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    文本數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)網(wǎng)站個(gè)性化推薦中的應(yīng)用

    2016-11-24 16:28張建偉
    2016年34期
    關(guān)鍵詞:文本挖掘個(gè)性化推薦

    摘 要:本文提出了一種基于文本數(shù)據(jù)挖掘的個(gè)性化推薦算法,該算法在電子商務(wù)網(wǎng)站應(yīng)用中,通過對(duì)服務(wù)器日志進(jìn)行分析,跟蹤單一用戶的當(dāng)前的瀏覽偏好,并根據(jù)當(dāng)前偏好進(jìn)行個(gè)性化商品信息的推薦,能夠很好的解決傳統(tǒng)算法中推薦信息滯后的尷尬問題。

    關(guān)鍵詞:文本挖掘;個(gè)性化推薦;層次聚類

    一、引言

    隨著WEB2.0產(chǎn)品形式的進(jìn)一步多樣化,用戶的行為可以更廣泛的被獲取并加以利用,所以使用文本挖掘方法的開始出現(xiàn)在電子商務(wù)網(wǎng)站的推薦中。此外,社交產(chǎn)品越來越受互聯(lián)網(wǎng)用戶的青睞,會(huì)產(chǎn)生大量的訪問日志,再加上大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)的發(fā)展,使得使用文本數(shù)據(jù)挖掘來分析用戶個(gè)性化偏好變得更加現(xiàn)實(shí)。大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)在于它能夠及時(shí)的對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行高效的分析處理,并且目前相關(guān)的專家學(xué)者在此方面已經(jīng)取得了突破性的成功[1]。本文在前人研究的基礎(chǔ)之上,嘗試結(jié)合電子商務(wù)網(wǎng)站,使用文本數(shù)據(jù)挖掘來對(duì)個(gè)性化推薦進(jìn)行研究。主要針對(duì)用戶的交易日志信息進(jìn)行關(guān)鍵詞提取,形成興趣的關(guān)聯(lián)規(guī)則,進(jìn)一步采用聚類分析,最終給出相應(yīng)的推薦結(jié)果。推薦結(jié)果的驗(yàn)證使用時(shí)效性、精準(zhǔn)率和召回率等指標(biāo)進(jìn)行驗(yàn)證[2]。

    二、文本詞條獲取

    (一)服務(wù)器日志挖掘

    所謂在電子商務(wù)平臺(tái)上使用文本數(shù)據(jù)挖掘是指提取訪客的頁(yè)面訪問日志,在其基礎(chǔ)上對(duì)訪問的一系列相關(guān)頁(yè)面的核心主題關(guān)鍵詞進(jìn)行提取,以此來跟蹤訪客當(dāng)前的興趣行為偏好。首先對(duì)網(wǎng)站的頁(yè)面結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析。一般的電子商務(wù)網(wǎng)站頁(yè)面有以下幾個(gè)模塊組成:菜單索引、商品詳細(xì)展示、購(gòu)物導(dǎo)航和服務(wù)信息說明等,在這些模塊中對(duì)于跟蹤訪客行為偏好最有幫助的是商品信息展示,因?yàn)槟壳皩?duì)詞條提取技術(shù)只對(duì)文本內(nèi)容進(jìn)行獲取,而這部分包含了商品的詳細(xì)介紹,并且為了使商品在平臺(tái)網(wǎng)站內(nèi)能夠更容易被檢索出,該部分內(nèi)容大都經(jīng)過了迎合爬蟲技術(shù)的優(yōu)化[3],故該部分是被關(guān)注的重點(diǎn)。

