內(nèi)容個(gè)性化推薦優(yōu)化探索

謝楠

摘要：本文旨在提升推薦算法的效果，更好地滿足用戶個(gè)性化需求，為構(gòu)建更好的內(nèi)容推薦系統(tǒng)提供支持。文中闡述了內(nèi)容個(gè)性化推薦算法的重要性、目前存在的問題和局限性，并提出了相應(yīng)的優(yōu)化改善方案。當(dāng)前常見的內(nèi)容推薦算法在冷啟動(dòng)、數(shù)據(jù)稀疏性、復(fù)雜關(guān)系建模和長期依賴等方面存在問題，本文針對(duì)這些問題進(jìn)行了一系列優(yōu)化改善方案的探索。未來的研究可以進(jìn)一步探索其他技術(shù)手段和數(shù)據(jù)處理方法，以進(jìn)一步提升內(nèi)容個(gè)性化推薦的效果和內(nèi)容產(chǎn)品的用戶滿意度。

關(guān)鍵詞：內(nèi)容個(gè)性化推薦；推薦算法；冷啟動(dòng)；數(shù)據(jù)稀舒性；復(fù)雜關(guān)系建模；長期依賴

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.01.023

中圖分類號(hào)：TP 391.3? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? ? ? ? 文章編碼：1672-7274（2024）01-00-03

Exploration of Content Personalization Recommendation Optimization

XIE Nan

（Jiangsu Xinhua News Media Group， Nanjing 210092， China）

Abstract： The research purpose of this article is to improve the effectiveness of recommendation algorithms， better meet the personalized needs of users， and provide support for building a better content recommendation system. The article elaborates on the importance， current problems， and limitations of content personalized recommendation algorithms， and proposes corresponding optimization and improvement plans. The current common content recommendation algorithms have problems in cold start， data sparsity， complex relationship modeling， and long-term dependencies. This article explores a series of optimization and improvement solutions to address these issues. Future research can further explore other technical means and data processing methods to further enhance the effectiveness of personalized content recommendation and user satisfaction of content products.

Key words： personalized recommendation of content; recommendation algorithm; cold start; data sparsity; modeling complex relationships; long term dependence

1? ?常見新聞推薦算法

（1）基于內(nèi)容的推薦算法。通過分析新聞文章的內(nèi)容信息，如標(biāo)題、關(guān)鍵詞、摘要等來推薦相似內(nèi)容的新聞。常用的技術(shù)包括詞袋模型、TF-IDF、Word2Vec等。

（2）協(xié)同過濾推薦算法。通過分析用戶歷史行為數(shù)據(jù)，如點(diǎn)擊、收藏、評(píng)論等，找到相似用戶或相似新聞，從而推薦給用戶感興趣的新聞。常用的技術(shù)包括基于用戶的協(xié)同過濾和基于物品的協(xié)同過濾。

（3）深度學(xué)習(xí)推薦算法。利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行新聞推薦，通過多層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來學(xué)習(xí)新聞與用戶之間的復(fù)雜關(guān)系，如利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等。

2? ?問題優(yōu)化

2.1 冷啟動(dòng)問題

傳統(tǒng)的內(nèi)容推薦算法大部分采用協(xié)同過濾算法來為用戶提供推薦服務(wù)。協(xié)同過濾（Collaborative Filtering）算法是一類常用的推薦算法，它會(huì)根據(jù)用戶的歷史行為數(shù)據(jù)和相似用戶或相似內(nèi)容之間的關(guān)系，為用戶提供個(gè)性化的推薦結(jié)果。協(xié)同過濾算法基于一個(gè)關(guān)鍵假設(shè)，即具有相似行為模式的用戶在未來也會(huì)有相似的行為模式，或者具有相似的內(nèi)容偏好的用戶也會(huì)對(duì)相似的內(nèi)容感興趣。協(xié)同過濾算法的優(yōu)點(diǎn)在于它是一種基于數(shù)據(jù)的推薦方法，不依賴于領(lǐng)域知識(shí)和特征工程，它能夠捕捉到用戶和內(nèi)容之間的潛在關(guān)系，并提供個(gè)性化的推薦結(jié)果^[1]。

然而，協(xié)同過濾算法在面對(duì)新注冊(cè)用戶或缺乏足夠行為數(shù)據(jù)的用戶時(shí)，無法準(zhǔn)確捕捉用戶的興趣和偏好，導(dǎo)致推薦結(jié)果不夠準(zhǔn)確和個(gè)性化，由此產(chǎn)生了冷啟動(dòng)問題。為了優(yōu)化這個(gè)問題，我們引入了基于內(nèi)容特征的推薦策略，通過對(duì)文本內(nèi)容進(jìn)行分析，提取關(guān)鍵詞、主題、情感等內(nèi)容特征，并將其用于推薦系統(tǒng)中的用戶興趣模型。通過這種方式，即使對(duì)于沒有行為數(shù)據(jù)的新用戶，系統(tǒng)仍然可以根據(jù)其在注冊(cè)時(shí)填寫的興趣標(biāo)簽和用戶畫像，利用內(nèi)容特征進(jìn)行個(gè)性化推薦^[2]。

