基于張量分解的個(gè)性化微博推薦算法研究

摘 要：隨著社交媒體的發(fā)展，微博為人們提供的服務(wù)正在極大地改變著人們使用互聯(lián)網(wǎng)的習(xí)慣，然而微博上用戶發(fā)表的大量信息，以及高頻率的信息更新，使得用戶面臨信息過(guò)載的問(wèn)題而無(wú)法快速獲取他感興趣的信息。推薦系統(tǒng)是解決此問(wèn)題的一種很好的方法，它是通過(guò)研究用戶已有數(shù)據(jù)來(lái)發(fā)掘用戶興趣，從而為用戶推薦可能感興趣的對(duì)象，如產(chǎn)品、網(wǎng)頁(yè)、微博等。本文介紹了一種基于張量分解技術(shù)的微博推薦算法來(lái)預(yù)測(cè)用戶對(duì)微博的興趣度，同時(shí)考慮用戶與微博、用戶與微博發(fā)布者影響因素，以及微博與微博發(fā)布者的影響因素，提高了已有算法的準(zhǔn)確度。

關(guān)鍵詞：微博推薦；矩陣分解；張量分解

中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

Abstract：With the development of social media，the services in micro-blog have significantly changed the way people use the Internet.However，as the large amount of information posted by users and the highly frequent update on micro-blogs，users often face the problem of information overload and miss out the content they are interested in.The recommendation system，which recommends items（such as products，web pages，micro-blogs，etc.）to users based on their interests，is an effective solution to this problem.The paper introduces a micro-blog recommendation algorithm based on the tensor factorization technology to predict the user's interest degree on certain micro-blog.The experimental results on real dataset show that the proposed model achieves desirable performance in characterizing the user's interest and the preprocessing of data on micro-blog.Finally，the paper presents the experimental results which show that the method significantly outperforms the baseline method.

Keywords：micro-blog recommendation；matrix factorization；tensor factorization

1 引言（Introduction）

目前，一些微博推薦算法在發(fā)掘用戶在社交媒體中的興趣和行為中表現(xiàn)出了一定的優(yōu)越性，例如基于內(nèi)容的推薦算法，但是目前大多數(shù)方法都通過(guò)內(nèi)容等顯性因素來(lái)預(yù)測(cè)用戶的興趣度而沒(méi)有考慮一些內(nèi)在的隱性因素。然而社交網(wǎng)絡(luò)中的信息是豐富且復(fù)雜的，只通過(guò)一些顯性因素來(lái)預(yù)測(cè)用戶興趣度是不夠的。因子分解模型最初被用于推薦系統(tǒng)中來(lái)對(duì)用戶感興趣的商品進(jìn)行推薦[1]。為了更好地對(duì)用戶行為建模，一些研究使用隱因子模型對(duì)用戶的興趣度進(jìn)行預(yù)測(cè)，而這些無(wú)法直接獲取的隱性因素是影響用戶興趣度的主要因素。這些方法使用矩陣分解算法分別考慮用戶和微博主題，用戶和微博發(fā)布者之間的社會(huì)關(guān)系，以及微博發(fā)布者與微博主題之間的隱性因素，通過(guò)兩兩之間關(guān)系來(lái)預(yù)測(cè)用戶對(duì)微博的興趣度。然而，同樣內(nèi)容的微博被不同的發(fā)布者發(fā)布的話，用戶的興趣度是不同的，因此我們應(yīng)綜合考慮用戶與微博，以及微博發(fā)布者它們之間的隱性因素共同對(duì)微博興趣度的影響。

張量是對(duì)向量和矩陣的擴(kuò)展[2]，因此它可以表示多元數(shù)據(jù)，已有的矩陣分解方法丟失了用戶與微博，以及微博發(fā)布者三者之間在三維空間上對(duì)用戶興趣度的影響而張量分解模型很好地解決推薦系統(tǒng)中存在的多元影響因素[3]。而現(xiàn)實(shí)生活中的數(shù)據(jù)一般都具有多元特征，相對(duì)復(fù)雜，因此張量模型很好地模擬了推薦系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的多元影響關(guān)系。