    其次是要對(duì)用戶的交易事務(wù)進(jìn)行提取,該部分主要包括數(shù)據(jù)過濾、用戶識(shí)別和會(huì)話識(shí)別。數(shù)據(jù)過濾主要是清洗掉一些錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和一些無關(guān)的數(shù)據(jù),比如訪客的網(wǎng)絡(luò)資源受限,請(qǐng)求的資源頁(yè)面失敗或者服務(wù)器并未將資源成功返回給訪客,這些數(shù)據(jù)的提前清洗有利于減輕后續(xù)關(guān)聯(lián)規(guī)則和聚類分析時(shí)的負(fù)荷。用戶的識(shí)別本文使用目前最為主流的cookie技術(shù)用來跟蹤單一訪客,該技術(shù)實(shí)現(xiàn)的可行性高,唯一的缺點(diǎn)是用戶有可能會(huì)關(guān)閉瀏覽器的cookie功能,如果這種情況出現(xiàn),進(jìn)而采用SessionID技術(shù),該技術(shù)會(huì)動(dòng)態(tài)的嵌入到訪客訪問中一個(gè)唯一標(biāo)識(shí),但他無法記錄用戶是否重復(fù)訪問[4]。會(huì)話識(shí)別是指將用戶的單一訪問區(qū)分開來,目前的開發(fā)技術(shù)均使用的是單一訪問模式,當(dāng)用戶登錄后,服務(wù)器會(huì)自動(dòng)的獲取一個(gè)單一會(huì)話,并且服務(wù)器日志會(huì)跟蹤記錄該會(huì)話的活動(dòng),若超越30分鐘無活動(dòng),將自動(dòng)斷開。本文也基于服務(wù)器默認(rèn)的30分鐘為期限劃分會(huì)話。

    (二)特征詞條提取

    文本挖掘最核心的第一項(xiàng)任務(wù)就是文本特征詞條的提取,也就是對(duì)訪客訪問頁(yè)面中的核心詞匯的提取。例如,訪客連續(xù)訪問了一系列頁(yè)面A1,A2,A3,…,An,通過對(duì)n個(gè)頁(yè)面中每一個(gè)頁(yè)面的核心詞條的獲取,可以掌握用戶當(dāng)前的行為偏好和偏好的時(shí)時(shí)變化。獲取特征詞條的第一步涉及到中文的分詞技術(shù)。中文分詞最大的難度在于消除歧義,中文語法中不同的斷句會(huì)引來歧義。為了解決這一問題。目前中文分詞應(yīng)用最常規(guī)的方法是CRFs算法,他是在條件隨機(jī)域算法CRF的技術(shù)上演變過來的[5]。

    該模型算法能夠很好的解決目前中文分詞中所遇到的相關(guān)問,而該問題的解決也為進(jìn)一步提取特征詞條打下了良好的基礎(chǔ)。由于詞條出現(xiàn)在頁(yè)面的不同位置,其重要程度具有很大差別,故需要提前劃分好相應(yīng)的位置權(quán)重。本文將一個(gè)完整的頁(yè)面分為3個(gè)域:標(biāo)題、內(nèi)容和meta描述標(biāo)簽,分別對(duì)應(yīng)的權(quán)重為0.5,0.3和0.2。進(jìn)一步獲取單一頁(yè)面的特征詞的加權(quán)排名,本文選取每個(gè)頁(yè)面中排名的前六的詞條來代表當(dāng)前頁(yè)面,過少的詞條不足以代表整體頁(yè)面,過多勢(shì)必會(huì)加大算法的執(zhí)行負(fù)荷。

    三、特征詞條聚類分析

    經(jīng)過對(duì)特征詞條提取后,一個(gè)完整的交易事務(wù)已經(jīng)轉(zhuǎn)變?yōu)樘卣髟~條表示的詞條組,多個(gè)交易事務(wù)放在一起會(huì)形成一個(gè)相關(guān)的矩陣。使用T={t1,t2,t3,…,tn}表示單一頁(yè)面的特征詞,一個(gè)完整的交易事務(wù)使用Page={p1,p2,p3,…,pm}表示,可以使用pi={tw,twtw,…tw,…tw}表示單一頁(yè)面對(duì)特種詞條的權(quán)重表示[6]。

