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    一種改進(jìn)的基于位置的推薦算法

    2016-11-07 17:58劉建東
    軟件導(dǎo)刊 2016年9期
    關(guān)鍵詞:推薦算法

    劉建東

    摘要:基于位置的推薦算法在根據(jù)位置信息劃分?jǐn)?shù)據(jù)子集時(shí)會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)稀疏問題,對(duì)此提出了一種改進(jìn)的推薦算法。該算法充分考慮了不同位置所產(chǎn)生的推薦結(jié)果的差異性,分別為相應(yīng)的推薦結(jié)果設(shè)置不同權(quán)重,然后線性求和。改進(jìn)算法既解決了數(shù)據(jù)的稀疏問題,又考慮了用戶興趣的本地化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)的算法提高了推薦準(zhǔn)確性。

    關(guān)鍵詞:基于位置;推薦算法;數(shù)據(jù)稀疏

    DOIDOI:10.11907/rjdk.161555

    中圖分類號(hào):TP312

    文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào)文章編號(hào):16727800(2016)009003902

    基金項(xiàng)目基金項(xiàng)目:

    作者簡介作者簡介:劉建東(1978-),男,湖南城步人,吉首大學(xué)張家界學(xué)院教學(xué)科研部講師,研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)。

    0引言

    隨著在線社交網(wǎng)絡(luò)與智能手機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展,用戶不僅僅滿足于在社交平臺(tái)用文字和圖片來分享經(jīng)歷,還希望分享更豐富的信息,如在何時(shí)何地做了哪些事情等?,F(xiàn)在大部分智能手機(jī)都能提供基于地點(diǎn)的簽到服務(wù),在線社交網(wǎng)絡(luò)如Foursquare、Gowalla等網(wǎng)站也支持基于地點(diǎn)的簽到服務(wù)。因此,用戶可利用智能手機(jī)在社交網(wǎng)絡(luò)分享去過的地點(diǎn)。這些分享的地點(diǎn)構(gòu)成了用戶的運(yùn)動(dòng)軌跡。顯然,經(jīng)常去戶外運(yùn)動(dòng)的用戶與喜歡文藝的用戶分享的地點(diǎn)是有差異的。因此,具有不同興趣的用戶分享的運(yùn)動(dòng)軌跡是不一樣的。換句話說,用戶興趣不同,分享的地點(diǎn)也就不同,地點(diǎn)與用戶興趣之間產(chǎn)生了關(guān)聯(lián)。因此,如何根據(jù)用戶的簽到地點(diǎn)來提供個(gè)性化服務(wù)是研究人員感興趣的課題。

    目前,基于地點(diǎn)的推薦算法有兩個(gè)方向:①根據(jù)用戶之間的距離進(jìn)行推薦。如Foursquare通過計(jì)算用戶與好友之間的距離推出探索功能,該功能可以為用戶推薦附近的好友,LBS軟件也提供了推薦附近餐館與商店的功能;②根據(jù)用戶的簽到地點(diǎn)為用戶進(jìn)行分類。因?yàn)橛脩舻暮灥降攸c(diǎn)相同,用戶興趣可能相似,典型的是一個(gè)被稱為LARS(Location Aware Recommender System)的推薦系統(tǒng)。該系統(tǒng)由明尼蘇達(dá)大學(xué)的研究人員提出,主要思想是將用戶按興趣相似度進(jìn)行分類,為同類的用戶推薦物品或者地點(diǎn)。評(píng)價(jià)興趣相似度的標(biāo)準(zhǔn)有兩個(gè):①用戶共同喜歡的物品越多,用戶的興趣越相似;②用戶簽到的地點(diǎn)越接近,用戶的興趣越相似。對(duì)于第①個(gè)標(biāo)準(zhǔn)而言,其實(shí)就是基于物品的協(xié)同過濾算法,該算法是經(jīng)典的推薦算法,具體過程可參看文獻(xiàn)。本文主要討論第②個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。因?yàn)楹灥降攸c(diǎn)具有多級(jí)結(jié)構(gòu),所以LARS根據(jù)地點(diǎn)的范圍從大到小逐級(jí)劃分?jǐn)?shù)據(jù)集,如簽到地點(diǎn)具有國家、省、市的樹狀結(jié)構(gòu)。LARS首先根據(jù)國家把數(shù)據(jù)集劃分成不同的子集set1,set2,..seti..;接著按省份將數(shù)據(jù)集seti劃分為(seti1,seti2,seti3,...setil)等子集,然后依次按市劃分。一般來說,seti1,seti2,seti3,...setil數(shù)據(jù)子集內(nèi)用戶興趣的相似度比seti內(nèi)用戶興趣的相似度更高,因此,劃分子集提高了推薦準(zhǔn)確性。但是按LARS劃分?jǐn)?shù)據(jù)子集的用戶數(shù)據(jù)量可能不夠,進(jìn)而影響推薦效果。子集內(nèi)用戶數(shù)據(jù)量少的問題稱為數(shù)據(jù)稀疏問題,本文主要工作是針對(duì)可能存在的數(shù)據(jù)稀疏問題提出解決辦法,改善推薦效果。