2 微博排序優(yōu)化準(zhǔn)則（Optimizing ranking criterion

for weibo recommendation）

3 基于張量的分解模型（Tensor factorization model）

本文需要同時(shí)考慮用戶、微博、微博發(fā)布者這三個(gè)因素來(lái)預(yù)測(cè)用戶對(duì)微博的興趣度，即將二維矩陣拓展為三維張量來(lái)表示影響興趣度的隱性因素，也就是分解用戶—微博—發(fā)布者張量來(lái)預(yù)測(cè)用戶對(duì)微博的喜好度。

為了和大多數(shù)的基于矩陣分解的推薦系統(tǒng)中的方法對(duì)比，我們可以將三維張量理解為在傳統(tǒng)二維矩陣的基礎(chǔ)上增加一個(gè)維度，即一種典型的張量分解方法Tucker分解，該分解模型產(chǎn)生的類似于SVD的左右奇異矩陣子結(jié)構(gòu)方便與已有算法SVD進(jìn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比[5，6]。Tucker分解把原張量分解為一個(gè)核心張量與一系列矩陣的乘積。這里我們以對(duì)三維張量的分解為例說(shuō)明Tucker的具體分解過(guò)程，詳見(jiàn)公式（5）：

4 實(shí)驗(yàn)（Experiment）

4.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文數(shù)據(jù)來(lái)源于新浪微博，使用爬蟲系統(tǒng)根據(jù)本文需求爬取相關(guān)數(shù)據(jù)[7]。網(wǎng)絡(luò)爬蟲作為一種自動(dòng)提取網(wǎng)頁(yè)信息的計(jì)算機(jī)程序或者自動(dòng)化腳本[8]，它是搜索引擎的核心技術(shù)。本文先隨機(jī)選取一個(gè)微博用戶以發(fā)射狀不斷爬取該用戶的關(guān)注者的數(shù)據(jù)，以及關(guān)注者的關(guān)注者的數(shù)據(jù)，然后從這些數(shù)據(jù)中選出1024個(gè)微博用戶的主頁(yè)信息，但這些用戶的關(guān)注者人數(shù)需超過(guò)15。endprint

4.2 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

本文通過(guò)平均準(zhǔn)確率評(píng)估預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確度。本文推薦模型的結(jié)果是微博的排序，同時(shí)微博的排序位置還關(guān)聯(lián)了準(zhǔn)確度使得推薦模型能得到更準(zhǔn)確的評(píng)估，即微博成功推薦，如果它的排序越靠前那么平均準(zhǔn)確率就越高。如果系成功推薦的微博個(gè)數(shù)為0那么準(zhǔn)確率為0。評(píng)估公式見(jiàn)式（16）：

4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

為了驗(yàn)證算法的有效性，本文增加其他幾種方法來(lái)對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果，包括按照時(shí)間排序的方法、按相似度排序的方法、矩陣分解模型算法SVD[9]。張量分解算法（TF）綜合考慮用戶、微博和微博發(fā)布者三者之間的關(guān)系，較SVD更加準(zhǔn)確地評(píng)估對(duì)用戶興趣度的影響。張量分解算法使用隨機(jī)梯度算法來(lái)估計(jì)實(shí)驗(yàn)參數(shù)，矩陣分解過(guò)程中K值取30準(zhǔn)確率最高。

5 結(jié)論（Conclusion）

時(shí)間排序的推薦方法由于依賴用戶的登錄時(shí)間而對(duì)登錄時(shí)間前后的微博轉(zhuǎn)發(fā)的概率大，因此預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度很低。相似度排序的算法只通過(guò)關(guān)鍵詞計(jì)算微博表面相似度來(lái)預(yù)測(cè)而忽略了內(nèi)在的語(yǔ)義。SVD只考慮用戶、微博與微博發(fā)布者兩兩之間的關(guān)系，忽略三者之間的共同作用沒(méi)有反映數(shù)據(jù)的真實(shí)信息而準(zhǔn)確度低于TF方法。

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作者簡(jiǎn)介：

秦曉暉（1987-），女，碩士，助教.研究領(lǐng)域：中文信息處理，人工智能.endprint