CN107274247A - 基于云计算的智慧感知推荐方法 - Google Patents

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Abstract

基于云计算的智慧感知推荐方法，研究个性化推荐服务的效果问题，从智慧感知入手，基于Hadoop架构，提出基于云计算的智慧感知推荐系统。本发明通过Hadoop架构实现分布式计算，在用户相似性计算前先对用户进行有效聚类，而后采用改进的相似性计算方法计算用户相似度值，最后预测目标用户的评分，给出推荐结果。通过该方法科学合理的提高个性化推荐结果的精确性和多样性。本发明适用于各类已开展电子商务活动，并追求高质量个性化服务的企业。

Description

基于云计算的智慧感知推荐方法
技术领域
本发明包括人工智能、数据挖掘技术领域知识，具体涉及基于云计算的智慧感知推荐方法。适用于各类已开展电子商务活动，并追求高质量个性化服务的企业。
技术背景
近年来，随着互联网和移动互联网的迅猛发展，中国网民数量以及参与网上购物的用户数量、频次都在不断增长，越来越多的电子商务网站也在不断涌现。尤其在移动互联网的时代发展大趋势下，人的购物习惯从传统PC端转向了移动端，移动购物的体验己超过PC端的体验，其所占的交易总额比例不断攀升已超过60％。在电子商务规模日趋扩大的同时，商品类别和数量也变得越来越繁杂。一方面，面对大量的商品信息用户很难便捷准确地挑选商品，所以经常会显得束手无策甚至迷失在海量商品信息空间中从而陷入选择恐惧、无法顺利满足自己的购物需求。另一方面，大量的商品和用户信息成为网络中的“暗信息”，而这些“暗信息”蕴含的大量宝贵的商业增值价值卖家却无法充分利用，商品卖家也无法与买家建立良性的沟通联系进而更有效推销自己的商品。
为了解决这些问题，个性化推荐技术应运而生。个性化推荐技术的出现在一定程度上解决了信息多样化与用户需求专一化之间的矛盾。特别是以个性化推荐技术为核心的推荐系统已广泛应用于电子商务、数字图书馆及新闻推荐、多媒体资源点播、电子旅游、社交网络等领域。尤其在电子商务领域，几乎所有的电子商务平台如Amazon、eBay、淘宝、天猫、京东等均不同程度的使用了各种推荐系统。个性化推荐系统的核心是其采用的个性化推荐策略即包含的一系列推荐方法，个性化推荐方法在很大程度上决定了推荐系统的优劣诸如推荐效率的高低、推荐质量的好坏。
因此，本发明研究个性化推荐服务的效果问题，从智慧感知入手，基于Hadoop架构，提出基于云计算的智慧感知推荐系统。通过Hadoop架构实现分布式计算，在用户相似性计算前先对用户进行有效聚类，而后采用改进的相似性计算方法计算用户相似度值，最后预测目标用户的评分，给出推荐结果。通过该方法科学合理的提高个性化推荐结果的精确性和多样性。
发明内容
本发明要克服现有个性化推荐方法存在的推荐精确性差、多样性低、计算效率不高的缺点，提出基于云计算的智慧感知推荐方法。构建Hadoop实现云计算，并采用改进的PSO和K-means相结合的混合聚类方法进行用户聚类，而后进行簇内相似性计算，并预测用户偏好。本方法能支持电商企业更好得开展个性化服务。
本发明提出的基于云计算的智慧感知推荐方法，包括以下步骤：
步骤1.基于Hadoop的分布式计算平台构建：采用MapReduce分布式计算框架，搭建云计算平台。通过核心操作Map()和Reduce()，将数据计算分布进行，最后汇总。其中Map()和Reduce()两个函数的形式参数为Key、value键值对，用以表示函数的输入信息。
步骤2.基于改进PSO的K-means用户聚类操作：由于聚类算法K-means对初始值敏感即对初始聚类中心敏感，聚类结果受初始值的影响较大。本发明引入粒子群算法PSO克服K-means聚类这一问题，优化聚类结果。对任意用户数据集进行聚类，假设有m个用户，选择PSO的适应度函数为聚类算法的目标函数f(xi)，公式如下：
其中k为初始设定的聚类簇的个数，Ci表示聚类簇，ci表示第i个聚类簇的中心，i＝{1,…,k}，xj表示聚类簇Ci中的第j个数据对象，j为数据对象的下标，f(xi)反映了聚类划分的质量，值越小代表Ci内部各个元素的相似度越高。
步骤3.经过用户聚类后，形成k个用户簇，进行相似性计算。
其中sim(l,w)表示用户l和用户w的相似度，αy表示商品y的用户偏好度。偏好度的计算方式为在一个时间段内，用户购买某种商品的频次除以其购买的所有商品的频次，得到的比率。引入用户偏好度是因为用户选择某些喜爱的商品时，对该类型的商品打分时往往整体会偏高。Il,w为用户l和用户w共同购买的商品集合。rly表示用户l对商品y的评分，为用户l对其选择过的商品的打分平均值。Rwy表示用户w对商品y的评分，为用户w对其选择过的商品的打分平均值。
步骤4.最后预测目标用户对未选择过的商品的评分
其中rln表示目标用户l对其为选择过的商品n的预测评分，sim(l,v)表示用户l和用户v的相似度，m’表示和用户l在同一个用户簇中的用户数量。rvn表示用户v对商品n的评分。
本发明基于Hadoop架构，提升计算效率。采用改进的聚类算法，在计算用户相似度前对用户进行聚类，在相似度计算过程中引入用户偏好度，提升商品推荐的精确性和多样性。
本发明的有益效果在于：
本发明有效地克服了传统个性化推荐方法的缺点，缩小了用户相似性计算范围，考虑了用户偏好度，提高了推荐精确性和多样性，同时基于云计算的架构又提升了计算效率，具有良好的应用价值。
附图说明
图1是本发明方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图说明和具体实施方式对本发明做进一步详细说明。
本发明提出的基于云计算的智慧感知推荐方法，包括以下步骤：
步骤1.基于Hadoop的分布式计算平台构建：采用MapReduce分布式计算框架，搭建云计算平台。通过核心操作Map()和Reduce()，将数据计算分布进行，最后汇总。其中Map()和Reduce()两个函数的形式参数为Key、value键值对，用以表示函数的输入信息。
步骤2.基于改进PSO的K-means用户聚类操作：由于聚类算法K-means对初始值敏感即对初始聚类中心敏感，聚类结果受初始值的影响较大。本发明引入粒子群算法PSO克服K-means聚类这一问题，优化聚类结果。对任意用户数据集进行聚类，假设有m个用户，选择PSO的适应度函数为聚类算法的目标函数f(xi)，公式如下：
其中k为初始设定的聚类簇的个数，Ci表示聚类簇，ci表示第i个聚类簇的中心，i＝{1,…,k}，xj表示聚类簇Ci中的第j个数据对象，j为数据对象的下标，f(xi)反映了聚类划分的质量，值越小代表Ci内部各个元素的相似度越高。
步骤3.经过用户聚类后，形成k个用户簇，进行相似性计算。
其中sim(l,w)表示用户l和用户w的相似度，αy表示商品y的用户偏好度。偏好度的计算方式为在一个时间段内，用户购买某种商品的频次除以其购买的所有商品的频次，得到的比率。引入用户偏好度是因为用户选择某些喜爱的商品时，对该类型的商品打分时往往整体会偏高。Il,w为用户l和用户w共同购买的商品集合。rly表示用户l对商品y的评分，为用户l对其选择过的商品的打分平均值。Rwy表示用户w对商品y的评分，为用户w对其选择过的商品的打分平均值。
步骤4.最后预测目标用户对未选择过的商品的评分
其中rln表示目标用户l对其为选择过的商品n的预测评分，sim(l,v)表示用户l和用户v的相似度，m’表示和用户l在同一个用户簇中的用户数量。rvn表示用户v对商品n的评分。

