前言

我在本科的毕业论文里写到了基于内容的推荐算法，现在我想把当时写的那点东西拿出来，拆成几个部分，做个推荐算法系列的文章。本文是系列文章的第一篇：基于内容的推荐算法。

本文不懂慎看。你可能会觉得本文含有大量公式有故意装逼的嫌疑，但我不是在瞎写，看懂本文其实只需要高中的数学知识，需要对集合、向量有了解。

基于内容的推荐算法理论基础

基于内容的推荐算法，是建立在物品的内容信息上作出的推荐，和协同过滤算法不同，它的依赖对象并不是用户对物品的评分信息，而是用户的兴趣和物品的内容特征。基于内容的推荐算法一般思路是提取物品的内容特征，并与用户的兴趣做相似度对比，从而找出与用户兴趣最匹配的物品推荐给用户。所以，基于内容的推荐算法有两个关键点需要考虑，一是如何获得物品的内容特征，也就是物品的属性信息，二是如何获得用户的兴趣，并建立合适的兴趣模型。并且，物品的内容特征和用户兴趣必须做合适的量化处理，以便于后面相似度计算的进行。

对于物品内容特征的提取方面，不同类别的物品有不同的提取方式，很难找到一个绝对通用的方法，本课题所要解决的，便是文本内容特征的提取。对于一些直观意义上的物品，例如某件衣服，它的特征往往比较明显，也比较容易获得，例如服装类别、品牌、价格等等。但新闻资讯却并非如此，它的属性特征都是隐性的，它几乎所有的特征都来自于文本之中，不能直观的获得。这就需要借助文本挖掘的相关技术，通过分析文本内容，挖掘出文本的主旨，作为文本的内容特征。文本挖掘的方式有很多种，本课题使用TF-IDF算法，来挖掘资讯内容。

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency, 词频-逆文件频率）算法，是一种用于资讯勘探的常用加权技术，它用来反映一个词语在某个文本集或语料库上的重要程度。词语的重要性与其出现在文章中的次数成正比，与其出现在语料库或文本集中的次数成反比。TF-IDF算法的公式如下：

上式中，TF代表词频，即某个词在整篇文章中的出现次数。IDF代表逆向文件频率，逆向文件频率反映了某个词在语料库或文件集上出现的频率。TF的计算公式如下：

上面公式中，是该词出现的次数，分母则是所有字词出现次数之和。

某一特定词语的IDF值可以下面公式计算得到：

其中，是语料库文件总数。是包含词语的文件数目。

从以上的计算公式中可以看出，TF-IDF算法能挖掘出文本中频繁出现的词，而过滤掉诸如“因为”、“所以”、“的”、“我们”等这类频繁出现的常用词。一片文本，在进行TF-IDF计算后，可以得到“关键词-权重”列表，这些关键词是比较能反映一篇文本的主旨的，适合作为文本的内容特征。

第二个要解决的问题便是用户的兴趣模型。用户兴趣的获取途径有很多，最主要的途径还是用户的历史行为记录，用户在使用资讯推荐系统时，其所产生的阅读、点赞、收藏、评论和搜索等行为均可以反映用户的兴趣偏好。为了更好地反映用户的兴趣特征，可以建立“类别-兴趣-权重”的兴趣列表，由于资讯已经用TF-IDF算法进行了关键词提取，那么用户在阅读资讯时，便将该资讯的关键词和权重加入到对应资讯类别的用户兴趣列表中，这样，用户兴趣列表中较大的值代表用户的比较突出的兴趣，而某一类兴趣权重的总和也可以反映出用户对这类资讯的喜爱程度。这种兴趣模型能够很好的与2.2节的用户兴趣衰减模型结合起来（用户兴趣衰减模型后面系列会讲）。此外，用户的兴趣列表不能无限长，这会使算法性能下降，所以当兴趣列表达到一定数量时，要削减一些权重较小的兴趣。

那么有了内容属性列表和兴趣列表之后，便可以做相似度计算，如果是计算内容与兴趣的相似度，便是为特定用户推荐资讯；如果是计算内容与内容的相似度，便是推荐与某篇资讯相似的资讯；如果是计算兴趣与兴趣的相似度，便是推荐与某个用户有相似兴趣的用户，也就是所谓的“知己”，这在一些带有社交功能的软件产品中是比较实用的。

TF-IDF算法实现

在TF-IDF算法的理论基础上，为了契合本课题的研究方向，可以对算法做出一些微调，从而优化原算法。调整的内容如下：

1）：语料库不要存放整篇文本，只需要把文本先进行分词，然后将分词后的一组词语放入语料库，这样做，在进行语料库检索时，只需要逐词比较而不需要和整篇文本进行比较，大大提高效率。

2）：不需要对目标文本中所有的词都执行TF-IDF算法，有些常用词可以直接过滤掉。这样做同样能减少计算次数，提高效率

基于3.1节提出的TF-IDF算法理论基础，并结合以上的优化方式，设计TF-IDF算法过程如下：

输入（INPUT）：总词数为x的目标文本A，文本A中一组待计算权重值的词语，包含y个文本的语料库B。

输出（OUTPUT）：一组“词语-权重”列表。

运算流程：对于每一个待计算权重的词语，都执行下面的操作：（1）统计词语在文本A中出现的次数，记为a。（2）计算a/x的值，其结果记为TF。（3）统计语料库B中出现词语的文本数，记为b。（4）计算的值，记为IDF。（5）计算TF*IDF的值,记为并将和写入到中。至此，完成TF-IDF算法的设计。

