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    基于關(guān)聯(lián)規(guī)則與標(biāo)簽的好友推薦算法*

    2013-06-08 10:06:52胡文江胡大偉高永兵
    關(guān)鍵詞:相似性好友關(guān)聯(lián)

    胡文江,胡大偉,高永兵,郝 斌

    (內(nèi)蒙古科技大學(xué)信息工程學(xué)院,內(nèi)蒙古 包頭 014010)

    1 引言

    在當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)社會(huì),大多數(shù)用戶的朋友來自那些在現(xiàn)實(shí)生活中的社會(huì)關(guān)系,如學(xué)校、隊(duì)友、同事等[1]。但事實(shí)上,用戶往往想通過社交網(wǎng)絡(luò)認(rèn)識(shí)一些新朋友。對(duì)于一個(gè)用戶,特別是新加入的用戶,添加哪些用戶為自己的好友成了一個(gè)困難的問題。社交網(wǎng)站中好友推薦算法就是針對(duì)這一難題而提出的。

    目前,針對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的好友推薦算法,研究人員已經(jīng)提出一些解決方案。Spertuse等[2]根據(jù)現(xiàn)在社區(qū)的用戶來推薦在線社區(qū)給用戶,并在一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)Orkut的大型研究中比較了幾種不同的相似性度量。Geye[3]利用社交網(wǎng)站的信息建立了一個(gè)系統(tǒng)來推薦自我描述的主題,指出基于社交網(wǎng)絡(luò)的推薦優(yōu)于簡(jiǎn)單的內(nèi)容匹配推薦。

    實(shí)驗(yàn)結(jié)果通過與三種常用的好友推薦算法對(duì)比得出。第一種是簡(jiǎn)單的頻率算法,它將好友最多的用戶推薦出來;第二種是關(guān)聯(lián)規(guī)則算法,通過關(guān)聯(lián)用戶間的好友關(guān)系推薦與目標(biāo)用戶共同好友最多的用戶;第三種是協(xié)同過濾算法,通過計(jì)算用戶間的相似性進(jìn)行推薦。第一種算法簡(jiǎn)單、高效,但是忽略了社交網(wǎng)絡(luò)中需要推薦興趣愛好最相近的好友;第二種算法僅僅采取共同好友個(gè)數(shù)來推薦,不能利用社交網(wǎng)絡(luò)中更多的用戶信息去推薦;第三種算法雖然能計(jì)算出最相近的好友,但是效率值比較低。本文在已有研究工作的基礎(chǔ)上,綜合考慮以上算法的優(yōu)缺點(diǎn),提出了改進(jìn)的推薦算法。首先介紹關(guān)聯(lián)規(guī)則和協(xié)同過濾算法,以及它們的優(yōu)缺點(diǎn),然后介紹改進(jìn)的推薦算法,最后通過實(shí)驗(yàn)對(duì)該方法進(jìn)行評(píng)價(jià)。

    2 相關(guān)算法分析

    2.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則

    關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘[4]是搜索尋找項(xiàng)目與項(xiàng)目之間的關(guān)系,在數(shù)據(jù)庫(kù)中出現(xiàn)的頻率比較高。例如,如果項(xiàng)目B 在項(xiàng)目A 中出現(xiàn),那么關(guān)聯(lián)規(guī)則表示為A=>B(如果A,那么B)。支持度和置信度是關(guān)聯(lián)規(guī)則的兩個(gè)評(píng)價(jià)措施,反映了關(guān)聯(lián)規(guī)則的實(shí)用性和確定性。支持度是指規(guī)則中所出現(xiàn)模式的頻率,如果事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)D 有s%的事務(wù)包含AB,則稱關(guān)聯(lián)規(guī)則AB 在D 中的支持度為s%,實(shí)際上,可以表示為概率P(AB),即support(AB)=P(AB)。信任度是指蘊(yùn)含的強(qiáng)度,即事務(wù)D 中c%的包含A的交易同時(shí)包含AB。若X 的支持度是support(A),規(guī)則的信任度即為:support(AB)/support(A),這是一個(gè)條件概率P(B|A),即confidence(AB)=P(B|A)。關(guān)聯(lián)規(guī)則就是支持度和信任度分別滿足用戶給定閾值的規(guī)則。

