CN110648163A - 一种基于用户评论的推荐算法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于用户评论的推荐算法，该方法基于深度学习的评论推荐系统，根据用户过去的浏览购买和评论记录和商品的评分记录及购买过该商品的顾客的评论，推测用户对该商品的喜好程度，最后推荐系统对评分进行排序，给用户推荐评分高的前N种商品。本发明利用自然语言处理技术对评论文本信息的进行向量化，并根据注意力机制算法计算每条评论的重要性和每条评论对潜在顾客的影响，采用卷积神经网络捕捉用户商品的交互特征矩阵，因此生成用户商品的交互向量，最后将生成交互向量输入到FM预测机预测评分，预测评分越高用户可能越喜欢该商品，最后根据评分进行排序给用户推荐评分前N个商品。
Description
技术领域
本发明涉及推荐算法技术领域，更具体地，涉及一种基于用户评论的推荐算法。
背景技术
推荐服务在人们的日常生活中无处不在，它能帮助用户发现潜在的有趣的产品或有用的服务。推荐系统首先收集用户的历史行为数据，然后生成用户商品评分矩阵，再利用机器学习领域中相关推荐技术形成对用户的个性化推荐。好的推荐系统不仅能帮助用户找到喜欢的东西，还能提高购物网站的销售额和成交转化率，提高客户对网站的忠诚度，。在过去的几年里，传统推荐系统关注的是用户与项目的交互行为，如评分、购买或点击记录等。例如矩阵分解推荐系统将用户和商品的评分建立成矩阵，将矩阵分解为用户特征矩阵和商品特征矩阵最后计算用户和商品的相似度，相似度越高，预测的评分就越高。但这样推荐系统存在冷启动或者稀疏性问题。传统推荐系统面对冷启动问题时，只能通过用户商品的购物记录数据集，但这存在局限性。例如某个用户是购物的新用户或者商品时刚上架到购物网站时，传统推荐系统因为缺少新用户的购买记录因此无法给用户推荐适合的商品。例如购物网站商品的数量远多于用户，传统用户商品矩阵变为稀疏矩阵，这样推荐效果会差很多。为了缓解数据稀疏和冷启动问题的影响，可以在推荐系统加上其他额外信息。例如购物网站或者视频网站允许用户评论，而评论信息比单独的评分更能反映顾客对该产品的喜好程度以及影响其他用户的购买消费意愿。由于每个评论通常包含大量的语义信息，因此基于评论的推荐系统可以通过少量的评论获得足够的用户或项的特征。因此在推荐系统增加评论信息能提高推荐的准确性。
发明内容
本发明提供一种准确性较高的基于用户评论的推荐算法。
为了达到上述技术效果，本发明的技术方案如下：
一种基于用户评论的推荐算法，包括以下步骤：
S1：将用户ID，目标商品ID，用户评论集合，目标商品评论集合，用户购买过的商品ID集合，和购买过目标商品的用户ID集合编码为固定维度的向量；
S2：根据注意力机制计算目标商品评论对用户的重要性，并结合用户购买历史记录与购买过目标商品的顾客的评论，用神经网络提取用户和目标商品的特征向量；
S3：用S2步骤后生成的用户特征向量和商品特征向量通过向量的外积乘转化特征矩阵，用卷积神经网络CNN在特征矩阵张提取用户商品的交互特征，并编码为用户商品的交互向量；
S4：将用户商品的交互向量输入到FM预测机，预测用户对目标商品的评分。并对其他商品进行上述操作，根据评分进行排序，给用户推荐评分高的前N个商品。
进一步地，所述步骤S1的具体过程是：
S11：将用户对购买过的商品评论作为该用户的评论集，对其评论过的商品ID也作为用户的历史购买记录，其他用户对目标商品的评论作为目标商品的评论集，其他用户ID作为购买目标商品的用户集合；
S12：用神经网络将用户和商品评论文本，用户商品ID等编码为评论向量集合和用户商品ID向量，用户购买过的商品ID也编码成商品ID向量集合，购买过目标商品的用户ID也编码成用户向量集合。
进一步地，所述步骤S2的具体过程是：
S21：根据注意力机制，计算目标商品的评论对用户的影响因子，将编码后的用户ID和商品评论向量进行向量点乘，然后再进行softmax归一化操作，评论向量按照影响因子权值大小相加，获得商品评论特征向量。对目标商品也是类似操作；
S22：将用户ID和目标商品ID用神经网络编码成用户特征向量和商品特征向量；
S23：计算用户ID向量与购买过目标商品的用户ID的之间相似度并且根据其他用户对目标商品的评分进行计算，用softmax进行归一化操作，最后按照权值大小将购买过目标商品的用户ID向量相加，最后生成商品的历史特征向量。对用户也进行类似操作，生成用户历史特征向量；
S24：将用户ID向量，用户历史特征向量，用户的评论特征向量拼接到一起作为用户的特征向量，对于目标商品也进行类似操作。
进一步地，所述步骤S3的具体过程是：
S31：对于S24获得的N维用户特征向量和N维商品特征向量通过向量的外积乘变成N*N的特征矩阵；