    聚類的目的是在相似性的基礎(chǔ)之上將目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,把相似性接近的數(shù)據(jù)凝集在一起。當(dāng)前的聚類方法有模糊聚類、層次聚類和密度聚類等,本文選擇使用層次聚類,它也是目前在文本數(shù)據(jù)挖掘中使用較為廣泛的一種方法[7]。算法描述如下。

    第一步:假設(shè)共有類N個(gè),每個(gè)類均有且僅有一個(gè)對(duì)象類成。按順序?yàn)槠渚幪?hào)m = 0,L(m)= 0。第二步:將距離矩陣命名為D,在D中尋找最小距離d[(r),(s)]= min d[(i),(j)]。第三步:將(r)和(s)合并成一個(gè)新類(r,s);令m = m +1,L(m)= d[(r),(s)]。第四步:更新距離矩陣D:將表示類(r)和類(s)的行列刪除,同時(shí)加入表示新類(r,s)的行列;同時(shí)定義新類(r,s)與各舊類(k)的距離為d[(k),(r,s)]= min d[(k),(r)],d[(k),(s)]。第五步:反復(fù)步驟二到四,直到將所有的對(duì)象合并成一個(gè)新類為止。

    通過層次聚類分析后可以找到興趣點(diǎn)相近的用戶群,再根據(jù)相似度計(jì)算可以將興趣點(diǎn)相似的用戶購(gòu)買行為相互推薦。最后涉及到推薦結(jié)果排序的問題,首先推薦的結(jié)果中禁止出現(xiàn)用戶已經(jīng)購(gòu)買過的產(chǎn)品,解決的方法是比照用戶的購(gòu)買結(jié)果和已加入購(gòu)物車的商品清單,如有重復(fù)首先清洗。其次的推薦結(jié)果按照相似用戶群中商品的相似度高低進(jìn)行排序。為保證用戶的滿意度,選取適當(dāng)?shù)耐扑]數(shù)量即可,推薦商品數(shù)目過多,會(huì)導(dǎo)致推薦失真,過少會(huì)影響推薦結(jié)果的豐富程度。

    四、總結(jié)

    本文給出了一種基于文本數(shù)據(jù)挖掘的推薦算法,目的在于通過大數(shù)據(jù)分析處理來實(shí)時(shí)的跟蹤用戶行為,進(jìn)一步解決傳統(tǒng)基于關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦算法在出現(xiàn)推薦信息之后的問題?;谖谋緮?shù)據(jù)挖掘的算法的優(yōu)勢(shì)在于它是通過分析服務(wù)器交易日志,進(jìn)一步對(duì)當(dāng)前用戶訪問頁(yè)面進(jìn)行特征詞條的獲取,進(jìn)而在層次聚類的基礎(chǔ)上計(jì)算相似度,進(jìn)行商品信息的推薦。這種方式不僅是電子商務(wù)平臺(tái)中適用,也可以一直到互聯(lián)網(wǎng)廣告的個(gè)性化推薦中。

    參考文獻(xiàn):

    [1] 陳新中,李巖.Web挖掘研究[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2002

    [2] 項(xiàng)亮.推薦系統(tǒng)實(shí)踐[M].第1版.北京:人民郵電出版社,2012

    [3] 張俊林.這就是搜索引擎:核心技術(shù)詳解[M].北京:電子工業(yè)出版社,2012

    [4] 易明.基于Web挖掘的電子商務(wù)個(gè)性化推薦機(jī)理與方法研究[D].武漢:華中科技大學(xué),2009

    [5] 韓雪冬.基于CRFs的中文分詞算法研究與實(shí)現(xiàn)[D].北京:北京郵電大學(xué),2010

    [6] 邵康,張建偉.基于 BM25F 模型的 Web 文本挖掘個(gè)性化推薦研究[J].情報(bào)理論與實(shí)踐,2013

    [7] 周翔翔,姚佩陽,王欣.基于改進(jìn)層次聚類法的指揮控制資源部署[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù):2012

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