CN110232153A - 一种基于内容的跨领域推荐方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于内容的跨领域推荐方法，包括以下步骤：步骤S1：得到用户兴趣词表；步骤S2：采用源领域的用户行为序列中项目的文本信息作为源领域训练数据，采用目标领域中每个项目的文本信息作为目标领域训练数据；步骤S3：构建内容语义编码网络模型；步骤S4：利用步骤S3训练好的内容语义编码网络模型对源领域的用户行为和目标领域的项目进行内容语义编码，得到用户行为兴趣向量和项目语义向量；步骤S5：对每个用户，利用其兴趣向量与项目语义向量计算相似度，并得到k个最相似的项目作为推荐项目。本发明能够基于源领域用户行为序列中的项目的文本信息编码出用户兴趣向量，并与目标领域的项目进行匹配，进而实现跨领域的推荐。

Description

一种基于内容的跨领域推荐方法
技术领域
本发明涉及推荐技术领域，更具体地说，涉及一种基于内容的跨领域推荐方法。
背景技术
随着移动互联网技术的不断发展，网络中的信息量以指数规律迅速扩展和增加，网络上的信息过载和信息迷航问题日益严重。为了给用户提供满意的信息和服务，推荐***应运而生，成为了众多研究学者关注的研究领域。推荐***通过预测用户对信息资源的喜好程度来进行信息过滤。
目前常用的推荐方法是基于协同过滤的推荐算法，此类方法主要用于单领域推荐，需要大量的用户行为数据，经常面临数据稀疏以及冷启动问题。近年来，出现了一种新的研究趋势，即跨领域推荐，旨在缓解数据稀疏性和冷启动对推荐***性能的影响。现实中，在不同推荐领域都会遇到这些问题。例如，某在线购物网站拥有不止一个商品领域，如书籍、美妆、电子产品、影片等，同一个用户的在不同领域的喜好或许是相似的。因此对于缺乏用户行为数据的目标领域，如何通过提取用户行为较为丰富的源领域的用户行为偏好信息，对目标领域的推荐进行补充，成为推荐算法的研究方向之一。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中的缺点与不足，提供一种基于内容的跨领域推荐方法，该推荐方法可解决现有推荐方法面临的数据稀疏以及冷启动的问题，不仅可实现跨领域的推荐，而且提高目标领域的推荐性能。
为了达到上述目的，本发明通过下述技术方案予以实现：一种基于内容的跨领域推荐方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤S1：分别采集源领域的文本语料和目标领域的文本语料，并进行分词统计，得到用户兴趣词表；
步骤S2：采用源领域的用户行为序列中项目的文本信息作为源领域训练数据，采用目标领域中每个项目的文本信息作为目标领域训练数据；
步骤S3：构建内容语义编码网络模型，利用步骤S2构建的源领域训练数据和目标领域训练数据对内容语义编码网络模型进行分类训练；
步骤S4：利用步骤S3训练好的内容语义编码网络模型对源领域的用户行为和目标领域的项目进行内容语义编码，得到用户行为兴趣向量和项目语义向量；
步骤S5：对每个用户，利用其兴趣向量与项目语义向量计算相似度，并得到k个最相似的项目作为推荐项目。
在上述方案中，本发明针对现有的基于协同过滤的单领域推荐算法需要大量的用户行为数据，经常面临数据稀疏以及冷启动问题，提出了一种基于内容的跨领域推荐方法。该方法能够基于源领域用户行为序列中的项目的文本信息编码出用户兴趣向量，并与目标领域的项目进行匹配，进而实现跨领域的推荐。
在步骤S1中，所述分别采集源领域的文本语料和目标领域的文本语料，并进行分词统计，得到用户兴趣词表是指：对源领域和目标领域的所有文本语料进行采集并分词，采用词频排序方式取词频最高的N个词作为兴趣词表，然后对兴趣词表进行去除停用词处理，最终得到用户兴趣词表。
步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：取源领域中用户最近交互过的M个项目的文本信息按交互发生时间拼接成用户行为序列文本，并随机取M个项目序列中的一个项目作为预测目标，将其在序列中删除；其余项目的文本信息作为源领域训练数据；然后选取预测目标项目的文本信息中属于用户兴趣词表的词作为文本分类的标签；
步骤S22：对于目标领域中的项目，将其文本信息作为目标领域训练数据，将文本信息中属于用户兴趣词表的词作为文本分类的标签；
