摘 要：目前電商平臺大多注重商品推薦的準(zhǔn)確性而忽略了多樣性，存在推薦結(jié)果高冗余、用戶滿意度低等問題。考慮用戶需求從而實現(xiàn)多樣性推薦可以提升商品購買率和用戶滿意度，為此本文提出了一種面向用戶需求的生成對抗網(wǎng)絡(luò)多樣性推薦方法。該方法由生成模型和判別模型組成，其中，生成模型由四層結(jié)構(gòu)組成，結(jié)合用戶需求生成多樣性商品表示。判別模型判定生成商品是否為真實商品，反饋給生成模型。最后，計算各商品與多樣性商品表示的相似度，產(chǎn)生推薦列表。對比實驗表明本文所提方法切實能夠提高商品推薦的多樣性，而且能夠帶來準(zhǔn)確性的提升。

　　關(guān)鍵詞：個性化推薦，多樣性，生成對抗網(wǎng)絡(luò)，商品屬性，用戶需求

　　引言

　　隨著移動互聯(lián)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的飛速發(fā)展，網(wǎng)購行業(yè)日漸成熟，電子商務(wù)作為新興產(chǎn)業(yè)在我國迅速崛起，從經(jīng)濟(jì)體系的占比來看，電商產(chǎn)業(yè)已經(jīng)成為了我國的一大經(jīng)濟(jì)支柱。為了使電商產(chǎn)業(yè)健壯發(fā)展，大多數(shù)平臺采取融合推薦算法的方式，形成電商推薦系統(tǒng)，從而更好地服務(wù)消費者。然而，現(xiàn)有電商推薦系統(tǒng)過多注重推薦的準(zhǔn)確性而缺少對多樣性的深入思考，使得推薦結(jié)果過于冗余、用戶體驗感較差，無法進(jìn)一步激起消費者購物欲望。

　　網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)論文：基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的圖情檔學(xué)科文獻(xiàn)熱點挖掘

　　其實，相比于準(zhǔn)確性，多樣性對于用戶和商家擁有更大的意義和價值。對于用戶來說，多樣性推薦使得推薦列表足夠豐富，節(jié)省用戶檢索時間并拓寬了用戶的視野。對于商家來說，多樣性推薦不僅能使更多產(chǎn)品得到推薦，而且能夠深層挖掘用戶興趣，增加用戶粘性，提升交易率從而獲取更多利益。在多樣性研究中，有學(xué)者認(rèn)為商品的分布服從長尾分布，推薦的商品多數(shù)集中于熱門商品，而冷門商品鮮少有被推薦，適當(dāng)提升冷門商品的推薦比例可以很好地解決推薦樣式過于單一的問題[1-3]。

　　鄧明通等人定義受長尾分布約束的商品疲勞函數(shù)，并引入時間衰減函數(shù)調(diào)整用戶評分，最終將矩陣分解和商品疲勞函數(shù)結(jié)合，有效提升了冷門商品的推薦占比[4]。Zheng 等人認(rèn)為多樣性推薦列表內(nèi)的商品應(yīng)該存在較低的相似性，引入 DRN 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)用戶偏好及新聞動態(tài)特征，根據(jù)用戶反饋實時更新，使得推薦的新聞均反映不同的事件[5]。關(guān)于商品多樣性推薦，現(xiàn)有研究通過推薦更多冷門商品或是降低推薦列表內(nèi)商品的相似度來提升推薦的多樣性，并未考慮用戶的偏好和具體需求，導(dǎo)致推薦的多樣性與準(zhǔn)確性相矛盾。本文認(rèn)為深入分析具有多樣性需求用戶的偏好，從商品的多個屬性層面滿足用戶的需求可以實現(xiàn)推薦多樣性和準(zhǔn)確性的統(tǒng)一。

