基于隐式用户反馈数据流的实时个性化推荐

《基于隐式用户反馈数据流的实时个性化推荐》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、第３９卷第１期计算机学报Ｖｏｌ．３９Ｎｏ．１２０１６年１月ＣＨＩＮＥＳＥＪＯＵＲＮＡＬＯＦＣＯＭＰＵＴＥＲＳＪａｎ．２０１６基于隐式用户反馈数据流的实时个性化推荐王智圣１）１）２）１）李琪汪静印鉴１）（中山大学信息科学与技术学院广州５１０００６）２）（广东东软学院国际合作部广东佛山５２８２２５）摘要大多数的传统推荐系统是基于用户评分构建，并采用离线批量的训练模式．该文研究以下两个问题：（１）基于隐式用户反馈构建推荐系统．与显式评分相比，隐式反馈存在范围更广且更易于收集；（２）基于反馈数据流进行实时推荐，以此来保障更

2、强的推荐时效性．为了克服由隐式反馈本质特征导致的不平衡类标问题，直接对可观察的用户选择行为进行概率建模，在训练时无需引入负样本．为了提高训练效率并及时抓住用户兴趣的变化，该文提出的在线学习算法在强化学习用户新倾向的同时弱化了学习用户惯常行为与噪声，通过比较反馈发生概率与用户置信度来为每一个反馈动态调节学习步长．最后，该文设计了在线评价机制，并在两个真实数据集上进行了丰富的实验．实验结果验证了所提方法的有效性，并展示了其在推荐精度、推荐多样性、可解释性、训练效率、健壮性以及冷启动适应能力等多个方面的优势．关键词隐式反

3、馈；在线学习；推荐系统；大数据中图法分类号ＴＰ３１１犇犗犐号１０．１１８９７／ＳＰ．Ｊ．１０１６．２０１６．０００５２犚犲犪犾犜犻犿犲犘犲狉狊狅狀犪犾犻狕犲犱犚犲犮狅犿犿犲狀犱犪狋犻狅狀犅犪狊犲犱狅狀犐犿狆犾犻犮犻狋犝狊犲狉犉犲犲犱犫犪犮犽犇犪狋犪犛狋狉犲犪犿１）１）２）１）ＷＡＮＧＺｈｉＳｈｅｎｇＬｉＱｉＷＡＮＧＪｉｎｇＹＩＮＪｉａｎ１）（犛犮犺狅狅犾狅犳犐狀犳狅狉犿犪狋犻狅狀犛犮犻犲狀犮犲犪狀犱犜犲犮犺狀狅犾狅犵狔，犛狌狀犢犪狋犛犲狀犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔，犌狌犪狀犵狕犺狅狌５１０００６）２）（犛犮犺狅狅犾

4、狅犳犐狀狋犲狉狀犪狋犻狅狀犪犾犘狉狅犵狉犪犿狊，犌狌犪狀犵犱狅狀犵犖犲狌狊狅犳狋犐狀狊狋犻狋狌狋犲，犉狅狊犺犪狀，犌狌犪狀犵犱狅狀犵５２８２２５）犃犫狊狋狉犪犮狋Ｍｏｓｔｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｒｓｙｓｔｅｍｓａｒｅｂｕｉｌｔｂａｓｅｄｏｎｒａｔｉｎｇｓａｎｄｔｒａｉｎｅｄｏｆｆｌｉｎｅｉｎｂａｔｃｈｍｏｄｅ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒａｄｄｒｅｓｓｅｄｔｗｏｃｈａｌｌｅｎｇｅｓ：（１）ｂｕｉｌｄｉｎｇｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｉｍｐｌｉｃｉｔｕｓｅｒｆｅｅｄｂａｃｋｗｈｉｃｈ

5、ｉｓｍｏｒｅｗｉｄｅｓｐｒｅａｄａｎｄｅａｓｉｅｒｔｏｃｏｌｌｅｃｔｃｏｍｐａｒｉｎｇｔｏｒａｔｉｎｇ，ａｎｄ（２）ｍａｋｉｎｇｒｅａｌｔｉｍｅｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｉｎａｓｔｒｅａｍｓｅｔｔｉｎｇｆｏｒｓｔｒｏｎｇｅｒｔｉｍｅｌｉｎｅｓｓ．Ｔｏｏｖｅｒｃｏｍｅｔｈｅｕｎｂａｌａｎｃｅｃｌａｓｓｐｒｏｂｌｅｍａｒｉｓｉｎｇｆｒｏｍｔｈｅｎａｔｕｒｅｏｆｉｍｐｌｉｃｉｔｆｅｅｄｂａｃｋ，ｗｅｄｉｒｅｃｔｌｙｍｏｄｅｌｅｄｔｈｅｏｂｓｅｒｖｅｄｕｓｅｒａｄｏｐｔｉｏｎｓｉｎｔｈｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｆｒａ

6、ｍｅｗｏｒｋａｎｄａｖｏｉｄｅｄｉｎｔｒｏｄｕｃｉｎｇｎｅｇａｔｉｖｅｓａｍｐｌｅｓ．Ｔｏｉｎｃｒｅａｓｅｔｒａｉｎｉｎｇｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙａｎｄｃａｐｔｕｒｅｕｓｅｒｄｒｉｆｔｉｎｇｔａｓｔｅｉｎｔｉｍｅ，ｗｅｐｅｒｆｏｒｍｅｄｏｎｌｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｏｄｅｌ．Ｔｈｅｏｎｌｉｎｅｍｏｄｅｌｒｅｉｎｆｏｒｃｅｓｔｏｌｅａｒｎｔｈｅｎｅｗｔｒｅｎｄｗｈｉｌｅｗｅａｋｅｎｓｔｏｌｅａｒｎｔｈｅｈａｂｉｔｕａｌｆｅｅｄｂａｃｋａｎｄｎｏｉｓｅ．Ｔｈｅｋｅｙｉｄｅａｉｓｔｏｄｙｎａｍｉｃａ

7、ｌｌｙａｄｊｕｓｔｔｈｅｌｅａｒｎｉｎｇｓｔｅｐｆｏｒｅａｃｈｆｅｅｄｂａｃｋｂｙｃｏｍｐａｒｉｎｇｆｅｅｄｂａｃｋｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙａｎｄｕｓｅｒｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｗｅｄｅｓｉｇｎｅｄａｎｏｎｌｉｎｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍａｎｄｃｏｎｄｕｃｔｅｄｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｏｎｔｗｏｒｅａｌｗｏｒｌｄｄａｔａｓｅｔｓｔｏｖａｌｉｄａｔｅｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｏｕｒｐｒｏｐｏｓｅｄｍｏｄｅｌｓ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｒ

8、ｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｓｏｎｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙ，ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ，ｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｂｉｌｉｔｙ，ｔｒａｉｎｉｎｇｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙａｎｄｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ．Ｍｏｒｅｏｖｅｒ，ｏｕｒｏｎｌｉｎｅｍｏｄｅｌｎａｔｕｒａｌｌｙａｄｄｒｅｓｓｅｓｃｏｌｄｓｔａｒｔｐｒ