UGC
文章目录
4 UGC推荐
4.1 基于用户UGC标签进行推荐
4.1.1 最简单的算法(SimpleTagBased)
4.1.2 利用TF-IDF进行改进(TagBasedTFIDF和TagBasedTFIDF++)
4.1.3 标签扩充改进
4.1.4 基于图的推荐
4.2 给用户推荐标签
4.2.1 基于统计的方法
4.2.2 基于图的标签推荐
4 UGC推荐
用户的标签行为数据集一般由(u, i, b)三元组组成,表示用户u给物品i打上了标签b的行为。
4.1 基于用户UGC标签进行推荐
4.1.1 最简单的算法(SimpleTagBased)
在拿到用户标签行为数据之后,一个最容易想到的方法就是:
统计每个用户最常用的标签
对于每个标签,统计被打过这个标签次数最多的物品
对于每个用户,首先找到他常用的标签,然后找到具有这些标签的最热门物品进行推荐
用公式表示用户u对物品i的兴趣为,其中,nu,b
nu,b是用户u打过标签b的次数,nb,i
nb,i是物品i被打过标签b的次数。
p(u,i)=∑bnu,bnb,i
p(u,i)=b∑nu,bnb,i
4.1.2 利用TF-IDF进行改进(TagBasedTFIDF和TagBasedTFIDF++)
上面的公式倾向于给热门标签对应的热门物品很大的权重,从而不能反映用户个性化的兴趣,因此可以借鉴TF-IDF思想,对上述公式进行改进(TagBasedTFIDF):
p(u,i)=∑bnu,blog(1+n(u)b)nb,i
p(u,i)=b∑log(1+nb(u))nu,bnb,i
其中n(u)b
nb(u)记录了标签b被多少个不同的用户使用过。
可见这个公式是对热门标签进行惩罚,当然对于热门物品也可以进行同样的惩罚(TagBasedTFIDF++):
p(u,i)=∑bnu,blog(1+n(u)b)nb,ilog(1+n(u)i)
p(u,i)=b∑log(1+nb(u))nu,blog(1+ni(u))nb,i
其中n(u)i
ni(u)记录了物品i被多少个不同的用户打过标签
4.1.3 标签扩充改进
前面的算法中,用户兴趣和物品的联系是通过B(u)⋂B(i)
B(u)⋂B(i)中的标签建立的。但对于新用户或新物品,这个集合中的标签数量会很少,因此可以考虑对标签集合进行扩展。
一种简单的扩充方法是基于邻域的做法,即通过计算标签之间的相似度进行扩充。对于标签的相似度计算可以从数据中统计,当两个标签同时出现在很多物品的标签集合中时,就可以认为它们具有较大的相似度。
对于标签b,令N(b)
N(b)为有标签b的物品的集合,nb,i
nb,i为给物品i打上标签b的用户数,可以用如下的余弦相似度计算标签b和标签b’的相似度:
sim(b,b′)=∑i∈N(b)⋂N(b′)nb,inb′,i∑i∈N(b)n2b,i∑i∈N(b′)n2b′,i√
sim(b,b′)=∑i∈N(b)nb,i2∑i∈N(b′)nb′,i2
∑i∈N(b)⋂N(b′)nb,inb′,i
后续就可以根据这种标签的相似度进行聚合排序,而后作为用户新的标签集合。
4.1.4 基于图的推荐
相比较于协同过滤算法中提到的(User, Item)二元组,这里的数据是(User, Item, Tag)三元组,因此也可以构建成如下的图:
其中ABC表示用户,abc表示物品,123表示标签。在建立了这种图之后,就可以用协同过滤部分提到的PersonalRank算法进行随机游走计算了。
而对于前面的简单算法来说,用户对物品的兴趣公式为:
P(i∣u)=∑bP(i∣b)P(b∣u)
P(i∣u)=b∑P(i∣b)P(b∣u)
其实这个可以用简化的图模型来建模,即SimpleTagGraph,如下图所示,它将前面的三条边(User,Item),(Item, Tag),(User, Tag)改成了两条边,去掉了(User, Item)边,并且改为了有向图。
这时用PersonalRank算法, 设K=1
K=1,就等价于前面提到的简单推荐算法SimpleTagBased。
4.2 给用户推荐标签
给用户推荐标签的好处在于:1)方便用户输入;2)提升标签质量
4.2.1 基于统计的方法
当用户u给物品i打标签时,有如下4种方法给用户推荐和物品i相关的标签:
PopularTags:给用户u推荐整个系统里面最热门的标签
ItemPopularTags:给用户u推荐物品i上面被打的最热门标签
UserPopularTags:给用户u推荐他自己经常打的标签
HybridPopularTags:线性加权融合方式2、3,对两个列表进行线性相加之前,需要对其按照各自的最大值进行归一化
4.2.2 基于图的标签推荐
在根据用户打标签的行为生成图之后(4.1.4),同样可以利用PersonalRank方法进行排名。这次的问题是,当用户u遇到物品i时,会给物品i打什么样的标签。因此,需要重新定义顶点的启动概率:
PR⎛⎝⎜v⎞⎠⎟=rv(k)=⎧⎩⎨⎪⎪α1−α0v(k)==v(u)v(k)==v(i)other
PR(v)=rv(k)=⎩⎨⎧α1−α0v(k)==v(u)v(k)==v(i)other
也就是说,只有用户u和物品i对应的顶点有非0的启动概率,而其他顶点的启动概率都为0。在上面的定义中,v(u)
v(u)和v(i)v(i)的启动概率并不相同,v(u)v(u)的启动概率是αα,而v(i)v(i)的启动概率是1−α1−α。参数αα可以通过离线实验选择。
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