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一種基于多視圖哈希的圖書推薦方法

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一種基于多視圖哈希的圖書推薦方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及基于多視圖哈希的圖書推薦技術(shù),尤其涉及一種基于多視圖哈希的圖 書推薦方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著信息技術(shù)的發(fā)展,內(nèi)容的創(chuàng)建和分享變得越來(lái)越容易,這可以讓人們獲得更 多的信息,滿足了人們的需求,但是用戶在面對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上的海量信息時(shí),無(wú)法準(zhǔn)確地從中獲 得自己需要的信息,這會(huì)使互聯(lián)網(wǎng)上信息的利用效率下降,這就是所謂的信息過(guò)載問(wèn)題。個(gè) 性化推薦系統(tǒng)的出現(xiàn)就是為了解決這個(gè)問(wèn)題的。推薦系統(tǒng)會(huì)根據(jù)用戶的信息,分析用戶的 信息需求點(diǎn)、興趣愛(ài)好點(diǎn),將特定的一些產(chǎn)品或者信息推薦給用戶。數(shù)字圖書館的用戶在面 對(duì)大量增長(zhǎng)的在線圖書資源時(shí),也會(huì)面臨這個(gè)問(wèn)題,即用戶不知道如何尋找自己感興趣的 書籍。
[0003] 挖掘用戶的興趣點(diǎn)通常是根據(jù)用戶歷史的行為數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的方法一般是利用了用 戶在某一個(gè)視圖上的數(shù)據(jù),而沒(méi)有考慮將多個(gè)視圖的用戶行為數(shù)據(jù)整合在一起,另一方面, 傳統(tǒng)的推薦方法是基于高維的特征向量來(lái)計(jì)算的,效率不高。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的是克服現(xiàn)有技術(shù)的不足,提供一種基于多視圖哈希的圖書推薦方 法。
[0005] 本發(fā)明的目的是通過(guò)以下技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn)的:一種基于多視圖哈希的圖書推薦方 法,包括以下步驟:
[0006] (1)從日志收集系統(tǒng)中篩選出用戶在兩個(gè)視圖上的行為數(shù)據(jù),包括圖書點(diǎn)擊數(shù)據(jù) 和搜索數(shù)據(jù);
[0007] (2)利用用戶的點(diǎn)擊數(shù)據(jù)和搜索數(shù)據(jù),構(gòu)建用戶在點(diǎn)擊視圖和搜索視圖上的用戶 特征向量;
[0008] (3)利用用戶在兩個(gè)視圖上的用戶特征向量,通過(guò)多視圖哈希算法學(xué)習(xí)得到用戶 的哈希編碼、兩個(gè)視圖上的哈希函數(shù)以及各個(gè)視圖的權(quán)重;
[0009] (4)利用得到的用戶哈希編碼為目標(biāo)用戶尋找相似用戶;
[0010] (5)得到相似用戶的圖書集合,作為推薦圖書的候選列表,計(jì)算目標(biāo)用戶對(duì)候選列 表中的圖書的偏好程度,返回目標(biāo)用戶偏好程度最大的前N本圖書。
[0011] 進(jìn)一步地,所述的步驟2具體為:從用戶點(diǎn)擊數(shù)據(jù)中得到所有用戶的圖書點(diǎn)擊集 合B = Ib1, b2,. . .,bx},其中X為圖書總數(shù),再根據(jù)用戶點(diǎn)擊數(shù)據(jù)和B,構(gòu)建出每個(gè)用戶點(diǎn)擊
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于多視圖哈希的圖書推薦方法,其特征在于,包括以下步驟: (1) 從日志收集系統(tǒng)中篩選出用戶在兩個(gè)視圖上的行為數(shù)據(jù),包括圖書點(diǎn)擊數(shù)據(jù)和搜 索數(shù)據(jù); (2) 利用用戶的點(diǎn)擊數(shù)據(jù)和搜索數(shù)據(jù),構(gòu)建用戶在點(diǎn)擊視圖和搜索視圖上的用戶特征 向量; (3) 利用用戶在兩個(gè)視圖上的用戶特征向量,通過(guò)多視圖哈希算法學(xué)習(xí)得到用戶的哈 希編碼、兩個(gè)視圖上的哈希函數(shù)以及各個(gè)視圖的權(quán)重; (4) 利用得到的用戶哈希編碼為目標(biāo)用戶尋找相似用戶; (5) 得到相似用戶的圖書集合,作為推薦圖書的候選列表,計(jì)算目標(biāo)用戶對(duì)候選列表中 的圖書的偏好程度,返回目標(biāo)用戶偏好程度最大的前N本圖書。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于多視圖哈希的圖書推薦方法,其特征在于,所述的 步驟2具體為:從用戶點(diǎn)擊數(shù)據(jù)中得到所有用戶的圖書點(diǎn)擊集合B = Ib1, b2,. . .,bx},其 中X為圖書總數(shù),再根據(jù)用戶點(diǎn)擊數(shù)據(jù)和B,構(gòu)建出每個(gè)用戶點(diǎn)擊視圖的特征向量X1, X1 = Ix]其中
