【摘要】：上下文感知推薦研究近年來(lái)在推薦系統(tǒng)領(lǐng)域十分流行,因?yàn)橥ㄟ^(guò)對(duì)上下文信息的挖掘,這類推薦系統(tǒng)能更好地完成個(gè)性化推薦任務(wù)。上下文信息和推薦系統(tǒng)中的兩個(gè)核心實(shí)體(用戶和物品)有著緊密的聯(lián)系,從這個(gè)角度看,上下文信息又可以被稱為屬性,主要包括用戶屬性和物品屬性。圍繞屬性進(jìn)行建模的技術(shù)不斷發(fā)展且日新月異,然而,上下文推薦中的屬性建模仍然面臨這些問(wèn)題:(1)現(xiàn)有的方法對(duì)屬性的處理不夠靈活;(2)已有的屬性交互模型過(guò)于復(fù)雜而且沒有針對(duì)性;(3)不同推薦任務(wù)對(duì)屬性建模的要求不同;(4)通用的推薦算法受不同領(lǐng)域的屬性影響較大;(5)不同記錄對(duì)用戶偏好的影響差異巨大。針對(duì)這些挑戰(zhàn),本文提出了屬性提升與偏好集成兩類策略來(lái)優(yōu)化上下文感知推薦。首先,屬性提升技術(shù)可以分別完成推薦系統(tǒng)中的評(píng)分預(yù)測(cè)和物品推薦兩大任務(wù);其次,偏好集成方法可以在屬性提升的基礎(chǔ)上改善預(yù)測(cè)結(jié)果;最后,偏好集成可以被改進(jìn)成綜合的推薦框架,完成一般化的推薦任務(wù)。具體的研究工作展開如下:(1)以評(píng)分預(yù)測(cè)為任務(wù)的局部提升與偏好集成研究以屬性提升項(xiàng)為基礎(chǔ),局部提升技術(shù)通過(guò)用戶、物品和屬性類型三個(gè)角度完成屬性交互。以梯度下降配合采樣技術(shù)的局部學(xué)習(xí)策略,可以對(duì)提升框架進(jìn)行高效訓(xùn)練,完成三個(gè)角度的偏好整合并形成局部的偏好預(yù)測(cè)值。以局部提升為基礎(chǔ)的偏好集成方法使用了梯度提升樹,實(shí)現(xiàn)多種偏好整合來(lái)得到用戶的總體興趣。局部偏好與總體興趣一起,可以生成最終的評(píng)分預(yù)測(cè)值。實(shí)驗(yàn)證明,單純的局部偏好預(yù)測(cè)已比流行的上下文方法(例如分解機(jī))更準(zhǔn)確,而且,在加入總體偏好之后,評(píng)分預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度又有了進(jìn)一步的提高。(2)以物品推薦為任務(wù)的全局提升與偏好集成研究全局提升的主要思路是通過(guò)屬性鄰居降低特定領(lǐng)域?qū)傩越５呢?fù)面影響。首先,通過(guò)計(jì)算相似屬性得到用戶屬性鄰居和物品屬性鄰居;接著,對(duì)屬性鄰居進(jìn)行單個(gè)集成,實(shí)現(xiàn)屬性的領(lǐng)域無(wú)關(guān)化;最后,提出三種新型的交互方法完成全局物品推薦器。為了完善全局物品推薦器,偏好集成使用了局部低秩近似技術(shù),給每個(gè)鄰居賦予一個(gè)靈活的權(quán)重用來(lái)表達(dá)其貢獻(xiàn),進(jìn)行多鄰居集成與交互來(lái)完成推薦。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了全局提升技術(shù)更不易受到特定領(lǐng)域的干擾,在加入全局偏好集成后,模型性能相對(duì)于先進(jìn)的物品推薦器(如點(diǎn)對(duì)張量分解)有著更明顯的優(yōu)勢(shì)。(3)以分部學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的綜合偏好集成框架與基于屬性提升的兩類偏好集成技術(shù)不同,綜合的偏好集成方法把重點(diǎn)放在記錄的分配與建模上。該框架的核心是分部學(xué)習(xí)策略,即通過(guò)記錄劃分、偏好挖掘、偏好集成三個(gè)有序的步驟完成推薦。首先,采用小組劃分樹完成對(duì)原始記錄劃分,并產(chǎn)生小組偏好;然后,以小組為單位,建立一個(gè)輕量級(jí)的回歸模型用來(lái)捕捉組中特定用戶的局部偏好;最后,通過(guò)對(duì)小組偏好和局部偏好的整合,得到用戶的整體喜好,實(shí)現(xiàn)了綜合的偏好集成推薦器。實(shí)驗(yàn)證明了通過(guò)靈活地調(diào)節(jié)模型粒度,綜合偏好推薦器可以適應(yīng)不同的數(shù)據(jù)集從而達(dá)到最佳性能,而且,該框架能以較高的準(zhǔn)確度完成兩大推薦任務(wù)。綜上所述,通過(guò)提出屬性提升與偏好集成策略,本文以多種方式優(yōu)化了上下文感知推薦,完成了推薦系統(tǒng)中的兩個(gè)主要任務(wù)。這是對(duì)屬性建模與偏好預(yù)測(cè)的新嘗試,為挖掘更深層次的用戶興趣提供了思路。因此,該主題有較大的理論研究?jī)r(jià)值與積極的實(shí)際應(yīng)用意義。
[Abstract]:Context aware recommendation research has been very popular in the field of recommender systems in recent years, because this kind of recommendation system can better accomplish personalized recommendation tasks by mining context information. Context information and two core entities (users and items) in the recommendation system are closely linked. From this perspective, context information is the same. It can be called attribute, mainly including user properties and item attributes. The technology of modeling around attributes is constantly developing and changing day by day. However, the attribute modeling in context recommendation still faces these problems: (1) existing methods are not flexible enough to deal with attributes; (2) existing attribute interaction models are too complex and not targeted. (3) different recommendation tasks have different requirements for attribute modeling; (4) general recommendation algorithms are greatly influenced by the properties of different fields; (5) there is a great difference in the impact of different records on user preferences. In this paper, this paper proposes the two strategies of attribute promotion and preference integration to optimize context awareness recommendation. First, attribute lifting technology The two tasks in the recommendation system can be completed respectively. Secondly, the preference integration method can improve the prediction results on the basis of the attribute promotion; finally, the preference integration can be improved into a comprehensive recommendation framework to complete the general recommendation task. The specific research