在實(shí)際的應(yīng)用場景中，我們可以將兩種算法結(jié)合起來使用。首先使用基于內(nèi)容特征的推薦策略為新用戶提供一部分推薦內(nèi)容。接著，利用協(xié)同過濾算法分析已有用戶的行為數(shù)據(jù)，挖掘相似用戶，并結(jié)合他們的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)容推薦。最后，將兩部分推薦結(jié)果進(jìn)行融合，為新用戶生成最終的個(gè)性化推薦列表。這種方法能夠充分利用用戶的興趣標(biāo)簽和內(nèi)容特征，同時(shí)又考慮到用戶之間的行為相似性，從而有效減輕冷啟動(dòng)問題的影響。

2.2 數(shù)據(jù)稀疏性問題

傳統(tǒng)的推薦算法在用戶行為數(shù)據(jù)較少或新聞項(xiàng)目較多的情況下，難以準(zhǔn)確捕捉用戶興趣和項(xiàng)目特征，導(dǎo)致推薦內(nèi)容的準(zhǔn)確性下降，從而產(chǎn)生了數(shù)據(jù)稀疏性問題。針對(duì)這個(gè)問題，我們可以利用用戶的人口統(tǒng)計(jì)信息、興趣標(biāo)簽、社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系和新聞內(nèi)容的標(biāo)簽、主題、時(shí)間戳等特征信息，豐富數(shù)據(jù)表征，更全面地描述用戶和新聞內(nèi)容，從而減輕數(shù)據(jù)稀疏性問題的影響，提高推薦的準(zhǔn)確性。例如，可以利用用戶的興趣標(biāo)簽來表示其偏好，利用新聞項(xiàng)目的主題標(biāo)簽來表示其特征，進(jìn)而進(jìn)行個(gè)性化推薦。

此外，我們可以引入矩陣分解來學(xué)習(xí)用戶和資訊內(nèi)容的低維表示，有效降低數(shù)據(jù)稀疏性帶來的問題。在實(shí)際的業(yè)務(wù)場景中，矩陣分解將用戶-內(nèi)容交互矩陣分解為兩個(gè)低維矩陣，分別表示用戶和內(nèi)容的特征向量，通過學(xué)習(xí)這些特征向量，可以捕捉到用戶和項(xiàng)目之間的潛在關(guān)系。我們可以假設(shè)用戶-內(nèi)容交互矩陣為R，其中每個(gè)元素R（i，j）表示用戶i對(duì)內(nèi)容j的評(píng)分或行為。將矩陣分解將R分解為兩個(gè)低秩矩陣的乘積：

R≈U×P^T（1）

式中，U是用戶的特征矩陣；P是內(nèi)容的特征矩陣；P^T表示P的轉(zhuǎn)置。這里，U的每一行表示一個(gè)用戶在潛在空間中的特征，P的每一列表示一個(gè)內(nèi)容在潛在空間中的特征。

通過學(xué)習(xí)U和P，可以得到用戶和內(nèi)容的低維表示，從而實(shí)現(xiàn)推薦。對(duì)于一個(gè)新用戶或內(nèi)容，可以通過計(jì)算其在潛在空間中的特征表示，并與已有的用戶或內(nèi)容進(jìn)行相似度計(jì)算（可以使用余弦相似度、歐氏距離等度量方法），從而達(dá)到優(yōu)化個(gè)性化推薦效果的目的^[3]。

2.3 復(fù)雜關(guān)系建模問題

在傳統(tǒng)的推薦算法設(shè)計(jì)過程中，往往只考慮了用戶與內(nèi)容之間的簡單關(guān)系，比如用戶對(duì)新聞的點(diǎn)擊、收藏等離散行為。然而，在真實(shí)的推薦場景中，用戶和項(xiàng)目之間的關(guān)系往往是復(fù)雜多樣的，包含了豐富的非線性關(guān)系，這就帶來了傳統(tǒng)算法無法應(yīng)對(duì)的復(fù)雜關(guān)系建模問題。為了更好地捕捉這些復(fù)雜關(guān)系，我們可以引入圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Graph Neural Network，GNN）——一類專門用于圖數(shù)據(jù)建模的深度學(xué)習(xí)方法，它可以有效地學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)（用戶和項(xiàng)目）之間的相互作用，從而更好地捕捉復(fù)雜關(guān)系。在新聞推薦中，可以將用戶和新聞項(xiàng)目構(gòu)建成一個(gè)圖，其中用戶和新聞項(xiàng)目為圖的節(jié)點(diǎn)，用戶與新聞之間的交互行為為圖的邊。然后，通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)這個(gè)圖進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)的特征表示，并通過圖的結(jié)構(gòu)來推斷用戶和項(xiàng)目之間的關(guān)系。

