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個性化推薦系統及其應用

 論文欄目:信息與傳播    更新時間:2018-04-18 11:33   

  摘要:在互聯網高度發達的時代,信息過載的存在問題加速了個性化推薦系統的發展和應用。本文首先分析了個性化推薦系統的產生背景和發展歷史,詳細闡述了其進行推薦的原理,并介紹了推薦系統在電子商務、社交網絡及信息內容等領域的應用情況,最后討論分析了個性化推薦系統面臨的隱私保護、數據稀疏性等問題。 
  關鍵詞:推薦系統 個性化 電子商務 隱私保護 
  引言 
  隨著信息技術特別是互聯網技術的飛速發展,人們獲取信息的方式越來越多,同時信息總量也在呈幾何倍數的增長,人們獲取信息的方式正在從主動查找變成被動接受。如何快速、準確找到自己感興趣或需要的信息困擾著我們每個人,另 
  方面,人的需求有時是模糊的、時變的,對商家等服務提供平臺而言,準確判斷并推送用戶可能感興趣的內容,為用戶提供個性化的服務可以提高平臺的吸引力,增加用戶的忠誠度。為解決這些問題,因而產生了個性化推薦系統。 
  個性化推薦的概念是由美國人工智能協會在1995年首次提出,隨后Yahoo、IBM、NEC研究院等眾多公司、研究機構紛紛加入這領域。近年來,人工智能以及大數據技術的發展進一步推動了個性化推薦系統在商品、音樂、視頻、新聞等領域的應用。國內最早的推薦系統服務公司是北京百分點信息科技有限公司,該公司專注于推薦技術研發,為客戶提供不同類型的推薦系統解決方案;百度公司總裁李彥宏在百度世界大會2011上將推薦引擎與作為公司未來的重要發展方向,希望能夠為用戶智能地推薦其可能感興趣的新聞、網站、APP等信息。 
  一、個性化推薦系統的構成及原理 
  般的推薦系統結構如圖1所示。獲取用戶的偏好是建立推薦系統的第一步,這些信息需要從用戶的歷史記錄或注冊信息中采集,之后利用這些信息建立用戶模型,與此同時,根據商品、服務等對象的屬性特征建立推薦對象模型,最后應用特定的推薦算法評價用戶對推薦對象的興趣度,據此對推薦對象進行篩選,將用戶可能感興趣或需要的內容呈現出來。可以看到,用戶、推薦對象模型以及相應的推薦算法是推薦系統的核心要素。 
  (一)用戶模型 
  用戶模型是根據用戶的領域、職位、年齡、性別、所在地等基本信息以及購買、瀏覽等歷史信息表示和貯存用戶偏好的數據庫系統,該系統可以實現用戶的分類管理、智能標記、定期或非定期更新等功能。用戶模型是推薦系統的基礎,精準的用戶模型助于提高對推薦系統的準確性。 
  (二)推薦對象模型 
  推薦對象包括很多內容,例如書籍、電子產品、新聞、音樂、影視等信息對象。不同的對象具有不同的特征,如何準確描述這些特征并將其標準化是推薦對象模型需要解決的問題,與用戶模型類似,推薦對象模型的質量對推薦結果也有重要影響。 
  (三)推薦算法 
  推薦算法是連接用戶模型和推薦對象模型的橋梁,在推薦系統中起著至關重要的作用。根據推薦算法的實現原理,可以將推薦算法分為很多類型,如基于內容的推薦、基于關聯規則的推薦、基于人口統計學的推薦、協同過濾推薦、混合推薦。在建立推薦系統時,應根據具體的使用場景進行選擇,其中混合推薦算法融合了其它兩種或多種算法,使用較為廣泛。
  二、個性化推薦系統的應用 
  目前,推薦系統現已廣泛應用在電子商務、社交網絡、信息內容等領域,在為用戶帶來便利的同時也提高了商家、平臺的服務水平,是一個雙贏的局面。 
  (一)電子商務推薦 
  類似淘寶、京東等電子商務平臺都在其購物網站或APP中加入了推薦功能。平臺根據用戶的購買歷史、個人信息及瀏覽記錄學習用戶偏好,應用推薦算法向用戶提供購買建議,模擬銷售人員幫助客戶完成購買過程。智能商品推薦,能夠節省用戶從大量商品中挑選的時間,是電商平臺的核心競爭力之一,能夠在吸引客戶的同時,通過增加用戶的購買欲,提高商品銷量。將人工智能技術應用于電子商務推薦系統,提高推薦系統的自動化、智能化程度以及開發針對銷售方的推薦系統等問題是目前電子商務推薦研究的熱點。 
