楊鳳萍1，張大斌1,2

　　(1.華中師范大學(xué) 信息管理學(xué)院，湖北 武漢 430079；2.華南農(nóng)業(yè)大學(xué) 數(shù)學(xué)與信息學(xué)院，廣東 廣州 510642)

       摘要：用戶(hù)偏好模型的構(gòu)建是推薦成功與否的基礎(chǔ)。通過(guò)產(chǎn)品特征屬性與用戶(hù)特征屬性的映射，建立用戶(hù)偏好模型，引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的機(jī)器學(xué)習(xí)方法來(lái)模擬偏好模型。為了提高用戶(hù)偏好模型的泛化能力，提出用負(fù)相關(guān)學(xué)習(xí)算法并行訓(xùn)練成員神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，采用差分進(jìn)化算法對(duì)成員網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化，從而有效降低網(wǎng)絡(luò)集成的泛化誤差，提高模型精度。通過(guò)Movielens數(shù)據(jù)仿真，并與單個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、GASEN、核密度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成等模型實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，其均方差明顯減少，驗(yàn)證了差分進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的用戶(hù)偏好模型具有較好的泛化能力，能客觀反映用戶(hù)偏好，從而取得更好的推薦效果。

　　關(guān)鍵詞：個(gè)性化推薦；用戶(hù)偏好；負(fù)相關(guān)；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成； 差分進(jìn)化

　　0引言

　　隨著對(duì)個(gè)性化推薦模型理解的逐層深入，人們開(kāi)始廣泛關(guān)注用戶(hù)的情感語(yǔ)義以及用戶(hù)對(duì)物品喜愛(ài)的不確定性和模糊性［1］。用戶(hù)偏好模型的構(gòu)建成為個(gè)性化推薦的關(guān)鍵部分，其中用戶(hù)偏好的不確定性和描述上的模糊性成為用戶(hù)偏好度建模的難點(diǎn)。學(xué)者們采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建用戶(hù)偏好模型，初步取得了一些成果［2］。然而由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在參數(shù)多、建模難、泛化性差等問(wèn)題，單個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的用戶(hù)偏好模型結(jié)果表現(xiàn)并不穩(wěn)定，難以客觀反映用戶(hù)的偏好。因此，本文引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的機(jī)器學(xué)習(xí)方法來(lái)構(gòu)建用戶(hù)偏好模型，通過(guò)Movielens數(shù)據(jù)仿真，并與單個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、GASEN、核密度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成等模型實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，其均方差明顯減少，驗(yàn)證了差分進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的用戶(hù)偏好模型具有較好的泛化能力，能客觀反映用戶(hù)偏好，從而取得了更好的推薦效果。

1用戶(hù)偏好模型

　　用戶(hù)偏好模型可以反映用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品特征的偏好程度，下面通過(guò)產(chǎn)品特征屬性與用戶(hù)特征屬性的映射來(lái)建立用戶(hù)偏好模型。

　　1.1產(chǎn)品特征屬性矩陣

　　用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品的喜好可以通過(guò)產(chǎn)品特征屬性表現(xiàn)出來(lái)，產(chǎn)品的特征屬性矩陣可表示如下：

　　其中，Pik表示產(chǎn)品i的特征屬性，Pik=0,產(chǎn)品i不具有特征hk

　　1,產(chǎn)品i具有特征hk；n表示產(chǎn)品特征的個(gè)數(shù)；m表示產(chǎn)品的總數(shù)。當(dāng)新增產(chǎn)品時(shí)，可以向Pm×n中添加一條記錄。

　　1.2用戶(hù)特征屬性偏好模型

　　用戶(hù)u對(duì)產(chǎn)品特征屬性的偏好可以用矩陣Hu=［h1,h2,…,ht］表示，hi的取值范圍為［0,1］，1表示最喜歡，0表示最不喜歡。用戶(hù)u對(duì)第i個(gè)特征屬性的偏好hui定義如下：

　　其中，m為用戶(hù)評(píng)價(jià)過(guò)的所有產(chǎn)品數(shù)，n為具有第i個(gè)特征向量的用戶(hù)評(píng)價(jià)過(guò)的產(chǎn)品數(shù)（n≤m），Ij表示用戶(hù)u對(duì)產(chǎn)品的評(píng)分。因此用戶(hù)u對(duì)所有產(chǎn)品的特征屬性偏好模型yu可定義為：

　　yu=P×HTu(3)

　　從式(3)可以看出用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品的喜好程度可以由產(chǎn)品所具有的特征屬性決定。然而，由產(chǎn)品的特征屬性到用戶(hù)對(duì)該產(chǎn)品的喜好程度的映射是非線(xiàn)性、復(fù)雜的，用傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)模型難以準(zhǔn)確得到。因此，本文采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的機(jī)器學(xué)習(xí)方法來(lái)模擬用戶(hù)偏好模型。

