計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)搜索引擎?zhèn)€性化推薦算法的應(yīng)用價值

馬佳寧

(嘉興南湖學(xué)院,浙江 嘉興314001)

0 引言

計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)搜索引擎的出現(xiàn)令信息搜索更加方便、快捷、準(zhǔn)確、全面,其可幫助用戶獲取各種產(chǎn)品、新聞、娛樂信息。目前,推薦算法存在信息過多、推薦不準(zhǔn)確的問題。應(yīng)將用戶圖像分析與內(nèi)容功能相結(jié)合,結(jié)合用戶的歷史行為、訪問信息及興趣度等,更好地預(yù)測用戶的搜索行為及需求,有效提高推薦的有效性及用戶體驗,滿足用戶需求。近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量的穩(wěn)步增長,互聯(lián)網(wǎng)信息量呈爆炸式增長[1]。谷歌、百度及搜狗等搜索引擎對推薦算法進(jìn)行了深入研究,根據(jù)用戶的點擊行為、搜索歷史及其他信息,推薦更符合其需求的搜索結(jié)果。應(yīng)進(jìn)一步研究計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)搜索引擎的個性化智能推薦算法,將不同用戶的需求及偏好結(jié)合起來,提高搜索效率及用戶滿意度,推動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展進(jìn)步。

深度學(xué)習(xí)技術(shù)的廣泛應(yīng)用進(jìn)一步推動了搜索引擎及個性化推薦技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展,該技術(shù)具有自動分離功能,能夠分析用戶的搜索行為及興趣,為用戶提供更準(zhǔn)確的搜索結(jié)果。

計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)搜索引擎及個性化推薦技術(shù)已在各個行業(yè)中得到了廣泛應(yīng)用。如,根據(jù)用戶興趣及操作在社交媒體平臺上向其推薦最合適的內(nèi)容;在電子商務(wù)平臺上根據(jù)用戶的購買歷史、瀏覽行為及其他信息向其推薦最合適的產(chǎn)品[2]。

人們對個性化推薦算法進(jìn)行了諸多研究,其中基于用戶行為的推薦算法是比較經(jīng)典的。用戶行為包括搜索歷史、頁面停留時長、購買歷史記錄等,通過分析這些行為創(chuàng)建用戶簡檔,為其提供個性化的推薦結(jié)果?；谟脩粜袨榈耐扑]算法包括基于過濾的協(xié)同推薦算法、基于內(nèi)容的推薦算法及深度推薦算法。協(xié)同過濾算法基于用戶先前的評級數(shù)據(jù),使用用戶相似性來計算用戶之間的比率,向其推薦對相似用戶的評級結(jié)果[3]。內(nèi)容推薦算法基于項目描述信息,建議其計算項目相似度,以推薦具有明顯屬性的元素。

網(wǎng)絡(luò)上存在著大量的信息資源,要從其中獲取所需的信息并不容易。信息搜索是網(wǎng)絡(luò)的最基本功能之一。計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)搜索引擎以快速、準(zhǔn)確、全面的檢索方式為用戶提供豐富的信息資源,但要在巨大的信息海洋中想找到最有用的信息并不簡單,故需開發(fā)高效、精準(zhǔn)、個性化的搜索引擎,通過推薦算法進(jìn)行個性化推薦,滿足用戶不同的需求及興趣,提高用戶體驗及搜索效果。

1 基于用戶畫像與內(nèi)容特征的個性化推薦算法

1.1 用戶畫像與內(nèi)容特征的綜合分析

用戶畫像與內(nèi)容特征是個性化推薦算法的兩個重要因素(如圖1)。用戶畫像可以提供用戶的詳細(xì)描述,包括其年齡、性別、地區(qū)、職業(yè)、愛好及其他信息。通過分析用戶檔案,可以更好地了解其需求,提供更有針對性的推薦,提高用戶的上網(wǎng)體驗滿意度。內(nèi)容特征基于搜索詞分析文本內(nèi)容,包括關(guān)鍵字、主題及其他信息,有助于人們更好地理解文本內(nèi)容,通過收集相關(guān)信息,如用戶的歷史搜索信息、瀏覽信息及行為數(shù)據(jù),創(chuàng)建用戶檔案,通過主題提取、情感分析及關(guān)鍵詞提取等獲取文本內(nèi)容特征。在推薦過程中,對用戶檔案及內(nèi)容特征進(jìn)行全面分析,獲得用戶需求及文本內(nèi)容特征,選擇符合用戶需求及文本內(nèi)容特征的高質(zhì)量內(nèi)容提出建議。

圖1 個性化推薦算法關(guān)系圖

1.2 用戶畫像的構(gòu)建

用戶畫像是對特定用戶或用戶組進(jìn)綜合分析,包括行為數(shù)據(jù)、興趣偏好及其他數(shù)據(jù)[4]。用戶畫像是個性化推薦算法的基礎(chǔ),構(gòu)建算法需考慮以下幾個方面:用戶基本信息采集,這是用戶最基本的屬性,對推薦算法來說非常重要。收集用戶行為數(shù)據(jù),以反映消費者興趣、偏好、行為習(xí)慣及其他方面的特征。消費者興趣偏好分析,通過分析、提取消費者行為數(shù)據(jù),確定其興趣偏好,如對哪些內(nèi)容具有更高的評級(如圖2)?；谏鲜鍪占胺治鼋⒂脩舢嬒?提供計算機(jī)個性化推薦。這是一個迭代過程,需要不斷更新改進(jìn),以適應(yīng)用戶不斷變化的興趣及需求[5]。

