信息科學與系統科學

崔春生

基于集團序方法的推薦系統輸出

崔春生

目的：推薦系統輸出是推薦系統研究領域中被忽視的一項內容，而推薦輸出的產品數量是評價推薦系統質量的核心要素。論文的研究旨在探討系統以top-N形式輸出時，N值的大小選擇問題。N的大小決定著推薦的質量問題，N太小起不到推薦效果，N越大，推薦的覆蓋度會有所提高，但是精確率可能會有所降低，同時所耗費的時間也會成級數增加。因此，確定合適的N值一方面可以降低計算復雜度，另一方面可以提高推薦質量還能達到推薦結果個性化的目的，從而成為推薦系統輸出的研究焦點。方法：推薦數量的選擇實際上是一種分類問題，論文探討了輸出結果差異化的可行性及一般方法。鑒于推薦輸出結果中并不需要得到推薦產品的嚴格序關系，只需要表征產品被推薦和不被推薦的關系，因而引入集團序的方法進行問題的研究。通過產品集團序的定義，確定了產品集團序優先關系，進而確定了產品之間優先、無差異和劣與3種集團關系。接著，提出了從推薦值Rui或推薦度NR（si）的比較開始，確定產品優先集，得到產品集團排序的問題解決思路。最后，借助于集團內產品推薦值的差異性和集團間差異性兩個指標，對比以集團的聚類中心和以集團的邊界兩種聚類質量問題的差異，認為以集團的邊界的思想是以子集團最優值作為理想解，以子集團最劣質作為負理想解，更好的體現了集團序“類內聚合度高，類間組合度低”的聚類思想，進而可以得到更優的集團排序結果。結果：論文采用推薦系統中個性化的思想，根據用戶的不同推薦結果，有針對的選擇整個子集團內產品作為推薦輸出結果，以子集團內的產品個數作為候選N值，這種方法的提出不僅提高了推薦系統的個性化程度，也提高了系統的推薦精度，有效的避免了推薦結果中被推薦產品間差異大，以及被推薦產品與不被推薦產品之間差異小的問題。結論：（1）對應于推薦系統分析了產品集團排序方法。通過分析推薦輸出中推薦值排序和推薦度排序的異同，探討了集團排序質量評估的一般思路。并基于以上分析，構建了依據推薦值進行產品集團排序的一般方法。（2）從集團排序出發提出了推薦輸出中N的取值策略。通過分析，找到了借助集團排序獲得推薦輸出的一般過程，提出以整個子集團作為推薦輸出、以子集團內的產品個數作為候選N值的思想，有效的避免了推薦結果中被推薦產品差異大，以及被推薦產品與不被推薦產品之間差異小的問題。同時，這種方法的提出也有效的滿足了推薦結果差異化、個性化、高質量的要求。

來源出版物：系統工程理論與實踐, 2013, 33(7): 1845-1851

入選年份：2015