基于内容的推荐算法实现

基于内容的推荐算法的实现分为三部分，第一部分为文本内容特征提取，第二部分为用户兴趣模型建立，第三部分为相似文章推荐，下面分别实现这三个部分。

文本内容提取

尽管本文在上节已经详细的介绍了TF-IDF算法的流程，但是想要准确的提取出文章的关键字，仅仅依靠传统的TF-IDF算法是不理想的，仍然需要做一些改进工作。改进工作分为以下几个步骤进行：

（1）文本预处理。考虑到本课题是一个完整的资讯推送系统，并不是单一的算法设计，那么除了测试数据集之外，系统实际运营时的文章来源于用户的发布，用户通过富文本编辑器编辑的文章不仅仅是带有html标签的，甚至会带有一些特殊符号、乱码等内容，这些与文本内容不相关的东西势必会影响分词效果，所以有必要对文本内容进行预处理，过滤掉一些不需要的标签和符号。本课题使用Jsoup做文本内容的清洗，Jsoup是一款基于java的html解析器，它提供的API可以很方便的解析html文本。

（2）改进分词过程。要想通过TF-IDF算法得到一篇文章的关键词，首先要对这篇文章进行分词，即把一篇文章拆分成多个词语，虽然目前有好多中文分词工具能直接使用，但是自然语言是十分复杂而玄妙的，尤其是我们的汉语，仅仅依靠分词工具自带的API来进行分词，其结果是不太理想的，尤其是用在有好多专业术语的文本中，而本课题设计IT类的资讯文本，这类资讯中含有大量的专业术语、专有名词以及缩写简写等等，那么要想实现精准分词，势必要对分词过程进行干预。举个例子，“人工智能”这个词语，如果我们不加任何干预，它会被分成“人工”和“智能”这两个词，这显然是十分糟糕的。再比如，“人工智能”、“ai”、“AI”他们其实是同一个意思，我们应当把它们当成同一个词来处理，但是如果不加干预，分词工具很可能会认为他们是三个不同的词。解决的办法就是在分词的过程中，加入自定义词典，将一些IT领域的专有词收入词典之中，在分词的过程中，与词典进行对照，避免一些比较重要的词被拆开。

（3）基于词语位置作加权优化。TF-IDF算法是建立在词频基础上的，但是这种算法有一个很明显的缺点，就是无法体现出词的位置信息，有时候文章的关键词可能出现的次数并不多，但它往往会出现在一些关键位置上，比如文章的大标题、小标题、文章的开头结尾或者每一段的开头结尾等，因此，各个位置的词都认为重要性相同，这显然是不正确的。解决办法是对重要位置的词语给予较高的权重，可以在统计词频的时候就额外给与频率，但更好的做法是在进行TF-IDF计算之后，对计算结果再进行加权处理。

以上内容，从分词前，分词中，分词后这三个方面入手，对内容提取工作进行了调整优化，实际上，我们不可能将所有的词都看作文章的属性信息，只能选取重要性较高的一些词作为文章的属性信息，因此，可以根据文章的长短来设定关键词的个数，亦可以设定一个阈值，仅选取权重高于阈值的词作为关键词，也可以两者结合，本课题选取第一种方式保留关键词。在对某篇文章进行内容提取之后，他的内容特征可以表示成如下形式：

其中，集合C为该文章的内容特征集合特征集合，元素表示该文章的第i个“关键词-权重”。

至此，文本内容提取部分的工作结束。

用户兴趣模型建立

用户兴趣模型的建立，必须要与内容特征的提取相匹配。在上一节，建立了“关键词-权重”形式的内容特征，那么在用户的兴趣模型中，可以将文本内容的关键词作为用户的兴趣描述，并为其设置权重，用来衡量感兴趣程度。另外，为了提高算法效率，用户兴趣需要按文章类别划分，这样可以提高检索效率。最终建立的用户兴趣模型是“类别-兴趣-权重”的形式。某个用户的兴趣模型可以表示如下：

其中，i为类别数量，每个类别的兴趣数量并不固定，第i个类别的兴趣数量为。集合Interest包含了i个类别的兴趣，表示第i个类别，表示类别i中，第个兴趣及其权重。

有了以上用户兴趣模型，在做推荐的时候，只需要和对应类别的兴趣集合进行比较，而无需遍历整个兴趣集合。考虑到兴趣数量不能无限多，可以给每个类别设定最大兴趣数量，当多于最大数量时，删去权重较小的兴趣。

新用户注册时，该兴趣集合为空，之后跟踪用户的浏览行为，每当用户浏览文章时，便将该文章的“关键词-权重”加入到兴趣集合中，如果用户已经存在这个兴趣，便将对应的权重值相加。

至此用户兴趣建模工作结束。

相似文章推荐

在进行了文本内容提取和用户兴趣建模之后，便可以进行最后的推荐工作了。推荐依据的是文章与用户兴趣的相似度，把相似度较高的文章推送给用户，这就涉及到相似度计算方法。相似度计算的方法有很多，考虑到用户兴趣和文本关键字较多，且分布较为稀疏，所以本课题选用余弦相似度方法来计算。设计相似推荐算法过程如下：

输入（INPUT）：n个可供推荐的文章集合用户兴趣集合，待推荐文章数量N。

输出（OUTPUT）:推荐结果集合RA。

运算流程：对于中的每一个元素，都执行下面的操作：（1）根据文章的类别，在集合中获取对应类别的兴趣集合，记为集合s。（2）构建内容向量，向量中的元素取值对应文章关键词的权重值。（3）构建兴趣向量，向量中每一个元素的取值都参照的关键词和兴趣集合s，如果s中含有和对应关键词匹配的兴趣，那么该元素值为兴趣权重，否则为0。（4）计算。（5）计算，结果即为文章内容与用户兴趣的相似度，将其存入RA中。最后RA中保留相似度最高的前N个元素作为推荐结果输出。