    1數(shù)據(jù)稀疏問題

    用戶在使用在線社交網(wǎng)絡(luò)時(shí)喜歡分享自己的位置,從而會(huì)形成如下形式的數(shù)據(jù)記錄:(用戶,用戶位置,物品,評(píng)分)。本文用(ui,pi,wk,si)表示第i個(gè)用戶在位置pi評(píng)論第k個(gè)物品時(shí)所生成的數(shù)據(jù)。用戶興趣不同,分享的位置會(huì)有差異,所以LARS會(huì)根據(jù)用戶簽到位置對(duì)用戶數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分。但是位置信息是一個(gè)樹狀結(jié)構(gòu),比如,國家、省、市、縣的結(jié)構(gòu)。因此,數(shù)據(jù)集也會(huì)被劃分成一個(gè)樹狀結(jié)構(gòu),本文把該樹狀結(jié)構(gòu)稱為樹狀數(shù)據(jù)集。樹狀數(shù)據(jù)集的節(jié)點(diǎn)包含了所有同一個(gè)位置的用戶行為數(shù)據(jù)。

    如圖1所示,用戶u的評(píng)論數(shù)據(jù)信息是:(u,p22,wk,sj),那么推薦算法就會(huì)根據(jù)位置信息依次找到“p”,“p2”,“p22”這3個(gè)節(jié)點(diǎn),在找到節(jié)點(diǎn)后把該數(shù)據(jù)信息依次劃分到“p”,“p2”,“p22”3個(gè)節(jié)點(diǎn)上。一般地,在劃分?jǐn)?shù)據(jù)集過程中,p節(jié)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)被劃分為i個(gè)子集(p1,p2,..pi),從概率上來說,pk節(jié)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)量只是p節(jié)點(diǎn)上的1i。而隨著算法的進(jìn)行,pk節(jié)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)被劃分為j個(gè)子集(pk1,pk2,..pkj)。同樣的道理,子集pkl(1<=l<=j)節(jié)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)量只是pk節(jié)點(diǎn)上的1j。更一般地,假設(shè)第n層節(jié)點(diǎn)的分支數(shù)是Nn,那么第n層上任一個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)量只是總數(shù)據(jù)量上的1∏c=n-1c=1Nc。其中c表示層次。顯然,層次越深的節(jié)點(diǎn)所表示的位置越準(zhǔn)確,但是所得到的數(shù)據(jù)量越少。

    因?yàn)閿?shù)據(jù)量降低的幅度很大,所以隨著子集的劃分,產(chǎn)生數(shù)據(jù)稀疏的可能性就越高。如果某個(gè)節(jié)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)量太少,那么基于物品的協(xié)同過濾算法在該節(jié)點(diǎn)就無法有效進(jìn)行,影響推薦的準(zhǔn)確性,因此要對(duì)數(shù)據(jù)稀疏問題提出解決辦法。

    2基于位置推薦的改進(jìn)算法

    2.1算法改進(jìn)思路

    基于位置的推薦算法根據(jù)位置信息對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分,劃分的層次越多,同類中用戶之間的位置越接近,用戶興趣的相似度越高,推薦效果越準(zhǔn)確。但是另一方面,層次越多,劃分的子集包含的數(shù)據(jù)量越少,這樣又會(huì)降低推薦的準(zhǔn)確性。因此,劃分子集時(shí)既要考慮用戶興趣的相似度,也要考慮子集的數(shù)量。基于位置的推薦算法問題在于僅計(jì)算深層次節(jié)點(diǎn),即僅考慮了興趣相似度,卻忽略了數(shù)據(jù)量;相反,如果只考慮頂層節(jié)點(diǎn),也會(huì)存在問題。因?yàn)轫攲庸?jié)點(diǎn)的用戶數(shù)據(jù)量大,用戶興趣的相似度低,這樣會(huì)忽略用戶興趣的相似度??偠灾荒苤豢紤]單獨(dú)的節(jié)點(diǎn)。因?yàn)椴煌瑢哟蔚墓?jié)點(diǎn)在用戶興趣的相似度和用戶數(shù)據(jù)量上有各自的優(yōu)點(diǎn)和不足,所以改進(jìn)算法的思路是綜合考慮不同層次的節(jié)點(diǎn),利用基于物品的協(xié)同過濾算法為每個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)子集生成推薦列表,然后分別為每個(gè)推薦列表設(shè)置不同的權(quán)重,最后按設(shè)置的權(quán)重將這些推薦列表進(jìn)行線性相加,選擇排名最高的前N條記錄推薦。改進(jìn)的基于位置的推薦算法流程如圖2所示,因?yàn)槲恢眯畔⒍际鞘?市-縣的三層樹狀結(jié)構(gòu),所以本算法也只考慮三層劃分。