    在好友推薦的應(yīng)用中,關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦技術(shù)存在著自身的問題。(1)數(shù)據(jù)稀疏,如果數(shù)據(jù)量很大,則較難發(fā)現(xiàn)強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶數(shù)據(jù)是龐大的,如果用戶的好友數(shù)量比較小,算法要找到用戶間的好友關(guān)系是困難的,從而影響了推薦系統(tǒng)的推薦效果。(2)靜態(tài)的關(guān)聯(lián)規(guī)則。關(guān)聯(lián)規(guī)則算法一般都認(rèn)為所發(fā)現(xiàn)的關(guān)聯(lián)規(guī)則在數(shù)據(jù)庫(kù)中是永恒有效的,沒有考慮到關(guān)聯(lián)規(guī)則的變化,它得到的是一種靜態(tài)的關(guān)聯(lián)規(guī)則。但是,在好友推薦中,用戶可以隨時(shí)添加好友或者解除好友關(guān)系,關(guān)聯(lián)規(guī)則是隨時(shí)間變化而變化的。靜態(tài)的關(guān)聯(lián)規(guī)則在某種程度上不能反映用戶好友關(guān)系發(fā)生變化或更新,從而導(dǎo)致推薦系統(tǒng)可能會(huì)向用戶推薦沒有好友關(guān)系的用戶。

    2.2 協(xié)同過濾算法

    協(xié)同過濾算法是基于這樣一個(gè)假設(shè):如果用戶對(duì)一些項(xiàng)目的評(píng)分比較相似,則他們對(duì)其它項(xiàng)目的評(píng)分也比較相似;如果大部分用戶對(duì)一些項(xiàng)的評(píng)分比較相似,則當(dāng)前用戶對(duì)這些項(xiàng)的評(píng)分也比較相似。協(xié)同過濾算法主要分為兩種:基于項(xiàng)目的算法和基于用戶的算法。

    (1)基于項(xiàng)目的方法[5]:此算法建立在項(xiàng)目具有一些確定的特點(diǎn),而這些特點(diǎn)可以用標(biāo)簽具體地表現(xiàn)出來,通過用戶對(duì)標(biāo)簽的喜歡程度,反映用戶對(duì)項(xiàng)目的喜好程度。例如,用戶的所有標(biāo)簽可以模擬在TF-IDF模型[6]中,它能夠告訴這個(gè)用戶不同詞語(yǔ)的重要性。具體來說,設(shè)置所有標(biāo)簽B,W 是所有獨(dú)特的字出現(xiàn)在B 中,BJ∈B 是用戶uj感興趣的標(biāo)簽,而用戶Ok,J感興趣的字Wk恰好出現(xiàn)在BJ中。參考TF-IDFk,j模型,計(jì)算公式如公式(1):

    取得感興趣的標(biāo)簽后,就可以知道一個(gè)用戶可能是對(duì)“足球”、“世界杯”有興趣,而另一個(gè)用戶可能對(duì)“電影”、“奧斯卡”更感興趣。

    (2)基于用戶的算法:依靠計(jì)算用戶之間的相似度,找到與目標(biāo)用戶具有相似興趣度的用戶,并稱這些用戶為目標(biāo)用戶的鄰居;然后認(rèn)定鄰居感興趣的項(xiàng)目,則目標(biāo)用戶對(duì)這些項(xiàng)目也是感興趣的。而計(jì)算用戶之間的相似度是一個(gè)研究重點(diǎn)。例如,Halpin[7]通常用來計(jì)算“標(biāo)簽相似性”:

    其中,Iu(Iv)是用戶u(v)最喜愛的項(xiàng)目集。通過余弦相似性來度量?jī)蓚€(gè)向量之間的相似程度:

    其中,u、v是u、v的矢量,Iu,j表示用戶u 對(duì) 第j 個(gè)項(xiàng)目感興趣。最大相似性Similarity(u,v)表示用戶u和用戶v 也有類似的興趣。

    隨著社交網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的擴(kuò)大,用戶數(shù)目和標(biāo)簽的信息數(shù)據(jù)急劇增加,使得用戶-標(biāo)簽的矩陣數(shù)據(jù)稀缺,導(dǎo)致用戶相似性和標(biāo)簽相似性準(zhǔn)確率下降,使推薦質(zhì)量急劇下降。

    綜合以上兩種算法的問題,本文提出的改進(jìn)推薦算法包含三個(gè)關(guān)鍵的創(chuàng)新:(1)用戶間的好友關(guān)系。每位用戶都有好友,社交網(wǎng)絡(luò)中共同好友的個(gè)數(shù)越多,說明他們相似性越強(qiáng),這使得好友推薦更實(shí)用、更準(zhǔn)確。(2)標(biāo)簽的相似性。每位用戶都有自己的標(biāo)簽來顯示用戶的喜好、特點(diǎn),比較兩位用戶的標(biāo)簽相似性,提高推薦效率,增加推薦的權(quán)重。(3)結(jié)合上述兩種算法,得出改進(jìn)算法的公式。

