基于多信息融合分析的客戶精準(zhǔn)畫(huà)像與推送算法設(shè)計(jì)

摘" 要： 針對(duì)原始圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推送模型存在的冷啟動(dòng)和過(guò)平滑問(wèn)題，文中基于堆疊重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)和改進(jìn)自編碼器網(wǎng)絡(luò)，提出一種針對(duì)用戶畫(huà)像的多信息推送模型。對(duì)于冷啟動(dòng)問(wèn)題，在圖卷積網(wǎng)絡(luò)的輸出部分，將用戶畫(huà)像中的評(píng)價(jià)信息嵌入到網(wǎng)絡(luò)中，之后通過(guò)注意力網(wǎng)絡(luò)層提取特征信息，并對(duì)模型進(jìn)行堆疊，以提升用戶交互數(shù)據(jù)的質(zhì)量。對(duì)于過(guò)平滑問(wèn)題，增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的同時(shí)，使用改進(jìn)的自編碼器和度預(yù)測(cè)模塊對(duì)動(dòng)態(tài)圖網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行局部訓(xùn)練，從而提升算法的個(gè)性化推薦能力。在實(shí)驗(yàn)測(cè)試中，相較基線最優(yōu)算法，所提算法的HR指標(biāo)分別提升22.7%、12.2%，NDCG指標(biāo)分別提升4.7%和6.5%。證明了該算法性能良好，能夠?yàn)橛脩籼峁┚_化的推送服務(wù)。

關(guān)鍵詞： 圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 堆疊重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)； 用戶精準(zhǔn)畫(huà)像； 自注意力模型； 度預(yù)測(cè)模塊； 推送算法

中圖分類(lèi)號(hào)： TN911.73?34； TP391" " " " " " " "文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A" " " " " " " " " " " 文章編號(hào)： 1004?373X（2025）06?0175?05

Design of accurate customer profiling and push algorithm based on

multi?information fusion analysis

QI Guangpeng1， 2

（1. School of Physics and Electronic Engineering， Northeast Petroleum University， Daqing 163318， China;

2. Inspur Yunzhou Industrial Internet Co.， Ltd.， Jinan 250000， China）

Abstract： In allusion to the problems of cold start and oversmooth in the original graph convolutional neural network push model， a multi?information push model for user profiles is proposed based on stacked reconstruction network and improved autoencoder network. For the cold start problem， in the output part of the graph convolutional network， the evaluation information from the user profiles is embedded into the network， and then the feature information is extracted by means of the attention network layer， and the model is stacked to improve the quality of user interaction data. For the oversmooth problem， an improved autoencoder and degree prediction module are used to locally train the dynamic graph network while increasing the number of network layers， thereby enhancing the personalized recommendation ability of the algorithm. In experimental testing， in comparison with the baseline optimal algorithm， the HR index of the proposed algorithm was improved by 22.7% and 12.2%， respectively， and the NDCG index was improved by 4.7% and 6.5% respectively， proving that the algorithm has good performance and can provide users with precise push services.

Keywords： graph convolutional neural network; stacked reconstruction network; accurate user profiling; self attention model; degree prediction module; push algorithm

0" 引" 言

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，用戶在互聯(lián)網(wǎng)中獲取信息的行為也發(fā)生了改變。伴隨著網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)量的激增，推薦系統(tǒng)的出現(xiàn)給用戶和企業(yè)都帶來(lái)了巨大的收益[1?3]。對(duì)用戶而言，推薦系統(tǒng)可以根據(jù)自身的畫(huà)像標(biāo)簽輔助用戶篩選出有價(jià)值的信息；對(duì)企業(yè)而言，推薦系統(tǒng)可以根據(jù)不同的用戶特征制定不同類(lèi)型的營(yíng)銷(xiāo)方案或推薦方案，有效吸引用戶，并為用戶帶來(lái)更佳的使用體驗(yàn)。當(dāng)前，推薦系統(tǒng)在社交、自媒體、購(gòu)物等軟件平臺(tái)中應(yīng)用極為廣泛。

推薦算法與人工智能算法的發(fā)展過(guò)程相輔相成。目前主流的推薦算法按照發(fā)展歷程可分為3類(lèi)模型，分別是淺層網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。淺層網(wǎng)絡(luò)模型主要利用標(biāo)簽匹配法，根據(jù)用戶屬性來(lái)匹配推薦內(nèi)容，但是這種方法無(wú)法獲取到用戶特征與目標(biāo)內(nèi)容的深層次關(guān)聯(lián)信息。因此，基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)運(yùn)而生。雖然這類(lèi)模型可以提高算法的特征表達(dá)能力，但它也忽略了用戶的高階屬性信息。本文基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和用戶畫(huà)像，提出了一種多信息融合的推薦算法。