步骤S23：对步骤S21中源领域训练数据和步骤S22中目标领域训练数据进行分词并编码为独热编码，用于输入内容语义编码网络模型进行训练。
所述内容语义编码网络模型包括依次连接的embedding层、两层LSTM层、池化层、两层全连接层和softmax层；其中，embedding层和两层LSTM层分别与目标领域中的项目数量或源领域用户中的项目数量相等。
在步骤S3中，利用步骤S2构建的源领域训练数据和目标领域训练数据对内容语义编码网络模型进行分类训练是指：包括以下步骤：
步骤S31：对源领域训练数据输入的独热编码或目标领域训练数据输入的独热编码，利用一层embedding层进行降维得到词向量；
步骤S32：使用两层LSTM层对步骤S31的词向量序列进行编码，提取文本的语义信息；
步骤S33：对步骤S32提取文本的语义信息输入到池化层和两层全连接层中，再将全连接层的输出连接到softmax层及交叉熵损失函数进行分类，交叉熵损失函数的定义如下：
其中，y为步骤S2产生的源领域中文本分类的标签或目标领域中文本分类的标签，为内容语义编码网络模型输出的源领域用户行为的预测标签或目标领域项目的预测标签；
步骤S34：通过所述交叉熵损失函数和内容语义编码网络模型参数计算得到前向传播损失值；
步骤S35，反向传播得到训练误差。
步骤S5中，采用余弦距离的计算方式计算兴趣向量与项目语义向量的相似度。
与现有技术相比，本发明具有如下优点与有益效果：本发明针对现有的基于协同过滤的单领域推荐算法需要大量的用户行为数据，经常面临数据稀疏以及冷启动问题，提出了一种基于内容的跨领域推荐方法。该方法能够基于源领域用户行为序列中的项目的文本信息编码出用户兴趣向量，并与目标领域的项目进行匹配，进而实现跨领域的推荐。
附图说明
图1为本发明跨领域推荐方法的流程图；
图2为本发明内容语义编码网络模型结构图。
具体实施方式
下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细的描述。
实施例
如图1和图2所示，本发明基于内容的跨领域推荐方法包括以下步骤：
步骤S1：分别采集源领域的文本语料和目标领域的文本语料，并进行分词统计，得到用户兴趣词表。
步骤S2：采用源领域的用户行为序列中项目的文本信息作为源领域训练数据，采用目标领域中每个项目的文本信息作为目标领域训练数据。
步骤S21：取源领域中用户最近交互过的50个项目的文本信息按交互发生时间拼接成用户行为序列文本，并随机取50个项目序列中的一个项目作为预测目标，将其在序列中删除；其余项目的文本信息作为源领域训练数据；然后选取预测目标项目的文本信息中属于用户兴趣词表的词作为文本分类的标签；
步骤S22：对于目标领域中的项目，将其文本信息作为目标领域训练数据，将文本信息中属于用户兴趣词表的词作为文本分类的标签；
步骤S23：对步骤S21中源领域训练数据和步骤S22中目标领域训练数据进行分词并编码为独热编码，用于输入内容语义编码网络模型进行训练。
步骤S3：构建内容语义编码网络模型，利用步骤S2构建的源领域训练数据和目标领域训练数据对内容语义编码网络模型进行分类训练。
其中，内容语义编码网络模型包括依次连接的embedding层、两层LSTM层、池化层、两层全连接层和softmax层；其中，embedding层和两层LSTM层分别与目标领域中的项目数量或源领域用户中的项目数量相等。
步骤S4：利用步骤S3训练好的内容语义编码网络模型对源领域的用户行为和目标领域的项目进行内容语义编码，得到用户行为兴趣向量和项目语义向量；
步骤S5：对每个用户，利用其兴趣向量与项目语义向量计算相似度，并得到k个最相似的项目作为推荐项目。
在步骤S1中，上述分别采集源领域的文本语料和目标领域的文本语料，并进行分词统计，得到用户兴趣词表是指：对源领域和目标领域的所有文本语料进行采集并分词，采用词频排序方式取词频最高的一万个词作为兴趣词表，然后对兴趣词表进行去除停用词处理，最终得到具有6千多个词的用户兴趣词表。
在步骤S3中，利用步骤S2构建的源领域训练数据和目标领域训练数据对内容语义编码网络模型进行分类训练是指：包括以下步骤：
步骤S31：对源领域训练数据输入的独热编码或目标领域训练数据输入的独热编码，利用一层embedding层进行降维得到词向量；
步骤S32：使用两层LSTM层对步骤S31的词向量序列进行编码，提取文本的语义信息；