  (二)社交推薦 
  微博、知乎、QQ空間、博客等社交媒體的激增使用戶可以隨時隨地創作內容、發布動態、與好友分享照片、評論、點贊,參與各種形式的網上社交活動。對用戶來說,每天需要花費大量時間與精力找到自己感興趣的人或是事;另一方面,社交媒體也面臨如何將用戶希望看到的內容或關注的人推薦給用戶的難題。為此,人們將個性化推薦技術與社交網絡進行結合,產生了社交推薦系統。由于人是社交的關鍵因素,因此,社交推薦系統的范疇不僅包括內容推薦即幫助用戶選擇其感興趣的信息,人的推薦也是社交推薦的重點,如向用戶推薦好友、陌生人等。 
  (三)信息內容推薦 
  閱讀是人們獲取信息的主要方式,與社交網絡中的內容推薦類似,人們也會面臨選擇難題,由此發展出了個性化閱讀技術一將互聯網中的大量信息根據用戶的喜好進行定制、呈現。近年來,個性化閱讀的互聯網產品發展很快,許多新聞客戶端、新聞網站或者商業網站,甚至瀏覽器、搜索引擎都引入了個性化閱讀功能。 
  音樂、和視頻是現代生活中不可或缺的娛樂內容,在線音頻、視頻服務商也開始利用推薦系統為用戶進行歌曲、視頻內容的定制。根據用戶在平臺上選擇的“看(聽)過”、“想看(聽)”、“喜歡的明星”、風格等信息,為用戶推送個性化的音樂和視頻內容。 
  三、個性化推薦系統面臨的問題 
  目前,雖然個性化推薦系統在眾多領域得到了廣泛應用,但也面臨許多急需解決的問題。 
  (一)隱私保護問題 
  建立個性化推薦系統需要收集用戶的個人基本信息和歷史活動信息,要達到較好的推薦效果,收集的信息化就會越多、越全面,這些信息大多涉及用戶的個人隱私,一旦泄露,后果不堪設想。另方面,對隱私泄露的擔憂會使用戶不愿甚至拒絕提供個人信息,缺乏足夠的信息又會導致推薦系統準確性的下降,使用戶和平臺陷入兩難的境地。近幾年,移動互聯網的快速發展和普及,使得個性化系統中隱私保護問題越來越迫切。 
  (二)數據稀疏問題 
  對于電子商務平臺來說,其產品和用戶基數屬于甚至超過千萬等級,而其中被用戶打分的產品比例很低,一般不足1%,這就導致了數據稀疏性問題,特別是對采用了基于協同過濾算法的推薦系統,數據稀疏問題最為突出。一般來說,數據規模越大,數據就越稀疏,針對這個問題學者們提出了許多解決方案,如擴散算法、添加缺省打分等,但從本質上說,稀疏問題很難克服,因而人們更傾向于使用能夠處理數據稀疏問題的推薦算法。 
  (三)多樣性與精確性的矛盾 
  推薦系統的多樣性是指推薦系統需要滿足用戶不同的興趣。對商家而言,希望提高系統的多樣性來覆蓋更多的商品品類,激發用戶的購買欲。為保證推薦的多樣性,系統往往通過為用戶制定更大的推薦列表,但結果包含的內容越多,用戶會認為推薦的個性化程度不夠,進而導致推薦的準確性下降。一般來說,推薦系統的多樣性和準確性不能同時得到優化,提高某一方面就會導致另一方面的下降,二者相互制約。 
  此外,推薦系統還面臨冷啟動、大數據計算以及在移動終端服務的時效性等問題,這些問題有的是伴隨推薦系統產生就有的,有的是推薦系統發展到一定階段才有的,但都不可避免地制約著推薦系統的發展與應用。 
  四、結語 
  本文詳細論述了推薦系統的原理及其在電子商務、社交網絡以及信息內容方面的應用現狀,分析了推薦系統需要解決的隱私保護、數據稀疏等問題。作為一個新興領域,推薦系統幫助用戶快速、準確的找到自己需要的信息,架起了用戶和信息提供者之間的橋梁,相信在未來,推薦系統的進一步發展將會給人們的生活帶來更大的便利。


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