圖2 用戶畫像構(gòu)建過程

1.3 內(nèi)容特征的提取

內(nèi)容特征提取是在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)搜索引擎中分析提取與內(nèi)容相關(guān)聯(lián)的特征信息,采用基于TF-IDF算法的文本分類方法提取特征信息,具體步驟見圖3,具體模塊解釋如下:

圖3 內(nèi)容特征的提取過程

語言處理:在搜索引擎中對每篇文章或網(wǎng)站進(jìn)行分段,刪除停止語及特殊字符,將每個單詞視為一個特征。

特征選擇:根據(jù)文本的分類要求選擇有意義、有特色的特征詞。

計算TF-IDF值:對每個特征詞計算文本中的頻率TF及其反向文檔頻率IDF值,將頻率TF和反向文檔頻率IDF值相乘,得到該特征詞的TF-IDF權(quán)重值。

歸一化處理:對所有特征詞的TF-IDF權(quán)重值進(jìn)行歸一化,以避免出現(xiàn)極值對特征權(quán)重產(chǎn)生影響。

通過以上步驟獲取每篇文章或網(wǎng)站的TF-IDF向量,進(jìn)一步描述其特征信息,將用戶瀏覽及搜索歷史與內(nèi)容特征相結(jié)合,計算其興趣度,根據(jù)其興趣水平向用戶推薦相關(guān)信息。實驗結(jié)果表明,該算法可有效提高搜索引擎的推薦性能及用戶滿意度。

1.4 興趣度的計算

為了計算用戶興趣,需要將瀏覽及搜索歷史記錄與內(nèi)容功能相結(jié)合,對用戶進(jìn)行分類,分析用戶的個人信息、行為偏好及興趣愛好等,建立用戶畫像。將用戶分為多組,了解每個用戶的利益及需求,使用協(xié)作過濾算法查找與目標(biāo)用戶有類似興趣的用戶,提取其搜索及點擊行為數(shù)據(jù),計算相似度,得到項目列表與目標(biāo)用戶的興趣相似。在具體過程中,采用基于余弦相似度的協(xié)作過濾算法,將用戶活動、賬戶中受歡迎的項目納入相似度計算中,增加推薦結(jié)果的準(zhǔn)確性及實用性,通過改進(jìn)算法,引入基于時間衰減的權(quán)重計算方式,避免歷史數(shù)據(jù)對推薦結(jié)果的影響,提高推薦算法的易用性。

2 總結(jié)與展望

計算機(jī)搜索引擎?zhèn)€性化推薦算法需要考慮諸多因素,如搜索用戶意圖及偏好、相關(guān)搜索結(jié)果及可信度、計算速度、準(zhǔn)確性等。還要與其他搜索引擎功能及服務(wù)相協(xié)調(diào)集成,以提高性能及用戶體驗。

指出了計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)搜索引擎在獲取信息方面存在的問題,提出進(jìn)一步研究個性化推薦算法。這其是一種更準(zhǔn)確、快速、有效的算法,將用戶圖像與內(nèi)容功能相結(jié)合,對用戶興趣度及內(nèi)容特征進(jìn)行綜合分析,提高個性化推薦效果及用戶體驗。通過提供準(zhǔn)確的推薦服務(wù),大大提高搜索效率及用戶滿意度。與傳統(tǒng)的搜索引擎相比,在一定程度上解決了大量信息造成的搜索困難,可為用戶提供個性化的搜索結(jié)果。該算法具有一定的實用價值,可應(yīng)用于廣告推薦、商品推薦中。個性化推薦算法已在不同類型的網(wǎng)站中得到了廣泛使用[4]。如百度、知乎、豆瓣等網(wǎng)站,其通過搜索歷史記錄及關(guān)鍵字、分析用戶行為及社會關(guān)系與分析情感及建立主題模型進(jìn)行推薦,是現(xiàn)代計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的研究熱點之一。

隨著互聯(lián)網(wǎng)信息的不斷擴(kuò)展及用戶需求的不斷變化,應(yīng)繼續(xù)優(yōu)化計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)搜索引擎?zhèn)€性化智能推薦算法,深入研究用戶數(shù)據(jù)收集及處理技術(shù),提高推薦算法的準(zhǔn)確性,使推薦結(jié)果滿足用戶的真實需求。進(jìn)一步研究算法模型,深化算法理論,提高算法的可解釋性及可擴(kuò)展性,使推薦系統(tǒng)更加穩(wěn)定可靠。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展,需探索基于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)及用戶行為數(shù)據(jù)的常見推薦算法,以提高推薦效率及用戶體驗。嘗試在電子商務(wù)、新聞信息、社交網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域應(yīng)用個性化推薦算法,加強(qiáng)深度學(xué)習(xí)、群體智能、推薦系統(tǒng)等新技術(shù)及方法的應(yīng)用,提高搜索引擎的智能推薦水平。