1" 基于多信息融合分析的客戶精準(zhǔn)畫(huà)像與推送算法設(shè)計(jì)

1.1" 圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

圖是一種典型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。在推薦系統(tǒng)中，用戶和信息是一種典型的交互模型，這類(lèi)模型需要使用圖結(jié)構(gòu)進(jìn)行表達(dá)[4]。由于用戶屬性和內(nèi)容信息是隨時(shí)間不停變化的，因此需要使用連續(xù)時(shí)間內(nèi)的動(dòng)態(tài)圖結(jié)構(gòu)來(lái)表達(dá)交互關(guān)系。t時(shí)刻的連續(xù)時(shí)間動(dòng)態(tài)圖結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1中：un表示用戶的信息節(jié)點(diǎn)；ij表示項(xiàng)目的信息節(jié)點(diǎn)；tk表示邊時(shí)間戳。

為求解動(dòng)態(tài)圖目標(biāo)，現(xiàn)有的技術(shù)方案通常采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Graph Neural Network， GNN）來(lái)進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。GNN主要是聚合中心信息節(jié)點(diǎn)的特征信息，并通過(guò)傳播層將全局和節(jié)點(diǎn)局部特征信息相結(jié)合，從而得到更加豐富的高階特征信息。為了提高計(jì)算效率，本文使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的圖卷積網(wǎng)絡(luò)（Graph Convolutional Network， GCN）[5?7]來(lái)進(jìn)行具體的求解與計(jì)算。

首先基于傳統(tǒng)的卷積網(wǎng)絡(luò)，GCN從文本和圖像中獲取特征信息并將其引申到圖數(shù)據(jù)中；然后GCN再通過(guò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)特征得到映射關(guān)系，并利用該映射關(guān)系學(xué)習(xí)下一個(gè)節(jié)點(diǎn)。GCN結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

GCN由輸入層、隱藏層和輸出層組成。輸入層由圖節(jié)點(diǎn)特征和鄰居矩陣構(gòu)成，對(duì)于某個(gè)動(dòng)態(tài)圖而言，假定其特征維度為k，輸入節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的輸入矩陣為X，圖的相鄰矩陣為A。在隱藏層中，動(dòng)態(tài)圖各節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)傳輸方式為：

式中：[A]為矩陣A和單位矩陣的和；[D]為矩陣A的度矩陣；H為每層輸出的特征向量；l為網(wǎng)絡(luò)層數(shù)；W為權(quán)值矩陣。

當(dāng)隱藏層運(yùn)算完畢后，由輸出層輸出目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的特征向量。但在實(shí)際應(yīng)用中，GCN仍存在以下問(wèn)題。

1） 冷啟動(dòng)問(wèn)題。在推薦系統(tǒng)的初始化階段，或者是在動(dòng)態(tài)圖網(wǎng)絡(luò)有新用戶加入時(shí)，由于歷史交互行為過(guò)少，會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)無(wú)法進(jìn)行準(zhǔn)確推薦。

2） 過(guò)平滑問(wèn)題。隨著圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練次數(shù)的增加，節(jié)點(diǎn)的特征信息會(huì)逐步趨于相似，這會(huì)導(dǎo)致推薦結(jié)果個(gè)性化特征較弱。

基于上述考慮，本文對(duì)GCN進(jìn)行了改進(jìn)。

1.2" 基于堆疊重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的冷啟動(dòng)問(wèn)題改善算法

在推薦模型中，用戶對(duì)目標(biāo)的主動(dòng)評(píng)分可以看作是用戶對(duì)目標(biāo)的主觀喜惡判斷，這對(duì)用戶下次的選擇行為有著較為明顯的指導(dǎo)性。為了改善冷啟動(dòng)現(xiàn)象[8]，本文將用戶的評(píng)價(jià)信息嵌入到GCN中，之后再通過(guò)自注意力（Self?Attention）網(wǎng)絡(luò)來(lái)提取特征信息，組成嵌入?自注意力模型（EAT）。EAT模型結(jié)構(gòu)圖如圖3所示。

在圖3中，用戶需要將交互序列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為嵌入層，其交互關(guān)系如圖1所示。嵌入層將un、ij以及時(shí)間序列T進(jìn)行嵌入，長(zhǎng)度統(tǒng)一設(shè)定為m，則嵌入層公式如下：

嵌入層數(shù)據(jù)需要經(jīng)過(guò)時(shí)間上下文模塊完成計(jì)算并輸出，本文主要使用門(mén)控循環(huán)單元（Gated Recurrent Unit， GRU）[9?10]模型來(lái)完成訓(xùn)練過(guò)程。時(shí)間上下文模塊結(jié)構(gòu)圖如圖4所示。