    3 改進(jìn)的好友推薦算法

    本文提出的改進(jìn)推薦算法描述如下。首先利用關(guān)聯(lián)規(guī)則的算法,即通過用戶之間的好友用戶之間共同好友的個(gè)數(shù),建立矩陣,計(jì)算并輸出排序結(jié)果。設(shè)P 是n 個(gè)用戶之間的偏好矩陣。在這個(gè)矩陣?yán)铮绻脩鬷和用戶j 是好友關(guān)系,則Pi,j是1,否則為0。圖1表示的是P 矩陣圖。

    關(guān)聯(lián)矩陣A 是一個(gè)n×n 的矩陣,含n 個(gè)用戶彼此關(guān)聯(lián)規(guī)則的置信度,如圖2 所示。其中,n 為用戶的數(shù)量,ai,j是關(guān)聯(lián)規(guī)則i?j的置信度。ai,j表示既是用戶i的好友、又是用戶j的好友在所有用戶N 中的比例。矩陣A 是從矩陣P 計(jì)算得出的。

    Figure 1 P matrix圖1 P 矩陣圖

    Figure 2 A matrix圖2 A 矩陣圖

    目標(biāo)用戶K 的偏好向量u 是一個(gè)1×n 的矩陣,uk,j表示目標(biāo)用戶k 和用戶j 的共同好友關(guān)系,它是矩陣P 的行向量。為目標(biāo)用戶推薦的矢量r,可以通過關(guān)聯(lián)矩陣A 和目標(biāo)用戶的偏好向量u 的乘積得出:

    然后,計(jì)算目標(biāo)用戶標(biāo)簽和推薦出的top-N用戶的標(biāo)簽的相似度。算法的核心是計(jì)算出和目標(biāo)用戶標(biāo)簽最相近的用戶集,即用戶u要產(chǎn)生一個(gè)根據(jù)其標(biāo)簽的相似度大小排列的“鄰居”集Nu={N1,N2,…,Nk},sim(u,N1)>sim(u,N2)>…>sim(u,Nk),sim(i,j)表示兩個(gè)用戶之間的相似性。在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中標(biāo)簽不是特定的詞語(yǔ),用戶可以根據(jù)自己的愛好來設(shè)定喜好標(biāo)簽。因此,本文采用語(yǔ)義標(biāo)簽相似度算法計(jì)算標(biāo)簽與標(biāo)簽之間的相似性,進(jìn)而通過得分的高低來評(píng)價(jià)相似度的高低。單個(gè)詞的相似度得分計(jì)算公式為:

    其中,n 為tagRefVector 中的參照標(biāo)簽個(gè)數(shù),key為單個(gè)標(biāo)簽詞,tagRefi為第i個(gè)參照標(biāo)簽。

    組合詞的相似度得分計(jì)算公式為:

    最后,對(duì)得出的r 和得到的相似度V 進(jìn)行權(quán)重的賦值:

    其中,α 是改進(jìn)的好友推薦算法的參數(shù),本文實(shí)驗(yàn)中假定在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的好友關(guān)系中,共同好友的權(quán)重要強(qiáng)于標(biāo)簽相似度的權(quán)重,實(shí)驗(yàn)中采取經(jīng)驗(yàn)估值,設(shè)α=0.6。

