盧盛祺1,2,3,，管連4,，金敏3，韓景倜1,2

　?。?.上海財(cái)經(jīng)大學(xué) 信息管理與工程學(xué)院,，上海 200433；2.上海財(cái)經(jīng)大學(xué)上海市金融信息技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,，上海 200433,；3.復(fù)旦大學(xué) 軟件學(xué)院，上海 200433,；4.國(guó)際商業(yè)機(jī)器（中國(guó)）有限公司,，北京 100101）

　　摘要：視頻推薦系統(tǒng)最主要的功能就是從用戶的歷史行為中發(fā)現(xiàn)用戶興趣偏好，然后找出其可能感興趣的視頻并展示給用戶,。該文針對(duì)用戶的視頻選擇過(guò)多,、視頻轉(zhuǎn)化率較低等問(wèn)題，提出了一種基于LDA模型的電影推薦方法,。首先將視頻的評(píng)論文本集轉(zhuǎn)化為評(píng)論主題詞語(yǔ)的三層貝葉斯模型,，提取每個(gè)視頻的評(píng)論關(guān)鍵詞，再基于目標(biāo)用戶的歷史行為發(fā)現(xiàn)其偏好的視頻關(guān)鍵詞集合,，最后利用杰卡德相似系數(shù),，預(yù)測(cè)用戶可能感興趣的視頻,，以實(shí)現(xiàn)基于內(nèi)容的個(gè)性化視頻推薦服務(wù)。實(shí)驗(yàn)表明,，該方法可以提高視頻推薦的精度,，使得視頻轉(zhuǎn)化率得到較好的提升。

　　關(guān)鍵詞：LDA模型,；用戶偏好,；視頻推薦；電子推薦,；貝葉斯模型

0引言

　　隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展和網(wǎng)民數(shù)量的迅速上升,，人們正處在信息過(guò)載的時(shí)代。尤其在網(wǎng)絡(luò)視頻領(lǐng)域,，各種視頻數(shù)據(jù)正在以驚人的速度增長(zhǎng),。例如，YouTube視頻分享網(wǎng)站目前已經(jīng)擁有超過(guò)1.5×108個(gè)視頻［1］,，國(guó)內(nèi)的專業(yè)視頻網(wǎng)站優(yōu)酷土豆,、騰訊視頻、搜狐,、愛(ài)奇藝等,，視頻播放量和瀏覽次數(shù)也每日劇增,。面對(duì)海量的視頻信息,，用戶很難找到自己感興趣的內(nèi)容，而視頻提供商又迫切地需要將優(yōu)質(zhì)的視頻準(zhǔn)確地推送給用戶,，以提高視頻轉(zhuǎn)化率和用戶停留時(shí)間,。推薦系統(tǒng)被認(rèn)為是行之有效的方法，其可以建立用戶與用戶,、用戶與視頻之間的關(guān)系,，因而成為近幾年來(lái)視頻領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

　　目前在視頻網(wǎng)站中使用的推薦方法主要有相關(guān)性推薦和個(gè)性化推薦兩大類,，相關(guān)性推薦就是把用戶正在觀看或?yàn)g覽的相關(guān)視頻推薦給用戶,，個(gè)性化推薦是根據(jù)用戶的歷史行為推斷用戶的興趣愛(ài)好，并以此推薦用戶可能感興趣的視頻列表,。在90年代中期,，美國(guó)人工智能協(xié)會(huì)春季會(huì)議（AAAI）、ACM智能用戶接口會(huì)議（ACMIUI）,、國(guó)際人工智能聯(lián)合大會(huì)（IJCAI）等國(guó)際會(huì)議上發(fā)表了多篇有關(guān)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的論文［2］,，此后，推薦系統(tǒng)在電子商務(wù),、網(wǎng)絡(luò)視頻等領(lǐng)域得到深入研究,。例如,，在2006年，美國(guó)著名的電影租賃公司Netflix就推出了關(guān)于推薦系統(tǒng)研究的比賽,，在2005~2009年間,，更多的推薦算法［36］被提出，并取得令人矚目的研究成果,。從視頻推薦的研究技術(shù)上看,，目前主流的視頻推薦方法有基于協(xié)同過(guò)濾的推薦和基于內(nèi)容的推薦。協(xié)同過(guò)濾推薦［7］的核心思想是通過(guò)發(fā)現(xiàn)具有相似喜好的用戶群體,，或評(píng)分相似的視頻集合,，將用戶可能感興趣的視頻推薦給用戶。例如,，美國(guó)視頻網(wǎng)站YouTube,，由于其視頻內(nèi)容繁多、視頻標(biāo)簽不規(guī)則,、存儲(chǔ)周期不確定等原因,，采用的就是最簡(jiǎn)單的協(xié)同過(guò)濾算法。參考文獻(xiàn)［8］詳細(xì)介紹了YouTube推薦算法的實(shí)現(xiàn),。參考文獻(xiàn)［9］提出使用基于群組內(nèi)其他用戶信息預(yù)測(cè)用戶興趣點(diǎn)的方法,；參考文獻(xiàn)［10］采用基于社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)的視頻推薦方法，認(rèn)為社交網(wǎng)絡(luò)中的好友也應(yīng)該具有相似的視頻偏好,。參考文獻(xiàn)［11］將不同源網(wǎng)站針對(duì)某部電影的相關(guān)推薦聚合起來(lái),，結(jié)合語(yǔ)義知識(shí)從中按照相似度高低進(jìn)行推薦?；趦?nèi)容的推薦［12］核心思想是通過(guò)分析用戶歷史行為來(lái)獲取用戶興趣特征,，然后推薦與用戶偏好視頻內(nèi)容相似的視頻。比如網(wǎng)站Jinni定義了描述電影基因的900多個(gè)標(biāo)簽（類型,、劇情,、評(píng)分等），然后人工標(biāo)注每部電影的這些標(biāo)簽,，最后根據(jù)專家標(biāo)注的向量空間做出推薦,。此外，PARK J等人提出基于視頻關(guān)鍵詞的個(gè)性化推薦方法［13］,，YANG B等人提出線性組合描述視頻相關(guān)性的方法［14］,。