步骤S33：对步骤S32提取文本的语义信息输入到池化层和两层全连接层中，再将全连接层的输出连接到softmax层及交叉熵损失函数进行分类，交叉熵损失函数的定义如下：
其中，y为步骤S2产生的源领域中文本分类的标签或目标领域中文本分类的标签，为内容语义编码网络模型输出的源领域用户行为的预测标签或目标领域项目的预测标签；
步骤S34：通过所述交叉熵损失函数和内容语义编码网络模型参数计算得到前向传播损失值；
步骤S35，反向传播得到训练误差。
步骤S5中，采用余弦距离的计算方式计算兴趣向量与项目语义向量的相似度。
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于内容的跨领域推荐方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤S1：分别采集源领域的文本语料和目标领域的文本语料，并进行分词统计，得到用户兴趣词表；
步骤S2：采用源领域的用户行为序列中项目的文本信息作为源领域训练数据，采用目标领域中每个项目的文本信息作为目标领域训练数据；
步骤S3：构建内容语义编码网络模型，利用步骤S2构建的源领域训练数据和目标领域训练数据对内容语义编码网络模型进行分类训练；
步骤S4：利用步骤S3训练好的内容语义编码网络模型对源领域的用户行为和目标领域的项目进行内容语义编码，得到用户行为兴趣向量和项目语义向量；
步骤S5：对每个用户，利用其兴趣向量与项目语义向量计算相似度，并得到k个最相似的项目作为推荐项目。
2.根据权利要求1所述的基于内容的跨领域推荐方法，其特征在于：在步骤S1中，所述分别采集源领域的文本语料和目标领域的文本语料，并进行分词统计，得到用户兴趣词表是指：对源领域和目标领域的所有文本语料进行采集并分词，采用词频排序方式取词频最高的N个词作为兴趣词表，然后对兴趣词表进行去除停用词处理，最终得到用户兴趣词表。
3.根据权利要求1所述的基于内容的跨领域推荐方法，其特征在于：步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：取源领域中用户最近交互过的M个项目的文本信息按交互发生时间拼接成用户行为序列文本，并随机取M个项目序列中的一个项目作为预测目标，将其在序列中删除；其余项目的文本信息作为源领域训练数据；然后选取预测目标项目的文本信息中属于用户兴趣词表的词作为文本分类的标签；
步骤S22：对于目标领域中的项目，将其文本信息作为目标领域训练数据，将文本信息中属于用户兴趣词表的词作为文本分类的标签；
步骤S23：对步骤S21中源领域训练数据和步骤S22中目标领域训练数据进行分词并编码为独热编码，用于输入内容语义编码网络模型进行训练。
4.根据权利要求3所述的基于内容的跨领域推荐方法，其特征在于：所述内容语义编码网络模型包括依次连接的embedding层、两层LSTM层、池化层、两层全连接层和softmax层；其中，embedding层和两层LSTM层分别与目标领域中的项目数量或源领域用户中的项目数量相等。
5.根据权利要求4所述的基于内容的跨领域推荐方法，其特征在于：在步骤S3中，利用步骤S2构建的源领域训练数据和目标领域训练数据对内容语义编码网络模型进行分类训练是指：包括以下步骤：
步骤S31：对源领域训练数据输入的独热编码或目标领域训练数据输入的独热编码，利用一层embedding层进行降维得到词向量；
步骤S32：使用两层LSTM层对步骤S31的词向量序列进行编码，提取文本的语义信息；
步骤S33：对步骤S32提取文本的语义信息输入到池化层和两层全连接层中，再将全连接层的输出连接到softmax层及交叉熵损失函数进行分类，交叉熵损失函数的定义如下：
其中，y为步骤S2产生的源领域中文本分类的标签或目标领域中文本分类的标签，为内容语义编码网络模型输出的源领域用户行为的预测标签或目标领域项目的预测标签；
步骤S34：通过所述交叉熵损失函数和内容语义编码网络模型参数计算得到前向传播损失值；
步骤S35，反向传播得到训练误差。
6.根据权利要求1所述的基于内容的跨领域推荐方法，其特征在于：步骤S5中，采用余弦距离的计算方式计算兴趣向量与项目语义向量的相似度。
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Application publication date: 20190913