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一類用于處理圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要處理向量或矩陣數(shù)據(jù)不同，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠有效地處理節(jié)點(diǎn)和邊構(gòu)成的圖數(shù)據(jù)，從而捕捉節(jié)點(diǎn)之間的復(fù)雜關(guān)系和結(jié)構(gòu)信息。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心思想是在圖結(jié)構(gòu)中進(jìn)行信息傳遞和聚合，它通過迭代更新節(jié)點(diǎn)的特征表示，對(duì)圖中的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行表示學(xué)習(xí)和預(yù)測。節(jié)點(diǎn)表示學(xué)習(xí)的原理是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為每個(gè)節(jié)點(diǎn)賦予一個(gè)初始特征向量，該特征向量可以表示節(jié)點(diǎn)的屬性或特征。通過多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠在不同層次上學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)的抽象表示。在每一層中，節(jié)點(diǎn)的特征會(huì)經(jīng)過一系列的變換和聚合操作，以獲得更豐富、更具表達(dá)力的特征表示。對(duì)于圖結(jié)構(gòu)的信息傳遞而言，我們會(huì)通過定義合適的信息傳遞規(guī)則。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以利用節(jié)點(diǎn)之間的連接關(guān)系，從鄰居節(jié)點(diǎn)中聚合信息并更新節(jié)點(diǎn)的特征表示。這種信息傳遞可以通過圖卷積操作、圖注意力機(jī)制等方式實(shí)現(xiàn)，以在節(jié)點(diǎn)之間進(jìn)行信息的交互和傳遞。在內(nèi)容推薦算法的應(yīng)用中，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢在于可以考慮節(jié)點(diǎn)之間的鄰居信息，從而捕捉到更廣泛的交互關(guān)系。

在實(shí)際應(yīng)用場景中，用戶的點(diǎn)擊行為可能與其社交網(wǎng)絡(luò)中的好友、相似興趣的其他用戶以及點(diǎn)擊過的其他資訊內(nèi)容都有關(guān)聯(lián)。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過多層的圖卷積操作，將這些鄰居節(jié)點(diǎn)的信息逐步聚合到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)中，從而形成豐富的節(jié)點(diǎn)表示。這樣，推薦算法可以更全面地理解用戶和項(xiàng)目之間的復(fù)雜關(guān)系，提高推薦的準(zhǔn)確性和個(gè)性化程度。

此外，我們還可以通過使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來更好地實(shí)現(xiàn)復(fù)雜關(guān)系的建模。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過多層非線性變換來學(xué)習(xí)用戶和內(nèi)容的特征表示，從而更好地捕捉推薦系統(tǒng)中的非線性關(guān)系。

MLP是一種常見的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于解決分類和回歸問題。MLP的核心組件是神經(jīng)元和權(quán)重，每個(gè)神經(jīng)元接收來自上一層神經(jīng)元的輸入，并通過激活函數(shù)對(duì)輸入進(jìn)行非線性變換后輸出。MLP的每個(gè)神經(jīng)元層與下一層之間存在全連接關(guān)系，每個(gè)連接都有一個(gè)對(duì)應(yīng)的權(quán)重，用于調(diào)整輸入的重要性。MLP通常由輸入層、隱藏層和輸出層組成。輸入層接收原始數(shù)據(jù)，每個(gè)輸入特征對(duì)應(yīng)一個(gè)輸入神經(jīng)元。隱藏層是在輸入層和輸出層之間的中間層，它可以有一個(gè)或多個(gè)。每個(gè)隱藏層由多個(gè)神經(jīng)元組成。輸出層生成模型的最終輸出，可以是分類標(biāo)簽或回歸值，輸出層的神經(jīng)元數(shù)量取決于問題的類型。MLP的訓(xùn)練過程基于反向傳播算法，通過最小化損失函數(shù)來調(diào)整權(quán)重，以使模型的預(yù)測盡可能接近真實(shí)值。反向傳播算法使用梯度下降優(yōu)化方法，根據(jù)權(quán)重的梯度方向來更新權(quán)重值，使得損失函數(shù)逐漸減小。