    2.2改進(jìn)算法具體步驟

    2.2.1輸入

    輸入用戶uk的位置pk以及樹狀數(shù)據(jù)集Data_Tree,在使用基于物品的協(xié)同過濾算法時(shí),輸入物品最相似的個(gè)數(shù)K,然后輸入前三層節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)集對(duì)應(yīng)的推薦權(quán)重(λ1、λ2、λ3)。其中λi(1≤i≤3)代表數(shù)據(jù)集樹中第i層結(jié)點(diǎn)上的用戶行為產(chǎn)生的推薦列表權(quán)重,最后輸入推薦列表數(shù)目N。

    2.2.2逐步計(jì)算推薦列表

    (1)在Data_Tree中根據(jù)用戶位置pk從根節(jié)點(diǎn)開始搜索,相應(yīng)找到路線上的節(jié)點(diǎn)N1、N2、N3其中Ni(1≤i≤3)表示第i層上的節(jié)點(diǎn)。

    (2)得到節(jié)點(diǎn)Ni對(duì)應(yīng)的用戶數(shù)據(jù)子集UserSet(Ni)。

    (3)利用基于物品的協(xié)同過濾算法得到UserSet(Ni)的推薦列表List(i)。

    wkl=W(k)∩W(l)W(k)W(l)(1)

    Iuk=∑l∈N(u)∩S(l,K)wklrul(2)

    公式(1)和公式(2)是基于物品的協(xié)同過濾算法計(jì)算公式,其中公式(1)是計(jì)算物品k與物品l之間的相似度, wkl是用戶數(shù)據(jù)子集中物品k與物品l的相似度,W(k)表示喜歡物品k的用戶數(shù),W(l)表示喜歡物品l的用戶數(shù)。公式(2)是計(jì)算用戶u對(duì)物品k的興趣,其中N(u)表示用戶u喜歡物品的集合,S(l,K)表示和物品l最相似的K個(gè)物品的集合,wkl是用戶數(shù)據(jù)子集中物品k和物品l的相似度,rul是用戶u對(duì)物品l的興趣。

    2.2.3線性相加計(jì)算結(jié)果

    根據(jù)每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的推薦權(quán)重,計(jì)算List=∑i=3i=1λi*List(i)得到綜合推薦列表,然后進(jìn)行相似度排序,選擇前N個(gè)物品進(jìn)行推薦。

    3實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

    實(shí)驗(yàn)采用MovieLens提供的測(cè)試數(shù)據(jù)集,MovieLens數(shù)據(jù)集來自用戶對(duì)電影的評(píng)價(jià)。該數(shù)據(jù)集包含了用戶位置信息。實(shí)驗(yàn)將從數(shù)據(jù)集中提取100位用戶對(duì)800部電影的評(píng)價(jià)信息,選擇其中80%的數(shù)據(jù)作訓(xùn)練集,另外20%作測(cè)試集。

    實(shí)驗(yàn)依次設(shè)置權(quán)重參數(shù)λ1、λ2、λ3的值為0.1、0.2、0.7,然后以基于位置的推薦算法和改進(jìn)的推薦算法做實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn),改進(jìn)算法的推薦結(jié)果準(zhǔn)確性與召回率提高10%左右。其中準(zhǔn)確性和召回率的計(jì)算公式如公式(3)和公式(4)所示。

    Precision@N=∑uR(u,N)∩T(u)∑uR(u,N)(3)

    Recall@N=∑uR(u,N)∩T(u)∑uT(u)(4)

    4結(jié)語

    本文針對(duì)基于位置的推薦算法在劃分?jǐn)?shù)據(jù)子集時(shí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)稀疏問題,提出了對(duì)不同節(jié)點(diǎn)的推薦列表進(jìn)行線性加權(quán)的解決辦法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)的推薦算法提高了推薦結(jié)果的準(zhǔn)確性。

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    責(zé)任編輯(責(zé)任編輯:杜能鋼)

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