　　為此，本文提出了一種面向用戶需求的生成 對 抗 網(wǎng) 絡(luò) 多 樣 性 推 薦 方 法 ( UR-GAN ， generativeadversarial network diversity recommendation method orientedto user requirement)，該方法由生成模型和判別模型組成，其中，生成模型由四層結(jié)構(gòu)組成，同時結(jié)合用戶需求，生成多樣性商品表示;判別模型判定生成商品是否為真實商品，反饋給生成模型。最后，計算各商品與多樣性商品表示的相似度，產(chǎn)生推薦列表。經(jīng)對比實驗驗證，本文所提方法由于采用多生成器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，能夠處理商品的多個屬性特征以實現(xiàn)多樣性推薦，并且結(jié)合用戶需求使推薦結(jié)果既具有多樣性，又帶來準(zhǔn)確性的提升。 相關(guān)工作在推薦算法中，矩陣分解作為最經(jīng)典的算法，被廣泛應(yīng)用于電商領(lǐng)域，后續(xù)大量的研究以此為基礎(chǔ)進(jìn)行多樣性的改進(jìn)[6]。

　　李衛(wèi)疆等人通過核密度估計的方式找到同興趣的用戶，用興趣用戶的評分?jǐn)U充評分矩陣，之后進(jìn)行矩陣分解，得到的推薦列表包含了興趣用戶的商品從而實現(xiàn)多樣性[7]。Gogna 等人基于低秩矩陣分解算法，引入電影類別元數(shù)據(jù)，通過添加正則項作為約束，使得不同類別的平均評分服從均勻分布以實現(xiàn)電影類別的多樣性[8]。有學(xué)者將用戶-商品二部圖引入到多樣性推薦研究，通過將用戶和商品抽象成圖中的點，點間連線代表兩者之間存在關(guān)系，通過連線進(jìn)行資源的分配，最終用戶得到資源完成推薦。An 等人利用活躍性提取虛擬專家，為專家分配更多的資源，然后專家將更多的資源轉(zhuǎn)移到更大范圍的商品中從而完成多樣性推薦[9]。

　　Yu 等人通過信任者的能力和用戶對信任者的確定性定義信任度，之后用新穎性需求和多樣性需求量化用戶總體需求，通過信任度控制資源轉(zhuǎn)移的數(shù)量實現(xiàn)多樣性推薦[10]。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，多樣性推薦的研究也逐漸融入各種深層網(wǎng)絡(luò)，如 CNN、RNN、GAN 等[11-13]。傅魁等人利用LSTM 建模用戶的正、負(fù)反饋，對深度 Q 網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)，保證了推薦的穩(wěn)定性[14]。秦婧等人針對長尾物品構(gòu)建了 CNN 模型，通過將長尾物品替換熱門物品來實現(xiàn)長尾推薦[15]。

　　Wu 等人通過DPP 概率用模型得到核矩陣獲取不同商品的共現(xiàn)，之后運用GAN 通過一組物品學(xué)習(xí)用戶的多樣性偏好[16]。盡管上述方法在多樣性推薦上都有不同程度的改善，但都僅關(guān)注單一層面的多樣性，缺少對商品多屬性層面的深入分析，并且未考慮用戶的多樣性需求。綜上，本文運用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對商品多樣性推薦開展研究，改進(jìn)傳統(tǒng)生成對抗網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，將單個生成器擴(kuò)展為多個，使其能夠處理不同的商品屬性，從而實現(xiàn)多屬性層面上的多樣性推薦。

　　生成模型的輸入為用戶交互商品的屬性信息，即用戶屬性交互向量，輸出為多樣性商品表示，該商品表示從多個屬性方面生成，能充分反映用戶需求。由多個生成器組成，其中每個生成器對應(yīng)一個商品屬性，并且每個生成器均以多樣性推薦為目標(biāo)，使得推薦的商品覆蓋更多不同的屬性。這樣，每個生成器都能從不同屬性角度生成潛在商品特征。同時，考慮用戶需求，引入的思想是每個屬性都包含不同的特定值，而每個特定值并不應(yīng)該是均等的，如面對不同的用戶及不同的場景時應(yīng)賦予不同的權(quán)重，以區(qū)分不同特征值的重要性。