深度卷積網(wǎng)絡(luò)是一類在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的深度學(xué)習(xí)模型。它主要由卷積層、池化層和全連接層構(gòu)成，通過多個(gè)卷積層和池化層的堆疊，提取圖像中的特征并進(jìn)行分類或回歸任務(wù)。深度卷積網(wǎng)絡(luò)的核心組件是卷積層。卷積層使用卷積操作對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取。每個(gè)卷積層包含多個(gè)卷積核，每個(gè)卷積核在輸入上滑動(dòng)進(jìn)行卷積運(yùn)算，并產(chǎn)生一系列特征映射。卷積操作通過局部感知野和權(quán)重共享的方式，有效地捕捉圖像中的局部特征，同時(shí)減少參數(shù)量和計(jì)算量。在卷積層之后通常緊跟池化層，池化層通過對(duì)特征圖進(jìn)行下采樣，降低特征圖的空間維度，從而減少模型的計(jì)算復(fù)雜度。常見的池化操作包括最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling），它們分別選取區(qū)域內(nèi)的最大值或平均值作為池化結(jié)果。最后，深度卷積網(wǎng)絡(luò)的全連接層將匯集的特征圖轉(zhuǎn)換為一維向量，并通過多個(gè)全連接層進(jìn)行分類或回歸操作。全連接層中的每個(gè)神經(jīng)元與前一層的所有神經(jīng)元相連接，它的參數(shù)量會(huì)比較大。深度卷積網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練通常采用反向傳播算法和梯度下降優(yōu)化方法。通過最小化損失函數(shù)，調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和偏置，以使模型的預(yù)測結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽盡可能接近。同時(shí)，深度卷積網(wǎng)絡(luò)通常采用批量歸一化（Batch Normalization）、激活函數(shù)和Dropout等技術(shù)來提高模型的穩(wěn)定性和泛化能力。

2.4 長期依賴問題

長期依賴問題來源于用戶的興趣和偏好隨時(shí)間產(chǎn)生的變化，如何準(zhǔn)確地理解和捕捉用戶的長期興趣變化，是解決這個(gè)問題并能更好地為用戶提供個(gè)性化內(nèi)容推薦的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的推薦算法通常只考慮用戶最近的行為和偏好，而忽視了用戶興趣的長期演化，無法全面把握用戶的興趣和需求，導(dǎo)致推薦結(jié)果過于短視、缺乏多樣性。針對(duì)這個(gè)問題，我們可以通過引入注意力機(jī)制和序列建模來優(yōu)化。

注意力機(jī)制可以讓算法模型以不同程度關(guān)注用戶的歷史行為數(shù)據(jù)，自動(dòng)學(xué)習(xí)到用戶在不同時(shí)間段內(nèi)的興趣變化和偏好演化，更好地捕捉用戶興趣偏好的長期依賴關(guān)系。在具體的實(shí)踐中，我們可以將用戶的歷史行為序列作為輸入，通過注意力機(jī)制對(duì)不同時(shí)間步的行為進(jìn)行加權(quán)，引導(dǎo)算法模型將更多的注意力放在對(duì)當(dāng)前興趣更相關(guān)的行為上，這樣模型可以更好地對(duì)用戶的長期興趣變化進(jìn)行建模，從而更準(zhǔn)確地預(yù)測用戶的喜好。

此外，我們可以結(jié)合序列建模將注意力機(jī)制應(yīng)用于序列建模過程中，進(jìn)一步提升長期依賴關(guān)系的建模能力。序列建模方法可以充分利用用戶行為序列的時(shí)間順序信息，更準(zhǔn)確地捕捉長期依賴關(guān)系，使推薦算法能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測用戶的興趣演化。

3? ?結(jié)束語

在本文中，我們對(duì)現(xiàn)有的內(nèi)容推薦算法展開討論，并對(duì)冷啟動(dòng)、數(shù)據(jù)稀疏性、復(fù)雜關(guān)系建模和長期依賴等目前存在的問題提出了優(yōu)化方案，讓現(xiàn)有的內(nèi)容推薦算法能提供更好的推薦效果。討論的成果對(duì)于進(jìn)一步提升用戶體驗(yàn)、滿足用戶需求以及推動(dòng)內(nèi)容推薦技術(shù)的發(fā)展具有積極意義。未來，我們可以在本文研究的基礎(chǔ)上繼續(xù)探索，進(jìn)一步改進(jìn)和優(yōu)化內(nèi)容個(gè)性化推薦算法，以滿足用戶日新月異的使用場景和需求。

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作者簡介：謝? 楠（1988-），男，漢族，江蘇如皋人，工程師，本科，研究方向?yàn)檐浖_發(fā)。