    算法 改進(jìn)的好友推薦算法

    輸入 用戶-用戶ID 表,用戶-用戶好友關(guān)系表,標(biāo)簽-標(biāo)簽ID 表,用戶-標(biāo)簽表。

    輸出 好友列表。

    步驟1 設(shè)矩陣P,如果用戶i和用戶j 是好友關(guān)系,則Pi,j是1,否則為0。

    步驟2 偏好向量u 是1×n 的矩陣,是P 向量的行向量。

    步驟3 矩陣A 是n×n 矩陣,n 為用戶的數(shù)量,ai,j表示既是用戶i 的好友、又是用戶j的好友在所有用戶N 中的比例。

    步驟4 利用公式(4)計(jì)算r的值。

    步驟5 根據(jù)r值輸出好友列表Top-N。

    步驟6 計(jì)算Top-N 好友和目標(biāo)好友標(biāo)簽相似度。

    步驟7 利用公式(5)和公式(6)計(jì)算V 的值。

    步驟8 輸入r值、α值和V 值。

    步驟9 利用公式(7)得到最終W 值。

    步驟10 輸出推薦的好友列表。

    4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集與環(huán)境

    實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)是從一個(gè)音樂社交網(wǎng)站last.fm[8]、通過網(wǎng)站提供的開放API抓取下來的。為了提高實(shí)驗(yàn)的準(zhǔn)確性,選取1 111個(gè)用戶,包含3 114個(gè)好友關(guān)系。數(shù)據(jù)集存儲(chǔ)在mySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)中,建立四個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)表,分別是用戶-用戶ID 表、用戶-用戶好友關(guān)系表、標(biāo)簽-標(biāo)簽ID 表和用戶-標(biāo)簽表。圖3顯示的是數(shù)據(jù)庫(kù)中各個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)表,分別只截取了前10個(gè)數(shù)據(jù)。

    Figure 3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)庫(kù)表圖3 Experimental database tables

    實(shí)驗(yàn)硬件平臺(tái)為Intel(R)Core(TM)2Duo CPUE 7400,主頻為2.8GHz,2GB內(nèi)存,160GB硬盤。操作系統(tǒng)為Windows professional SP3,所有算法用Java語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)。

    4.2 實(shí)驗(yàn)方法和度量

    數(shù)據(jù)集分為80%的訓(xùn)練集和20%的測(cè)試集,平均分為5種不同的測(cè)試集(5倍交叉驗(yàn)證)用來測(cè)試[9]。為了確保推薦的準(zhǔn)確性,在測(cè)試中隱藏每個(gè)用戶的一個(gè)好友數(shù)據(jù),并推薦預(yù)測(cè)偏好最高的N 項(xiàng)偏好信息,計(jì)算預(yù)測(cè)的精度比例。如果隱藏的好友實(shí)際上包含在Top-N 推薦名單中,就是所謂的命中。采用準(zhǔn)確率(Precision)和召回率(Recall)兩個(gè)指標(biāo)對(duì)簡(jiǎn)單的頻率方法(SF)、單層次關(guān)聯(lián)規(guī)則方法(AR+)、協(xié)同過濾方法(CF)和改進(jìn)的推薦方法(GR)四種算法進(jìn)行評(píng)價(jià),定義如下:

    準(zhǔn)確率(Precision)=推薦出的已經(jīng)成為好友的用戶/推薦出的好友用戶

    查全率(Recall)=推薦出的已經(jīng)成為好友的用戶/好友總個(gè)數(shù)

    在本實(shí)驗(yàn)中,使用推薦好友個(gè)數(shù)N=10,2.,30,40,50五種情況分別對(duì)每個(gè)N 測(cè)量的準(zhǔn)確率和召回率進(jìn)行計(jì)算。

    4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    圖4顯示了四個(gè)不同的推薦算法準(zhǔn)確率(Precision)的比較結(jié)果。圖4結(jié)果顯示,與AR+相比GR 算法對(duì)Top-N 的每個(gè)值都優(yōu)化,達(dá)到2.5%、1.2%、1.3%、1.8%和2.0%,準(zhǔn)確率(Precision)得以提高。這一結(jié)果表明,改進(jìn)的算法是有效的。GR 算法在N<20的時(shí)候,推薦的準(zhǔn)確率要比CF的差,但是當(dāng)N≥30時(shí),GR 算法的推薦率要明顯強(qiáng)于CF。

    Figure 4 Precision圖4 準(zhǔn)確率

    圖5顯示了四個(gè)不同的推薦算法召回率(Recall)的比較結(jié)果。當(dāng)N<20 時(shí),與CF 相比,GR性能稍差,但當(dāng)N>30 時(shí),表現(xiàn)出較高的召回率(5.4%、1.5%和8.6%)。隨著N 的增加,CF的性能變得相對(duì)低下,由于數(shù)據(jù)稀疏,CF方法不能預(yù)測(cè)許多項(xiàng)目的偏好。

    Figure 5 Recall圖5 召回率

    5 結(jié)束語(yǔ)

    本文提出一種基于好友之間的關(guān)系推薦和喜好標(biāo)簽的相似度推薦相結(jié)合的推薦方法。通過Last.fm 數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)表明,改進(jìn)的推薦算法能夠提高推薦的準(zhǔn)確性。和簡(jiǎn)單的頻率方法(SF)、單層次關(guān)聯(lián)規(guī)則的方法(AR+)、協(xié)同過濾方法(CF)相比,改進(jìn)的算法顯示了更好的性能。

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