完成計(jì)算后，輸出時(shí)間評(píng)分信息CT和上下文評(píng)估信息CR。使用自注意力網(wǎng)絡(luò)對(duì)特征信息權(quán)重進(jìn)行判斷，輸出結(jié)果為：

此外，還采用殘差網(wǎng)絡(luò)（Residual Network， ResNet）來(lái)獲取深層次特征，并對(duì)其進(jìn)行歸一化，同時(shí)利用GELU損失函數(shù)來(lái)減少過(guò)擬合現(xiàn)象，以提升模型對(duì)非線性數(shù)據(jù)的訓(xùn)練能力。輸出結(jié)果如下：

為了進(jìn)一步增強(qiáng)模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確性，對(duì)自注意力層進(jìn)行重復(fù)堆疊，最終可得到輸出結(jié)果，如下：

1.3" 基于改進(jìn)自編碼器的過(guò)平滑問(wèn)題改善算法

增加網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)是解決過(guò)平滑問(wèn)題的主要手段，然而這也意味著算法對(duì)計(jì)算性能需求的提升。此次使用改進(jìn)的自編碼器（Auto Encoder， AE）模塊對(duì)過(guò)平滑問(wèn)題進(jìn)行處理，模型的整體框架如圖5所示。

在圖5的模型結(jié)構(gòu)中，為了降低堆疊網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性，使用自編碼器作為特征編碼器，其結(jié)構(gòu)如圖6所示。

自編碼器可通過(guò)調(diào)整輸入層、隱藏層、輸出層的神經(jīng)元數(shù)量對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維操作[11?13]，但這樣做的同時(shí)也可能會(huì)忽略節(jié)點(diǎn)的特征信息。因此，本文使用度預(yù)測(cè)模塊來(lái)增強(qiáng)節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)信息的學(xué)習(xí)能力。度預(yù)測(cè)模塊結(jié)構(gòu)如圖7所示。

在圖7中，設(shè)[H（L）e]參數(shù)是自編碼器節(jié)點(diǎn)，該參數(shù)是前饋網(wǎng)絡(luò)的輸入值。前饋網(wǎng)絡(luò)會(huì)將預(yù)測(cè)結(jié)果輸出，d是圖相鄰矩陣A的節(jié)點(diǎn)度，可由式（8）計(jì)算得到。

1.4" 算法模型的總體設(shè)計(jì)

本文算法模型如圖8所示。整個(gè)系統(tǒng)由用戶畫(huà)像提取、數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取三大核心模塊構(gòu)成模塊化協(xié)同工作機(jī)制。各模塊的具體技術(shù)實(shí)現(xiàn)如下。

1） 用戶畫(huà)像提取模塊基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合技術(shù)構(gòu)建了多維用戶表征體系。該模塊采用基于規(guī)則引擎的實(shí)時(shí)采集系統(tǒng)，通過(guò)API網(wǎng)關(guān)整合用戶行為日志、社交關(guān)系圖譜和UGC內(nèi)容，運(yùn)用自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行語(yǔ)義解析。用戶畫(huà)像提取模塊分為屬性畫(huà)像、興趣畫(huà)像以及情感畫(huà)像共3個(gè)類(lèi)別[14?15]。其中，屬性畫(huà)像涵蓋人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征、設(shè)備指紋等靜態(tài)維度，采用基于知識(shí)圖譜的實(shí)體鏈接技術(shù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)；興趣畫(huà)像結(jié)合知識(shí)圖譜構(gòu)建動(dòng)態(tài)偏好向量；情感畫(huà)像對(duì)用戶輸入文本進(jìn)行細(xì)粒度情感分析，捕捉隱式情感傾向。3類(lèi)畫(huà)像通過(guò)特征交叉網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行聯(lián)合建模，最終形成稠密表征向量。

2） 數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊針對(duì)動(dòng)態(tài)圖網(wǎng)絡(luò)特性提出雙重優(yōu)化策略。首先，構(gòu)建時(shí)空感知的圖結(jié)構(gòu)處理器，用來(lái)提取動(dòng)態(tài)圖網(wǎng)絡(luò)中的鄰居網(wǎng)絡(luò)；其次，引入自編碼網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練策略解決梯度消失問(wèn)題，進(jìn)而改善算法的不平滑性能。

3） 特征提取模塊對(duì)GCN進(jìn)行堆疊，同時(shí)將網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行嵌入化，并使用自注意力網(wǎng)絡(luò)輸出最終結(jié)果，提升模型的特征提取能力。

2" 實(shí)驗(yàn)分析

2.1" 實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置與數(shù)據(jù)集

為進(jìn)一步評(píng)估所提模型的性能，實(shí)驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)選擇了公開(kāi)數(shù)據(jù)集Amazon?Book和Movielens?1M。其中：Amazon?Book數(shù)據(jù)集是亞馬遜購(gòu)物網(wǎng)站產(chǎn)品推薦數(shù)據(jù)集；Movielens?1M數(shù)據(jù)集是一個(gè)電影推薦數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集相關(guān)信息如表1所示。