S32：用卷积神经网络CNN卷积N*N的特征矩阵，最后获得商品用户的交互向量。
进一步地，所述步骤S4的具体过程是：
S41：将用户商品交互向量输入到FM预测机，预测用户对目标商品的评分；
S42：对其他商品也进行上述操作，最后根据预测评分对所有商品进行排序，给用户推荐评分高的前N个商品。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：
本发明的方法，不仅将用户的购物记录，还利用评论对用户商品的关系，可以更加全面地对推荐系统进行建模，采用了外积乘和卷积神经网络提取交互信息，最后在预测评分，提高推荐系统效果。
附图说明
图1为本发明流程示意图；
图2为实施例1中的算法结构示意图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；
对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
如图1所示，一种基于用户评论的推荐算法，包括以下步骤：
S1：将用户ID，目标商品ID，用户评论集合，目标商品评论集合，用户购买过的商品ID集合，和购买过目标商品的用户ID集合编码为固定维度的向量；
S2：根据注意力机制计算目标商品评论对用户的重要性，并结合用户购买历史记录与购买过目标商品的顾客的评论，用神经网络提取用户和目标商品的特征向量；
S3：用S2步骤后生成的用户特征向量和商品特征向量通过向量的外积乘转化特征矩阵，用卷积神经网络CNN在特征矩阵张提取用户商品的交互特征，并编码为用户商品的交互向量；
S4：将用户商品的交互向量输入到FM预测机，预测用户对目标商品的评分。并对其他商品进行上述操作，根据评分进行排序，给用户推荐评分高的前N个商品。
步骤S1的具体过程是：
S11：将用户对购买过的商品评论作为该用户的评论集，对其评论过的商品ID也作为用户的历史购买记录，其他用户对目标商品的评论作为目标商品的评论集，其他用户ID作为购买目标商品的用户集合；
S12：用神经网络将用户和商品评论文本，用户商品ID等编码为评论向量集合和用户商品ID向量，用户购买过的商品ID也编码成商品ID向量集合，购买过目标商品的用户ID也编码成用户向量集合。
步骤S2的具体过程是：
S21：根据注意力机制，计算目标商品的评论对用户的影响因子，将编码后的用户ID和商品评论向量进行向量点乘，然后再进行softmax归一化操作，评论向量按照影响因子权值大小相加，获得商品评论特征向量。对目标商品也是类似操作；
S22：将用户ID和目标商品ID用神经网络编码成用户特征向量和商品特征向量；
S23：计算用户ID向量与购买过目标商品的用户ID的之间相似度并且根据其他用户对目标商品的评分进行计算，用softmax进行归一化操作，最后按照权值大小将购买过目标商品的用户ID向量相加，最后生成商品的历史特征向量。对用户也进行类似操作，生成用户历史特征向量；
S24：将用户ID向量，用户历史特征向量，用户的评论特征向量拼接到一起作为用户的特征向量，对于目标商品也进行类似操作。
步骤S3的具体过程是：
S31：对于S24获得的N维用户特征向量和N维商品特征向量通过向量的外积乘变成N*N的特征矩阵；
S32：用卷积神经网络CNN卷积N*N的特征矩阵，最后获得商品用户的交互向量。
步骤S4的具体过程是：
S41：将用户商品交互向量输入到FM预测机，预测用户对目标商品的评分；
S42：对其他商品也进行上述操作，最后根据预测评分对所有商品进行排序，给用户推荐评分高的前N个商品。
实施例2
如图2所示，本发明提供一种基于用户评论的推荐算法：
首先，推荐系统是为了帮助用户找到其可能喜欢的商品，因此我们需要我们用户的购物记录和商品记录，所有使用的是Yelp的公开数据集，Yelp数据集包含300多万条交互数据，每条交互数据包含用户ID，商品ID，评分和评论信息，商品的评分在1-5之间，分数越高说明用户对该商品的评价越好。基于评论推荐系统要根据用户的购物历史和评论信息给用户推荐可能喜欢的商品，因此需要预测用户对每件商品的评分，并给用户推荐评分高的前N个商品。
具体方法步骤如下
1)、将Yelp数据集进行预处理，只保留出现次数高于5的单词，过滤其余单词。
2)、将数据集中单词用字典保存并保存对应的ID，根据字典每一个单词的ID将每一条评论文本转化为数字数组，这样简化模型的输入。
3)、根据数据集，按照用户ID和商品ID划分为每位用户的评论集合及购买过商品的ID评分集合和每个商品的评论集合及购买该商品的用户ID评分集合。
4)、用自然语言处理Word Embedding将单词ID向量化为100维的向量，将评论的单词向量相加，获得商品的100维的评论向量。对于用户ID和商品ID也要通过神经网络层转化为100维向量。用户所评论过的商品以及评论过目标商品的用户也要进行向量化操作。