　　在生成對抗網(wǎng)絡(luò)中，為了訓(xùn)練更加健壯的生成器，需要判別器不斷促進(jìn)生成器迭代訓(xùn)練。判別模型試圖區(qū)分生成商品與真實商品，并將結(jié)果反饋給生成模型，促使生成模型生成的商品表示更加趨近于真實商品。本文所提方法根據(jù)用戶購買記錄內(nèi)的商品屬性信息，并結(jié)合用戶需求預(yù)測用戶多樣性偏好商品，最終以商品列表的形式進(jìn)行推薦。為了驗證本文所提方法的綜合性能，在準(zhǔn)確性和多樣性兩類評價指標(biāo)上進(jìn)行對比實驗。

　　選取以下方法作為對比方法進(jìn)行對比實驗，驗證本文所提方法的性能優(yōu)勢。

　　(1)DRMUD[4]：基于用戶偏好和動態(tài)興趣的多樣性推薦方法，該方法改進(jìn)傳統(tǒng)的矩陣分解算法，引入時間衰減函數(shù)動態(tài)調(diào)整用戶評分，將商品疲勞函數(shù)與矩陣分解融合，從而增加對冷門產(chǎn)品的推薦以提高多樣性。

　　(2)TrAd[10]：一種用戶商品二部圖的自適應(yīng)信任感知推薦方法，利用用戶間的信任關(guān)系量化用戶多樣性需求，使得在資源分配的過程中，減少流行商品的資源，增加信任用戶的資源轉(zhuǎn)移。

　　(3)PD-GAN[16]：將 DPP 算法與生成對抗網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，同時學(xué)習(xí)用戶對單個物品的偏好及對一組物品的多樣性偏好，使得生成器生成的商品既符合相關(guān)性又體現(xiàn)多樣性。由于商品屬性選取了類別、價格、品牌，生成器與商品屬性對應(yīng)，所以生成器的個數(shù)設(shè)置為 3。

　　對于方法中的權(quán)重項和偏執(zhí)項以及生成器和判別器中的初始化權(quán)重，均采用隨機(jī)初始化方法。生成器和判別器的隱藏層數(shù)選取范圍{1、2、3、4、5}，隱藏層內(nèi)的神經(jīng)元數(shù)目為{100、200、300、400、500}，其中每個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)使用 sigmoid 函數(shù)。由于生成模型的輸入用戶-屬性向量為離散值，所以每個生成器設(shè)置為可訓(xùn)練的嵌入矩陣。每次訓(xùn)練的批量大小選取{128、256、512、1024}，學(xué)習(xí)率使用{1E-05、1E-04、1E-03、1E-02、1E-01}。

　　實驗 1：多樣性分析所有的生成器均以多樣性推薦為目標(biāo)，使得推薦列表內(nèi)的商品盡可能的多樣化。對于類別生成器，其關(guān)注所有的商品類別，使得最終推薦的商品覆蓋種類足夠豐富。對于品牌生成器，考慮用戶需求，將未交互過的品牌占比設(shè)置為 ，交互過的品牌占比設(shè)置為 1- 。最后，對于價格生成器，首先計算每個類別下商品的價格均值，對于大于均值的商品定義為高價格商品，對于小于等于均值的商品定義為低價格商品。之后，統(tǒng)計用戶所有交互商品的價格，計算高價格商品和低價格商品的比例作為價格生成器所關(guān)注的價格比重。

　　為了選擇品牌生成器中合適的值，選取推薦列表長度為 10 進(jìn)行實驗，在內(nèi)部多樣性和總體多樣性上的結(jié)果。按理值越大，最終推薦的商品越多樣化，但是發(fā)現(xiàn)當(dāng)>0.7 后多樣性指標(biāo)反而不再上升。通過分析數(shù)據(jù)集發(fā)現(xiàn)，每個品牌均包含多種類別的商品，對于新的品牌，它所包括的商品類別已經(jīng)在之前的品牌中出現(xiàn)了，所以并不會造成多樣性的進(jìn)一步提升。同時，用戶交互過的品牌也代表用戶的品牌偏好，應(yīng)在最終的推薦品牌中有所體現(xiàn)。本文所提方法與對比方法在多樣性指標(biāo)上的表現(xiàn)，分別選取 Top-N 列表長度為 10 和 20，在三個數(shù)據(jù)集上進(jìn)行試驗。

