàn)階段的市場(chǎng)提供個(gè)性化推薦服務(wù)、提高檢索效率、優(yōu)化用戶體驗(yàn)成了廣大食客的訴求。面對(duì)這一訴求，根據(jù)數(shù)據(jù)集的用戶和餐廳特征，提出基于協(xié)同過濾[1-3]的美食店鋪推薦系統(tǒng)算法，該算法結(jié)合了基于用戶的推薦算法、基于餐廳的推薦算法、基于[ SVD]的協(xié)同過濾算法以及流行度推薦算法，并使用準(zhǔn)確率和召回率以及[ F1]這三種指標(biāo)與其他算法進(jìn)行了比較。

2 基于協(xié)同過濾的混合推薦算法

本文構(gòu)建了融合多因素的美食推薦方法，該方法統(tǒng)一對(duì)用戶、餐廳簽到記錄、餐廳流行度進(jìn)行建模，通過餐廳簽到記錄捕獲用戶潛在的偏好，并且結(jié)合流行度模型進(jìn)行餐廳推薦。本文最后在真實(shí)世界的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，證明本文提出的方法相比現(xiàn)有的其他方法能夠更加準(zhǔn)確地向用戶推薦餐廳。

2.1 基于流行度的協(xié)同過濾算法

所謂“從眾”，是指在群體的影響下，放棄自己的觀點(diǎn)，與他人保持一致的社會(huì)心理行為。例如，在網(wǎng)上購物時(shí)，用戶會(huì)習(xí)慣性地查看商品的銷售量。當(dāng)銷售量越大時(shí)，用戶更傾向于購買并給予高分。餐廳的受歡迎程度極大地影響著用戶的決定。換言之，用戶更有可能訪問熱門餐廳。

本文提出基于流行度的推薦算法，該基礎(chǔ)算法是根據(jù)用戶對(duì)餐廳點(diǎn)擊的熱度將當(dāng)下最熱門的內(nèi)容推薦給用戶[4-5]，由此對(duì)求解基于流行度的推薦算法的算法思路基本如下：

1）用戶-餐廳歷史調(diào)用記錄

通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，得到了用戶集合和餐廳集合，記用戶集合為[U]，[U={u1，u2，u3，…un}]。記餐廳集合為[R]，[R=r1，r2，r3，…rm]。記用戶餐廳調(diào)用記錄矩陣[Yn×m]，若用戶[ui]訪問過餐廳[rj]，那么[yi，j=1]，[yi，j∈Yn×m]。

2）計(jì)算餐廳之間的相似度

利用余弦算法計(jì)算餐廳之間的相似度，公式如下：

sim（[rx，ry）=N（rx）∩N（ry）N（rx）N（ry）]? ? ? ? ? ? ? ? （1）

其中，[N（rx）] 表示喜歡餐廳[rx]的用戶數(shù)，[N（ry）] 表示喜歡餐廳[ry]的用戶數(shù)，[N（rx）∩N（ry）]表示同時(shí)喜歡餐廳[rx]，[ry]的用戶數(shù)。

3）計(jì)算推薦餐廳推薦列表

本方法采用引入流行度來進(jìn)行餐廳推薦。記某一餐廳為[ra]，通過對(duì)數(shù)據(jù)集歷史記錄進(jìn)行分析，得到餐廳[ra]的歷史訪問人數(shù)為num（[ra]）， 餐廳[ra]的流行度為[pnum（ra）]，平均流行度為[pnum（ra）avg]，對(duì)流行度進(jìn)行歸一化，得到公式如下：

[weightra=pnum（ra）avgpnum（ra）]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （2）

[weightra]表示餐廳[ra]的流行度權(quán)重因子。

利用流行度來改進(jìn)公式（1），得到如下公式：

sim（[rx，ry）=weightra*N（rx）∩N（ry）N（rx）N（ry）]? ? ? ? ? ? （3）

若用戶[ui]訪問過餐廳[rx]，那么依據(jù)公式（3）可得到其余餐廳與[rx]的相似程度，利用相似程度完成推薦，得到餐廳推薦列表。

2.2 基于SVD的協(xié)同過濾算法

通過對(duì)基于SVD的協(xié)同過濾算法[6]的研究，對(duì)矩陣Y進(jìn)行[SVD]分解，得到如下公式：

[Y=PQT]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （4）

其中[P]為用戶特征矩陣，[Q]為餐廳特征矩陣。其中，[P∈Yf×n]的每一行表示用戶，每一列表示一個(gè)特征，它們的值表示用戶與某一特征的相關(guān)性，值越大，表明特征越明顯。[Q∈Yf×m]的每一行表示餐廳，每一列表示餐廳與特征的關(guān)聯(lián)。

經(jīng)過SVD分解，得到每一個(gè)用戶對(duì)于每一個(gè)餐廳的偏好程序，公式如下：

[sui，ry=puiqryT]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （5）

本文使用梯度下降算法來進(jìn)行訓(xùn)練，公式如下：

[minp，q（ui，ry）∈Y（yi，j-puiqryT）2+λ（||pui||2+||qry||2）]? ? （6）

其中，[λ]為超參數(shù)，[λ（||pui||2+||qry||2）]表示計(jì)算方差，衡量模型的穩(wěn)定性。方差大的模型會(huì)過擬合[6]。