在評(píng)估指標(biāo)方面，使用推薦系統(tǒng)最為常見(jiàn)的HR@K和NDCG@K作為性能評(píng)價(jià)指標(biāo)。其中：HR@K表征推薦準(zhǔn)確性；NDCG@K表征排序相關(guān)性得分；K表示推薦項(xiàng)的數(shù)量。算法運(yùn)行環(huán)境如表2所示。

2.2" 算法測(cè)試

為驗(yàn)證算法性能，本文在相同環(huán)境下對(duì)不同模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試，實(shí)驗(yàn)基于兩個(gè)數(shù)據(jù)集展開(kāi)，分別進(jìn)行10次實(shí)驗(yàn)后取平均值。對(duì)比算法選擇了基于貝葉斯的傳統(tǒng)推薦算法（BPR）、融合淺層網(wǎng)絡(luò)和矩陣分解的推薦算法（NCF）、融合隱向量和矩陣分解的推薦算法（CBMF）、融合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推薦算法（GCMC）以及GCN。實(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果如表3和表4所示。

從測(cè)試結(jié)果可以看出，本文所提算法的性能良好，在對(duì)比算法中最優(yōu)。相較于兩組實(shí)驗(yàn)中的基線最優(yōu)算法CBMF，在數(shù)據(jù)集Amazon?Book中，本文所提算法的HR指標(biāo)分別提升了22.7%、12.2%，NDCG指標(biāo)分別提升了4.7%和6.5%。通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)可以發(fā)現(xiàn)，BPR算法在所有對(duì)比算法中的性能最差，這說(shuō)明傳統(tǒng)算法使用的抽樣方法在應(yīng)對(duì)多維、海量數(shù)據(jù)時(shí)性能較差；同時(shí)也可以看出，NCF、CBMF兩種算法的整體性能較優(yōu)，表明矩陣分解以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在稠密數(shù)據(jù)集中的表現(xiàn)良好，可以有效表征用戶興趣。

除了性能測(cè)試外，模型訓(xùn)練收斂速度也是評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)效率的重要指標(biāo)。收斂速度直接影響開(kāi)發(fā)迭代成本和資源消耗，尤其在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)或復(fù)雜模型時(shí)更為關(guān)鍵。因此，本文還進(jìn)行了收斂速度的對(duì)比算法實(shí)驗(yàn)測(cè)試，具體結(jié)果如圖9所示。

根據(jù)圖9數(shù)據(jù)顯示：本文算法在訓(xùn)練過(guò)程中展現(xiàn)出了顯著的準(zhǔn)確率優(yōu)勢(shì)，從初始的55%穩(wěn)步提升至最終的93%，全程無(wú)波動(dòng)且收斂速度最快，80次迭代后的訓(xùn)練準(zhǔn)確率即可達(dá)90%，明顯優(yōu)于其他對(duì)比算法；而NCF雖以92%的準(zhǔn)確率接近本文算法，但后期增速放緩；GCMC在80次迭代后準(zhǔn)確率從82%回落至78%，疑似出現(xiàn)了過(guò)擬合的現(xiàn)象。通過(guò)對(duì)比觀察實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文所提算法在保證穩(wěn)定性的同時(shí)也實(shí)現(xiàn)了效率與精度的雙重提升。

綜合來(lái)看，本文所提算法可以根據(jù)用戶畫(huà)像推送更加精準(zhǔn)的信息，表明了對(duì)算法改進(jìn)的有效性，且算法推薦性能更高。

3" 結(jié)" 語(yǔ)

本文提出一種由用戶畫(huà)像提取、數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取模塊組成的信息推送算法，用于解決原始圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的冷啟動(dòng)問(wèn)題和過(guò)平滑問(wèn)題。用戶畫(huà)像提取模塊采集用戶畫(huà)像并對(duì)其進(jìn)行分類(lèi)，通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊和特征提取模塊改善了算法的平滑性能，提升了模型的特征提取能力。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)試表明，所提算法的性能指標(biāo)良好，優(yōu)于多種現(xiàn)有主流算法，證明了本文進(jìn)行的算法改進(jìn)是有效、可行的。

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作者簡(jiǎn)介：齊光鵬（1981—），男，陜西寶雞人，碩士研究生，教授級(jí)高級(jí)工程師，研究方向?yàn)殡娮有畔⒐こ獭?/p>

收稿日期：2024?10?14" " " " " "修回日期：2024?11?28

基金項(xiàng)目：中華人民共和國(guó)科學(xué)技術(shù)部項(xiàng)目（2023YFF0905500）