work is as follows: (1) the score prediction is used as the following. Local promotion and preference integration of tasks are based on attribute lifting. Local lifting technology completes attribute interaction through three angles of user, item and attribute type. Local learning strategy based on gradient descent and sampling technique can effectively train the lifting framework and complete the partial integration of the three angles and form a local. Preference prediction. The partial promotion based preference integration method uses a gradient lifting tree to achieve a variety of preference integration to get the overall interest of the user. Local preference, together with the overall interest, can generate a final score prediction value. Experiments show that the simple partial preference pretest is better than the popular context method (such as the decomposer). More accurately, and after adding the overall preference, the accuracy of the score prediction has been further improved. (2) the main idea of global promotion and preference integration for the task of the item recommendation is to reduce the negative impact of the attribute modeling on the specific domain through the attribute neighbor. First, the similarity property is calculated by calculating the similar attributes. The household attributes neighbors and property neighbors; then, the attribute neighbors are integrated individually to realize the domain independence of the attributes. Finally, three new interactive methods are proposed to complete the global item recommendation. In order to improve the global item recommendation, the preference integration uses the local low rank approximation technology to give each neighbor a flexible weight. It is used to express its contribution and carry out the recommendation of multi neighbor integration and interaction. The experiment verifies that the global lifting technique is less vulnerable to specific domain interference. After adding global preference integration, the performance of the model has a more obvious advantage than the advanced item recommendation (such as the point to tensor decomposition). (3) synthesis based on partial learning. The preference integration framework is different from the two type of preference integration technology based on attribute promotion. The integrated preference integration method focuses on the allocation and modeling of records. The core of this framework is the partial learning strategy, which is completed by the three orderly steps of recording division, preference mining and preference integration. The original record is divided and the group preference is generated. Then, a lightweight regression model is established to capture the local preference of a specific user in the group. Finally, the overall preference of the user is obtained through the integration of the group preference and local preference, and a comprehensive preference integration recommender is realized. The granularity of the model is adjusted alive, and the comprehensive preference recommender can adapt to different data sets to achieve the best performance. Moreover, the framework can complete two recommended tasks with higher accuracy. In summary, by proposing attribute lifting and preference integration strategies, this paper optimizes the context aware recommendation with a variety of formulas and completes the recommendation system. This is the two main task in the field. This is a new attempt at attribute modeling and preference prediction, which provides a way of thinking for deeper user interest. Therefore, this topic has great theoretical research value and positive practical significance.
【學(xué)位授予單位】：武漢大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.3

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本文編號(hào)：2145584