2差分進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成模型

　　傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成算法是對(duì)子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行順序的和單獨(dú)的訓(xùn)練，子網(wǎng)絡(luò)之間沒(méi)有任何的交互，從而造成子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間具有較強(qiáng)的相關(guān)性且訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)。而研究表明，差異度較大的子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以提高集成的泛化能力，因此在訓(xùn)練子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)要盡量增大子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的差異度。

　　本文引入負(fù)相關(guān)學(xué)習(xí)算法并行訓(xùn)練子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，減弱子網(wǎng)絡(luò)之間的相關(guān)性以改善集成后網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的性能。對(duì)成員神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的集成，采用差分進(jìn)化算法對(duì)成員網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重進(jìn)行優(yōu)化選擇，能夠有效地降低網(wǎng)絡(luò)集成的泛化誤差。

　　2.1集成個(gè)體的生成

　　負(fù)相關(guān)學(xué)習(xí)法是通過(guò)在各子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差函數(shù)中加入一個(gè)相關(guān)性懲罰項(xiàng)來(lái)并行地訓(xùn)練這些子網(wǎng)絡(luò)，每一個(gè)子網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的目的都是促使整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成能夠取得最好的訓(xùn)練結(jié)果。

　　負(fù)相關(guān)學(xué)習(xí)算法的主要步驟［3］如下:

　　假定有 N個(gè)樣本的訓(xùn)練集S:

　　S={(x(1),d(1));(x(2),d(2));…;(x(n),d(n))}（4）

　　其中，x是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量，d是對(duì)應(yīng)的期望輸出向量。

　　（1）計(jì)算集成中各子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出Fi(n)，從而得到整個(gè)集成的輸出F(n)：

　　其中,M表示集成網(wǎng)絡(luò)中子網(wǎng)絡(luò)的個(gè)數(shù)，n表示訓(xùn)練樣本個(gè)數(shù) 。

　　(2)通過(guò)子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出和集成的輸出可以定義懲罰函數(shù)如下：

　　Pi(n)=(Fi(n)－F(n))∑Mj≠i(Fj(n)－F(n))（6）

　　(3)在集成中子網(wǎng)絡(luò)的誤差函數(shù)中添加上面構(gòu)建的懲罰函數(shù)，新誤差函數(shù)表示如下：

　　Δw=－α［(Fi(n)－d(n)-λ(Fi(n)－F(n))］Fi(n)w（9）

　　其中，λ 是用來(lái)調(diào)整懲罰強(qiáng)度的，0≤λ≤1。

　　（4）通過(guò)BP算法和提出的新誤差函數(shù)來(lái)并行地訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并調(diào)整權(quán)值。

　　2.2集成結(jié)論的生成

　　設(shè)N個(gè)訓(xùn)練樣本的實(shí)際輸出為{yn,n=1,2,…,N}，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成個(gè)體是M個(gè)由負(fù)相關(guān)學(xué)習(xí)算法并行訓(xùn)練得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成的，第i個(gè)子網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)值為{in,n=1,2,…,N,i=1,2,…,M}，ein=yn－in為第i個(gè)子網(wǎng)絡(luò)的第n個(gè)預(yù)測(cè)誤差。wi為第i個(gè)子網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重系數(shù)，滿(mǎn)足約束條件wi≥0，且∑Mi=1wi=1。則神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的集成輸出為n=∑Mi = 1wiin，en=yn－n=∑Mi=1wiein為第n個(gè)集成預(yù)測(cè)的預(yù)測(cè)誤差。記w=(w1,w2,…,wM)T為權(quán)系數(shù)向量，Ei=(ei1,ei2,…,eiN)T為第i個(gè)子網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)誤差向量，e=(E1,E2,…,EM)為預(yù)測(cè)誤差矩陣。則集成預(yù)測(cè)誤差平方和為Q=∑Ni = 1e2n =wTEw，其中E=eTe。當(dāng)預(yù)測(cè)誤差信息矩陣E給定后，可以通過(guò)式（10）所示的模型求解集成權(quán)重向量w。

　　minQ=wTEws.t.RTMw=1（10）

　　其中，RM是元素全為1的M維列向量。

　　由式（10）可知，這是一個(gè)非線(xiàn)性?xún)?yōu)化問(wèn)題，用常規(guī)方法處理較為困難。

　　受遺傳算法啟發(fā)而產(chǎn)生的差分進(jìn)化算法（Differential Evolution Algorithm,DE），作為進(jìn)化算法的一個(gè)分支，自提出以來(lái)就以其收斂性好、容易實(shí)現(xiàn)、模型簡(jiǎn)單、控制參數(shù)相對(duì)較少等優(yōu)點(diǎn)受到人們的關(guān)注，已被廣泛應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)、運(yùn)籌管理以及多目標(biāo)優(yōu)化等領(lǐng)域。因此，本文采用基于兩階段變異交叉策略的差分進(jìn)化算法［4］求解上述問(wèn)題。