5)、考虑目标商品的评论对用户的影响力不同，根据用户ID与商品评论向量之间进行相似度计算，再进行softmax归一化操作，获得每条评论对用户的影响因子，影响因子的评论的权重是比较大，最后根据目标商品评论集的评论向量按照权值大小比例相加获得用户的评论特征向量。对于商品也进行类型操作。
6)、计算用户过去购买过的商品与目标商品的之间的相似度以及其评分，和购买过目标商品的顾客与用户纸质件的相似度以及其评分信息，用softmax对评分进行归一化操作，再将商品ID向量根据权值大小叠加为100维的向量。最后生成100维的向量是用户的历史特征向量。对于目标商品也进行类似的操作获得目标商品的历史特征向量。
7)、拼接层将100维用户的历史特征向量，100维的用户ID向量和100维的用户的评论向量拼接为300维的用户特征向量。对于目标商品也是一样类似操作。拼接后获得300维的商品特征向量。
8)、将300维的用户特征向量通过神经网络编码为100维向量，300维商品特征向量编码到100维向量。
9)、将100维用户特征向量和100维商品特征向量用外积乘获得100*100维特征矩阵，外积乘能更加丰富的商品用户交互数据。
10)、用6层50核卷积神经网络CNN对获得的交互特矩阵进行卷积操作，最后获得50维的商品用户特征向量。
11)、用FM预测机对50维商品特征向量进行预测得到最终得分。
12)、对其他商品也进行上述4～11操作，最后根据预测评分对所有商品进行排序，给用户推荐评分高的前N个商品。
相同或相似的标号对应相同或相似的部件；
附图中描述位置关系的用于仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种基于用户评论的推荐算法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：将用户ID，目标商品ID，用户评论集合，目标商品评论集合，用户购买过的商品ID集合，和购买过目标商品的用户ID集合编码为固定维度的向量；
S2：根据注意力机制计算目标商品评论对用户的重要性，并结合用户购买历史记录与购买过目标商品的顾客的评论，用神经网络提取用户和目标商品的特征向量；
S3：用S2步骤后生成的用户特征向量和商品特征向量通过向量的外积乘转化特征矩阵，用卷积神经网络CNN在特征矩阵张提取用户商品的交互特征，并编码为用户商品的交互向量；
S4：将用户商品的交互向量输入到FM预测机，预测用户对目标商品的评分。并对其他商品进行上述操作，根据评分进行排序，给用户推荐评分高的前N个商品。
2.根据权利要求1所所述的基于用户评论的推荐算法，其特征在于，所述步骤S1的具体过程是：
S11：将用户对购买过的商品评论作为该用户的评论集，对其评论过的商品ID也作为用户的历史购买记录，其他用户对目标商品的评论作为目标商品的评论集，其他用户ID作为购买目标商品的用户集合；
S12：用神经网络将用户和商品评论文本，用户商品ID等编码为评论向量集合和用户商品ID向量，用户购买过的商品ID也编码成商品ID向量集合，购买过目标商品的用户ID也编码成用户向量集合。
3.根据权利要求2所所述的基于用户评论的推荐算法，其特征在于，所述步骤S2的具体过程是：
S21：根据注意力机制，计算目标商品的评论对用户的影响因子，将编码后的用户ID和商品评论向量进行向量点乘，然后再进行softmax归一化操作，评论向量按照影响因子权值大小相加，获得商品评论特征向量。对目标商品也是类似操作；
S22：将用户ID和目标商品ID用神经网络编码成用户特征向量和商品特征向量；
S23：计算用户ID向量与购买过目标商品的用户ID的之间相似度并且根据其他用户对目标商品的评分进行计算，用softmax进行归一化操作，最后按照权值大小将购买过目标商品的用户ID向量相加，最后生成商品的历史特征向量。对用户也进行类似操作，生成用户历史特征向量；
S24：将用户ID向量，用户历史特征向量，用户的评论特征向量拼接到一起作为用户的特征向量，对于目标商品也进行类似操作。
4.根据权利要求3所所述的基于用户评论的推荐算法，其特征在于，所述步骤S3的具体过程是：
S31：对于S24获得的N维用户特征向量和N维商品特征向量通过向量的外积乘变成N*N的特征矩阵；
S32：用卷积神经网络CNN卷积N*N的特征矩阵，最后获得商品用户的交互向量。
5.根据权利要求4所所述的基于用户评论的推荐算法，其特征在于，所述步骤S4的具体过程是：
S41：将用户商品交互向量输入到FM预测机，预测用户对目标商品的评分；
S42：对其他商品也进行上述操作，最后根据预测评分对所有商品进行排序，给用户推荐评分高的前N个商品。
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