i = 1,2,…X ;利用所有用戶的搜索 數(shù)據(jù),首先將用戶所有的搜索詞分詞,得到所有用戶的搜索詞集合Q = {qp q2, . . .,qy},y表 示分詞后所有搜索詞個(gè)數(shù),然后利用工具w〇rd2VeC以及weka將這些詞聚類,得到a個(gè)類,a 為自然數(shù),最后構(gòu)建出用戶在搜索視圖的特征向量X2, X2= [I i,12, ...,IJ,其中L =用戶 的搜索詞在類j中的占比,j = 1,2,…,a。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于多視圖哈希的圖書推薦方法,其特征在于,所述的步 驟3包括以下子步驟: (3. 1)初始化點(diǎn)擊視圖和搜索視圖的權(quán)重α ρ,α p= 〇. 5, p = 1,2 ; (3. 2)根據(jù)XjP X 2構(gòu)建鏈接矩陣於,p = 1,2 ; (3. 3)根據(jù)滬構(gòu)建正規(guī)圖拉普拉斯矩陣p,p = 1,2 ;
(3. 5)計(jì)算矩陣Η( α )的k個(gè)對(duì)應(yīng)特征值最小的特征向量,k為最終用戶哈希編碼的位 數(shù);根據(jù)特征向量生成用戶哈希編碼矩陣U ; (3.6) 計(jì)算得到哈希函數(shù)# = ρα; (3.7) 根據(jù)二次規(guī)劃方法更新權(quán)重α ;如果沒(méi)有收斂,重復(fù)步驟3. 4到步驟3. 7,如果 已經(jīng)收斂,則得到最終的U,步,α。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于多視圖哈希的圖書推薦方法,其特征在于,所述的步 驟4具體為:目標(biāo)用戶的哈希編碼如果可在步驟3生成的U中找到,則直接計(jì)算目標(biāo)用戶 與U中的所有其他用戶的哈希編碼之間的漢明距離,否則首先得到目標(biāo)用戶兩個(gè)視圖的特 征向量,再利用步驟3中得到的哈希函數(shù)免和權(quán)重α生成哈希編碼,然后計(jì)算目標(biāo)用戶與 U中的所有用戶的哈希編碼之間的漢明距離;根據(jù)漢明距離從小到大排序,選前M個(gè)用戶作 為目標(biāo)用戶的相似用戶,得到相似用戶集合Usim,M為自然數(shù)。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于多視圖哈希的圖書推薦方法,其特征在于,所述的步 驟5包括以下子步驟: (5. 1)將相似用戶集合Usim中所有用戶對(duì)應(yīng)的圖書集合進(jìn)行合并,去除目標(biāo)用戶已經(jīng) 點(diǎn)擊過(guò)的圖書,組成推薦結(jié)果的候選集合Icandidate ; (5.2)對(duì)于候選集合Icandidate中的每一本圖書,計(jì)算目標(biāo)用戶對(duì)該圖書的喜好程 度,用Score (item)來(lái)衡量,計(jì)算公式如下:
其中,dist (u)表示用戶u和目標(biāo)用戶哈希編碼之間的漢明距離,即衡量用戶u與目標(biāo) 用戶之間的相似度,指示函數(shù)I (item e Vu)表示圖書item是否位于用戶u對(duì)應(yīng)的特征向 量中,Vu表示用戶u點(diǎn)擊過(guò)的所有圖書,指示函數(shù)I (item e Vu)為:
(5. 3)根據(jù)步驟5. 2計(jì)算得到的Score (item),將候選圖書排序,將前N本圖書推薦給 目標(biāo)用戶。
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多視圖哈希的圖書推薦方法,包括如下步驟:1)從日志收集系統(tǒng)中篩選出用戶在兩個(gè)視圖上的行為數(shù)據(jù),包括圖書點(diǎn)擊數(shù)據(jù)和搜索數(shù)據(jù);2)構(gòu)建用戶在點(diǎn)擊和搜索視圖上的用戶特征向量;3)利用兩個(gè)視圖的行為數(shù)據(jù),通過(guò)多視圖哈希算法得到用戶哈希編碼、哈希函數(shù)以及兩個(gè)視圖的權(quán)重;4)利用得到的用戶哈希編碼為目標(biāo)用戶尋找相似用戶;5)得到相似用戶點(diǎn)擊的圖書集合,作為推薦候選列表,計(jì)算目標(biāo)用戶對(duì)圖書的偏好程度,返回目標(biāo)用戶偏好程度最大的前N本圖書。本發(fā)明可以將用戶在兩個(gè)視圖的行為數(shù)據(jù)整合到哈希編碼中,提高圖書推薦準(zhǔn)確性;另一方面,哈希編碼的漢明距離計(jì)算速度很快,可以提高圖書推薦的效率。
【IPC分類】G06F17-30
【公開(kāi)號(hào)】CN104679835
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510065111
【發(fā)明人】張寅 , 魏寶剛, 洪鑫
【申請(qǐng)人】浙江大學(xué)
【公開(kāi)日】2015年6月3日
【申請(qǐng)日】2015年2月9日
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