　　定義差分進(jìn)化算法的適應(yīng)度函數(shù)為：

　　f(w)=Q=wTEw

　　具體操作過(guò)程如下：

　　（1）種群初始化。采用反向混沌搜索方法來(lái)初始化種群，每個(gè)個(gè)體由{w1,w2,…,wM}組成，wi為［0,1］上均勻分布的隨機(jī)數(shù)。

　　（2）對(duì)種群個(gè)體進(jìn)行歸一化處理，按照適應(yīng)值將種群分為比較好的子種群M1和比較差的子種群M2。

　　（3）對(duì)較好子種群M1的個(gè)體，采用DE/wbest/1/bin的變異策略和交叉1策略進(jìn)行差分進(jìn)化。

　　（4）對(duì)較差子種群的M2個(gè)體，采用DE/best/1/bin的變異策略和交叉2策略進(jìn)行差分進(jìn)化。

　　（5）對(duì)個(gè)體進(jìn)行歸一化，重新產(chǎn)生比較好的子種群和比較差的子種群，并跳到步驟（3），持續(xù)進(jìn)行5代，重新開(kāi)始子種群的并行搜索。

　　（6）合并2個(gè)子種群，并重新產(chǎn)生較好子種群M3和較差子種群M4。

　　（7）對(duì)子種群M3和M4的操作同M1和M2。

　　（8）合并2個(gè)子種群，并且按照適應(yīng)度值排序。若當(dāng)前迭代次數(shù)小于設(shè)定的最大迭代次數(shù)，則轉(zhuǎn)至步驟（2），否則轉(zhuǎn)至步驟（8）。

　　（9）結(jié)束尋優(yōu)，把進(jìn)化到最后一代中的最優(yōu)個(gè)體歸一化后，便得到使訓(xùn)練誤差最小化的最優(yōu)集成權(quán)系數(shù)。

　　2.3算法性能分析

　　為了測(cè)試算法性能，本文選擇幾個(gè)比較流行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成算法與差分進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成（Differential Evolution Ensemble,DEE）算法進(jìn)行比較，分別是遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成算法（GAE）、周志華提出的選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成算法(GASEN)［5］、平均神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成算法（AGE）和核密度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成算法(KDE)［6］，并把所有成員網(wǎng)絡(luò)的平均誤差(MEAN)作為單個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差比較。所選的測(cè)試集是兩個(gè)常用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成算法測(cè)試的回歸分析型數(shù)據(jù)集，分別如下：

　　（1）數(shù)據(jù)集1（Friedman#2）。每個(gè)輸入向量含有4個(gè)分量，根據(jù)式（11）產(chǎn)生。

　　y=x21+(x2x3-(1x2x4))2（11）

　　其中,x1服從［0,100］上的均勻分布，x2服從［40π，560π］上的均勻分布，x3服從［0,1］上的均勻分布，x4服從［1,11］上的均勻分布。

　　（2）數(shù)據(jù)集2（Multi）。每個(gè)輸入向量含有5個(gè)分量，根據(jù)式（12）產(chǎn)生。

　　y=0.79+1.27x1x2+1.56x1x4+3.42x2x5+2.06x3x4x5（12）

　　其中，xi(i=1,2,…,5)服從［0,1］上的均勻分布。

　　每個(gè)數(shù)據(jù)集包含1 000個(gè)示例，采用5倍交叉驗(yàn)證方法。成員神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)全部采用3層前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，隱層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)設(shè)為10，成員網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模設(shè)為30，采用負(fù)相關(guān)學(xué)習(xí)算法并行訓(xùn)練，兩個(gè)數(shù)據(jù)集的絕對(duì)平均泛化誤差如表1所示，差分進(jìn)化算法和遺傳算法求解權(quán)重的迭代過(guò)程如圖1所示。

　　由圖1的收斂曲線(xiàn)可以看出，在求解權(quán)值集成系數(shù)的迭代過(guò)程中，差分進(jìn)化算法在種群初始化、收斂速度和尋優(yōu)能力都比遺傳算法好，能夠求解出使訓(xùn)練誤差更低的權(quán)值集成系數(shù)，從而取得更好的泛化能力。

　　從表1可以看出，雖然表中的集成算法的絕對(duì)平均泛化誤差大小有所差異，但是所有的集成算法的誤差都遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于單個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（MEAN）的誤差，說(shuō)明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的有效性。此外，本文提出的DEE算法在數(shù)據(jù)集上取得的絕對(duì)平均泛化誤差是最小的，證明了DEE算法的有效性。