　　本文所提方法的多樣性推薦性性能均優(yōu)于其他方法，其中，由于 Toys_and_Games 數(shù)據(jù)集商品種類最多，所以取得了最佳的效果。對比發(fā)現(xiàn)，對于改進(jìn)傳統(tǒng)矩陣分解算法的 DRMUD，在多樣性推薦性能上效果整體不佳，由于其僅僅是提升冷門商品的推薦比重，而對于總體推薦列表的類別多樣性上幫助不大。物質(zhì)擴(kuò)散算法是目前大多數(shù)多樣性推薦算法選取的基礎(chǔ)方法，TrAd 通過建立信任用戶從而提升信任用戶所分配的資源以達(dá)到多樣性推薦的目的，其過程就是資源從用戶到商品再到用戶的轉(zhuǎn)移，而通過提升某一步的資源轉(zhuǎn)移權(quán)重來提升多樣性存在片面性，不足以適用于每個用戶。

　　PD-GAN 方法將 GAN 的博弈思想引入多樣性推薦領(lǐng)域，通過 DPP 概率模型使得推薦的商品不相似的概率最大化，從而達(dá)到多樣性的目的，但是多樣性不應(yīng)僅包括商品間的不相似性，還應(yīng)該包括屬性多樣性等。本文所提方法，通過不同的生成器關(guān)注不同的商品屬性，每個生成器均以多樣性為目標(biāo)，不僅實現(xiàn)了類別多樣性還能實現(xiàn)品牌多樣性，同時分析用戶價格需求滿足用戶消費水平，使得最終的推薦列表不僅滿足用戶需求，而且推薦的商品種類豐富，無論是針對個人還是用戶之間，推薦的商品都能達(dá)到多樣性的目的。

　　實驗 2：準(zhǔn)確性分析本文所提方法以多樣性推薦為目標(biāo)并兼顧準(zhǔn)確性，為了在提升推薦結(jié)果多樣性的同時不降低準(zhǔn)確性，考慮結(jié)合用戶需求。本文所提方法在品牌生成器和價格生成器上，充分考慮用戶在多樣性和準(zhǔn)確性上的需求。對于品牌生成器，同時分析用戶購買過商品的品牌和未購買過商品的品牌，使其按照最佳比例推薦。對于價格生成器，按商品類別進(jìn)行劃分，分析用戶所購買該類別商品中高價商品與低價商品的比例，使最終推薦商品的價格符合用戶的消費習(xí)慣。

　　為了驗證用戶需求的考慮是否對提升推薦的準(zhǔn)確性有所幫助，實驗 2 選取 Automotive 數(shù)據(jù)集在準(zhǔn)確性指標(biāo) Recall上進(jìn)行對比實驗，推薦列表長度選取 10 和 20。結(jié)合用戶需求的推薦結(jié)果與其他方法相比，在準(zhǔn)確性上確實有所提升。因為用戶需求的考慮可以使推薦結(jié)果更加迎合用戶喜好，無論是用戶在商品品牌上的選擇還是在價格上的消費習(xí)慣，都能夠做到因人而異，滿足不同用戶的各項需求，實現(xiàn)兼顧準(zhǔn)確性與多樣性的推薦。

　　結(jié)束語

　　針對當(dāng)前商品推薦方法在多樣性方面存在的不足，本文提出了一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的商品多樣性推薦方法。該方法由生成模型和判別模型兩部分構(gòu)成，其中生成模型設(shè)置為多生成器結(jié)構(gòu)，每個生成器關(guān)注一個商品屬性，同時結(jié)合用戶需求，生成符合用戶興趣的多樣性商品表示;判別模型用于區(qū)分真實商品與生成商品，將結(jié)果反饋給生成模型使其不斷優(yōu)化穩(wěn)定。

　　最后基于生成的商品找到與其相似的商品進(jìn)行推薦。實驗表明，本文所提方法有助于分析用戶在多屬性層次上的多樣性，且用戶需求的考慮在滿足推薦多樣性的同時，會進(jìn)一步提升推薦的準(zhǔn)確性。接下來，將進(jìn)一步考慮跨領(lǐng)域多樣性分析，實現(xiàn)跨領(lǐng)域的多樣性推薦。

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　　作者：馮 勇 1，劉 洋 1，王嶸冰 1，徐紅艷 1，張永剛 2