| 标题 | 基于人口统计学的改进聚类模型协同过滤算法 |
| 范文 | 蔡志远 摘 要：探讨算法设计流程、分析计算结果。 关键词：人口统计学;聚类模型;协同过滤算法 推荐系统是根据用户的兴趣建立模型的程序，推荐系统能分为基于用户行为的推荐系统、基于项目内容的推荐系统、基于人口统计学的推荐系统。在大数据环境下，推荐系统将人口统计学数据及语境感知等数据进行处理，通过复合系统保证推荐的准确度。 一、算法设计流程 （一）人口统计学下计算数据相似度 用户相似度计算作为推荐算法的应用核心，准确性对推荐结果产生直接影响。从前使用的协同过滤推荐算法对用户相似度进行计算时，通过Spearman系数相似度展开计算，属于绝对指数的计算方式。在计算过程中，统计用户的年龄、性别、职业、文化程度等信息，从而确定用户群体的喜好，并根据以上属性进行聚类。用户人口统计属性向量利用（d1，d2....dn）表示，对用户在每一维度属性上的相似度进行计算，根据需求属性计算最终的相似度。可通过以下算法表示： [sim（p，q）=knsim（pdk，qdk）×w（dk）]（1） 在此公式中，n表示用戶的群体个数，sim（pdk，qdk）表示第p及q用户在dk上的相似性，w（dk）作为dk属性权值。决定指数相似性计算过程中，通过以下公式表示： [sim（p.q）=e-m-1mrm，p-rm，q]（2） 相对权值w（dk）作为dk属性对不同用户的能力进行划分，用户在dk属性两个维度上分值最高的项目t在不同个体的平均数利用ave（dk）表示，权值w（dk）通过以下公式计算： [w（dk）=ave（dk）k=1nave（dk）]（3） 通过以上三类公式能对两个群体在人口统计学上相似度进行计算。 （二）人口统计学下的数据用户聚类 针对人口统计学下的数据用户聚类方法，需建立在相似值之上，利用分层近邻传播聚类算法对用户进行聚类，结果中观察到同类用户与用户异类的属性差异。将用户集群U及用户相似度矩阵D输入后，根据上述公式进行计算，获得相似度矩阵的最大相似度： [simmax=max（sim（u，v））]（4） 二、结果 （一）数据聚合 利用Epimions及MovieLen（1M）数据聚合展开实践。Epimions聚合中含有enpinions.com上的5万个用户资料及13万的产品、70万评分、50万朋友关系等数据。MovieLen是美国研究的项目网站，主要含有电影评分，评分分为5级，1表示不喜欢，5表示非常喜欢，用户通过评分值表达对电影的喜爱，本次研究利用MovieLen（1M）、Epimions不同的数据聚合作为计算条件。 （二）计算框架 实验利用大数据计算框架MapReduce，实现对数据矩阵的高效处理，实现个性化的推荐功能。在实验中搭建3台虚拟机，第一台是NameNode节点，第二台是SecndNameNode节点，第三台是JobTracker节点。三台虚拟机均是DataNode节点，对Hadoop集群进行模拟，并利用MapReduce及Java实现。 （三）推荐结果 利用NDCG及ERR作为评价标准，训练数据选择60%及80%比例，特征维度D选择8及16两个维度。为对比DCCF方法结果，利用WEMF及BORMF、QMF等方法进行对比，将MF及Biased MF作为基准线。在NDCG及ERR评价标准上观察到准确率均比较明显，推荐准确性显著，结果见表1、表2。 三、结束语 基于人口统计数据对用户喜好进行计算，在传统的协同过滤算法上，将人口统计数据及HAP用户聚类算法结合，建立效果良好的推荐算法。通过实践显示，相比传统的过滤算法，新建立的算法精准度更高，满足用户对推荐产品的需求，为协同推荐算法应用提供条件。 参考文献： [1]李艳娟，牛梦婷，李林辉. 基于蜂群K-means聚类模型的协同过滤推荐算法[J]. 计算机工程与科学，2019，41（06）：1101-1109. [2]李华平. 基于聚类和监督学习模型的协同过滤推荐算法研究[D].广东工业大学，2018. [3]熊乐. 基于云模型和用户聚类的协同过滤推荐算法研究[D].华中科技大学，2016. |
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