2.4用戶(hù)偏好模型訓(xùn)練

　　由上節(jié)實(shí)驗(yàn)分析可知，本文提出的DEE算法相對(duì)于單個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更好的非線(xiàn)性映射能力和泛化能力，因此采用DEE算法進(jìn)行用戶(hù)偏好模型的構(gòu)建。

　　首先，構(gòu)建單個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的用戶(hù)偏好模型，該模型采用3層網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建。第一層輸入層用來(lái)輸入產(chǎn)品的特征向量，因此輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)是產(chǎn)品特征向量的維數(shù)；第二層隱層為用戶(hù)對(duì)這些產(chǎn)品特征的偏好程度數(shù)據(jù)，每個(gè)神經(jīng)元被用來(lái)表征對(duì)產(chǎn)品的某個(gè)特征值的喜愛(ài)程度，因此其個(gè)數(shù)也與產(chǎn)品特征向量的維數(shù)相同，即與輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)相同；第三層輸出層輸出用戶(hù)對(duì)該產(chǎn)品的評(píng)分值，因此輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為1。

　　DEE用戶(hù)偏好模型的子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用上述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，基于用戶(hù)偏好的模糊性和多樣性，引入負(fù)相關(guān)學(xué)習(xí)方法并行訓(xùn)練M個(gè)成員網(wǎng)絡(luò)，得到該用戶(hù)的M個(gè)偏好模型，最后用差分進(jìn)化算法求解出最優(yōu)集成權(quán)重，把用戶(hù)的M個(gè)偏好模型集成得到最后的用戶(hù)偏好模型。用戶(hù)偏好的DEE模型流程圖如圖2所示。

3實(shí)例分析

　　本文采用Movielens數(shù)據(jù)集驗(yàn)證DEE用戶(hù)偏好模型的有效性。Movielens數(shù)據(jù)集中電影的特征屬性為18個(gè)，因此將成員神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)和隱層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)均設(shè)為18個(gè)，輸出層神經(jīng)元設(shè)為1個(gè)。為了更好地體現(xiàn)模型的有效性，本文選擇評(píng)分記錄數(shù)據(jù)相對(duì)多的4169號(hào)用戶(hù)，該用戶(hù)有2 313條評(píng)分記錄。將前2 000個(gè)記錄作為訓(xùn)練樣本，后313個(gè)作為測(cè)試樣本。軟件方面使用MATLAB2008a編程，隨機(jī)初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的權(quán)值和閾值，訓(xùn)練30個(gè)子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行集成。此外，為了驗(yàn)證DEE模型的有效性和魯棒性，獨(dú)立訓(xùn)練模型10次，實(shí)驗(yàn)的均方差如圖3所示，具體誤差數(shù)值如表2所示。

　　由圖3和表2的實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，首先，幾種集成模型相對(duì)于單個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的均方差較小，說(shuō)明集成模型在用戶(hù)偏好模型訓(xùn)練中具有更好的泛化能力，穩(wěn)定性高，從一定程度上解決了單個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在用戶(hù)偏好模型中表現(xiàn)的不穩(wěn)定性。從均方差來(lái)看，數(shù)據(jù)集中表現(xiàn)最好的模型是本文提出的DEE模型，其次是GAE模型，而GASEN、KDE、AGE模型表現(xiàn)相對(duì)不夠穩(wěn)定，平均誤差相差不大。綜上所述，本文提出的DEE模型在用戶(hù)偏好模型訓(xùn)練中能夠顯著減少均方差，具有更好的泛化能力，能夠客觀地反映用戶(hù)的偏好，從而提高了推薦的準(zhǔn)確率。

4結(jié)論

　　基于用戶(hù)偏好的模糊性和復(fù)雜性，本文首次引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的機(jī)器學(xué)習(xí)方法來(lái)構(gòu)建用戶(hù)偏好模型。首先通過(guò)產(chǎn)品特征和用戶(hù)偏好的映射建立了用戶(hù)偏好模型，然后為了提高模型的泛化能力，提出了一種基于差分進(jìn)化的負(fù)相關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成算法（DEE）構(gòu)建用戶(hù)偏好模型，最后通過(guò)Movielens數(shù)據(jù)集進(jìn)行仿真。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，DEE用戶(hù)偏好模型具有更好的泛化能力，且結(jié)果表現(xiàn)穩(wěn)定，從一定程度上解決了單個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的模型精度差、結(jié)果表現(xiàn)不穩(wěn)定等問(wèn)題，驗(yàn)證了DEE用戶(hù)偏好模型的有效性。

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