Claims (1)

1.基于云计算的智慧感知推荐方法，包括以下步骤：
步骤1.基于Hadoop的分布式计算平台构建：采用MapReduce分布式计算框架，搭建云计算平台；通过核心操作Map()和Reduce()，将数据计算分布进行，最后汇总；其中Map()和Reduce()两个函数的形式参数为Key、value键值对，用以表示函数的输入信息；
步骤2.基于改进PSO的K-means用户聚类操作：由于聚类算法K-means对初始值敏感即对初始聚类中心敏感，聚类结果受初始值的影响较大；引入粒子群算法PSO克服K-means聚类这一问题，优化聚类结果；对任意用户数据集进行聚类，假设有m个用户，选择PSO的适应度函数为聚类算法的目标函数f(xi)，公式如下：
<mrow> <mi>f</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>x</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>k</mi> </munderover> <munder> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <msub> <mi>x</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>&amp;Element;</mo> <msub> <mi>C</mi> <mi>i</mi> </msub> </mrow> </munder> <mo>|</mo> <msub> <mi>x</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>c</mi> <mi>i</mi> </msub> <msup> <mo>|</mo> <mn>2</mn> </msup> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中k为初始设定的聚类簇的个数，Ci表示聚类簇，ci表示第i个聚类簇的中心，i＝{1,…,k}，xj表示聚类簇Ci中的第j个数据对象，j为数据对象的下标，f(xi)反映了聚类划分的质量，值越小代表Ci内部各个元素的相似度越高；
步骤3.经过用户聚类后，形成k个用户簇，进行相似性计算；
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其中sim(l,w)表示用户l和用户w的相似度，αy表示商品y的用户偏好度；偏好度的计算方式为在一个时间段内，用户购买某种商品的频次除以其购买的所有商品的频次，得到的比率；引入用户偏好度是因为用户选择某些喜爱的商品时，对该类型的商品打分时往往整体会偏高；Il,w为用户l和用户w共同购买的商品集合；rly表示用户l对商品y的评分，为用户l对其选择过的商品的打分平均值；Rwy表示用户w对商品y的评分，为用户w对其选择过的商品的打分平均值；
步骤4.最后预测目标用户对未选择过的商品的评分
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