2.3 總體偏好程度

為了提高推薦的準(zhǔn)確性，使用線性框架來結(jié)合用戶偏好和流行度影響。本文使用用戶對(duì)于餐廳的總體偏好程度[7]來計(jì)算餐廳推薦列表，目的就是根據(jù)線性框架來學(xué)習(xí)用戶對(duì)不同餐廳的偏好，從而給出用戶感興趣的餐廳分布[8]。為了提高推薦算法的準(zhǔn)確程度，將基于[SVD]與流行度算法相結(jié)合，并引入流行度權(quán)重因子[α]，得到最終結(jié)果，公式如下：

[finals=1-α×sui，ry+α×sim（rx，ry）]? ? ? （7）

通過對(duì)權(quán)重因子的測(cè)試，獲得本推薦算法的最終結(jié)果，從而產(chǎn)生餐廳推薦列表。

3 實(shí)驗(yàn)及評(píng)估結(jié)果

3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集

本文數(shù)據(jù)來自于和鯨社區(qū)美食數(shù)據(jù)集①，共4萬家餐廳，54萬用戶，440萬條評(píng)論數(shù)據(jù)。首先對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，刪除低于100條的數(shù)據(jù)記錄數(shù)，通過整理最終參與實(shí)驗(yàn)一共4417家餐廳，3291用戶，76208條數(shù)據(jù)。由于用戶評(píng)價(jià)較為主觀性，采用歸一化處理評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)。

3.2 評(píng)估指標(biāo)

本文使用精確率、召回率和F1指標(biāo)來衡量算法性能。

精確率。表示符合用戶喜愛的推薦物品數(shù)在用戶總推薦物品數(shù)的比例，定義如下：

[p=n（B）s（B）]

其中[n（B）]為符合用戶B喜愛的推薦餐廳， [m（B）]為用戶B總喜愛的推薦餐廳，[s（B）]為用戶B總推薦餐廳[8]。

召回率。表示符合用戶喜愛的推薦物品數(shù)與用戶總喜愛的推薦物品數(shù)的比例[9]，定義如下：

[r=n（B）m（B）]

[F1]指標(biāo)。代表精確率和召回率的一個(gè)綜合考量，兩者一起使用才能評(píng)價(jià)推薦系統(tǒng)的好壞，定義如下：

[F1= 2prp+r]

3.3 基礎(chǔ)算法對(duì)比

將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，通過誤差計(jì)算，發(fā)現(xiàn)不同參數(shù)對(duì)應(yīng)的誤差值都不同。這些參數(shù)包括鄰居個(gè)數(shù)，訓(xùn)練，測(cè)試集的劃分比例。為測(cè)試其靈敏性，分別對(duì)訓(xùn)練集、測(cè)試集進(jìn)行數(shù)據(jù)測(cè)試。

針對(duì)基于用戶的推薦算法，本文對(duì)不同推薦個(gè)數(shù)以及鄰居個(gè)數(shù)進(jìn)行研究，結(jié)果如圖1所示。圖表中數(shù)據(jù)顯示，鄰居個(gè)數(shù)的增加，基于用戶的推薦相似度總體趨勢(shì)呈下降狀態(tài)。并通過對(duì)數(shù)值反復(fù)的模擬計(jì)算，前期topk=5的曲線趨勢(shì)值要處于相對(duì)于中間趨勢(shì)，但后期隨著鄰居個(gè)數(shù)的增加，取topk=5的效果要優(yōu)于其他。

針對(duì)基于餐廳的推薦算法對(duì)推薦程度的影響，改變topk和鄰居個(gè)數(shù)的值通過控制變量法，測(cè)得數(shù)據(jù)如圖2。通過圖2可以看出在鄰居個(gè)數(shù)位于50左右，基于餐廳推薦算法的相似度達(dá)到一個(gè)相對(duì)峰值，為相對(duì)優(yōu)值。

基于上述兩種推薦算法引入第三種基于SVD的推薦算法對(duì)實(shí)驗(yàn)的影響程度，根據(jù)數(shù)據(jù)得出上述圖3，發(fā)現(xiàn)基于SVD 推薦總體數(shù)據(jù)區(qū)間位于0.50%～0.90%，整體相似度相對(duì)提高，呈上升趨勢(shì)，數(shù)據(jù)波動(dòng)較小，在鄰居個(gè)數(shù)處于80左右得到此算法在同一topk下的相對(duì)峰值。

在對(duì)流行度進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)波動(dòng)于0.4%～0.6%這一區(qū)間內(nèi)，在topk=2時(shí)處于該算法的峰值0.58%。

3.4 混合算法對(duì)比

如圖5給出了六種混合推薦算法各項(xiàng)指標(biāo)下的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，其中UCF為基于用戶的協(xié)同過濾、RCF為基于餐館的協(xié)同過濾、SVD為基于SVD的協(xié)同過濾、POP為基于流行度的協(xié)同過濾。

通過對(duì)基礎(chǔ)算法的改進(jìn)與融合，對(duì)精確率、召回率、F1的實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析，相比于其他混合算法只有某一方面的提升，基于POP與SVD的混合推薦算法無論是在美食餐廳推薦的準(zhǔn)確程度、全面度都有了明顯的質(zhì)量提高，在topk=5時(shí)達(dá)到了實(shí)驗(yàn)的峰值，推薦效果好。

4 結(jié)束語

本文提出了基于SVD和基于流行度（POP）的混合推薦算法，該算法結(jié)合了SVD算法和POP算法的優(yōu)點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)表明，該算法在精確率、召回率和F1三個(gè)指標(biāo)上要優(yōu)于其他對(duì)比算法。未來，我們計(jì)劃將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法引入到美食推薦中。

注釋：

①https：//www.heywhale.com/mw/dataset/5e946de 7e7 ec38002d 02d533/content.

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【通聯(lián)編輯：謝媛媛】