　　人工標(biāo)注電影標(biāo)簽耗時(shí)又耗力，在實(shí)際應(yīng)用中無(wú)法大規(guī)模應(yīng)用,；基于關(guān)鍵詞的視頻特征描述是可行的方法,，最常用的關(guān)鍵詞提取方法是TFIDF，該方法是一種基于詞頻的統(tǒng)計(jì)方法,，但是局限于字面匹配,，缺乏語(yǔ)義理解,。LDA（Latent Dirichlet Allocation）則是近些年興起的比較熱門的文本挖掘技術(shù)，主要用于文本語(yǔ)義層面的分析處理,，由BLEI D M等人在 2003 年提出［15］,，用來(lái)發(fā)現(xiàn)大規(guī)模文檔的主題分布情況。目前,，該技術(shù)在視頻推薦領(lǐng)域也得到良好的應(yīng)用,。例如，美國(guó)的視頻網(wǎng)站Hulu,，搭建了Hadoop集群來(lái)處理用戶興趣行為,，包括觀看、搜索,、評(píng)論以及用戶對(duì)推薦系統(tǒng)的反饋行為等,，其推薦引擎的離線部分，用于計(jì)算一系列的關(guān)聯(lián)矩陣,，例如視頻之間的兩兩相似度,、視頻主題與視頻之間的關(guān)聯(lián)等，其使用的關(guān)鍵技術(shù)之一就是LDA模型,。

　　本文基于LDA模型,，研究其在電影推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用。以視頻的用戶評(píng)論為數(shù)據(jù)基礎(chǔ),，識(shí)別出每個(gè)視頻的影評(píng)關(guān)鍵詞序列,，再結(jié)合目標(biāo)用戶的歷史行為視頻列表，建立用戶興趣模型,，最后利用杰卡德相似系數(shù)（Jaccard Similarity）方法［16］,，發(fā)現(xiàn)影評(píng)內(nèi)容相關(guān)的視頻列表，為用戶提供相關(guān)性視頻和個(gè)性化的視頻推薦服務(wù),。

1基于LDA模型的網(wǎng)絡(luò)視頻推薦

　　1.1影評(píng)數(shù)據(jù)預(yù)處理

　　基于LDA模型的網(wǎng)絡(luò)視頻推薦中，用戶歷史行為包括視頻觀看,、視頻下載和視頻收藏等,。這些視頻列表可以看作為該用戶的偏好視頻集合，集合中每個(gè)視頻對(duì)應(yīng)一個(gè)影評(píng)數(shù)據(jù)集,。在對(duì)影評(píng)數(shù)據(jù)集進(jìn)行LDA建模前,，需對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行中文分詞、詞性標(biāo)注,、新詞識(shí)別,、停用詞過(guò)濾等預(yù)處理操作，以降低文本空間的維度,，提高LDA建模效率,。

　　一般的中文分詞方法有正向最大匹配法,、逆向最大匹配法和雙向最大匹配法，其主要原理就是將文本劃分為單字或單詞串,，再與詞庫(kù)進(jìn)行匹配,，直至劃分成功。本文對(duì)中科院的NLPIR分詞系統(tǒng)［17］進(jìn)行二次開發(fā),，實(shí)現(xiàn)對(duì)影評(píng)數(shù)據(jù)集的中文分詞和詞性標(biāo)注,。每個(gè)詞都指派合適的詞性，標(biāo)注格式表示為名詞（/n）,、動(dòng)詞（/v）,、形容詞（/a）、數(shù)詞（/m）,、量詞（/q）,、副詞（/d）、標(biāo)點(diǎn)符號(hào)（/w）等,。

　　在分詞過(guò)程中,，系統(tǒng)還需識(shí)別新詞，這些詞是字典中未收錄過(guò)的詞語(yǔ),。比如在句子“力挺趙又廷”中,，“趙又廷”是個(gè)詞， 如果要計(jì)算機(jī)識(shí)別,，最終結(jié)果可能是劃分成3個(gè)單獨(dú)的字,。目前，新詞識(shí)別是評(píng)價(jià)分詞效果的重要指標(biāo)之一,，解決這個(gè)問(wèn)題的簡(jiǎn)單方法是創(chuàng)建用戶詞典,。本文創(chuàng)建的典型用戶詞典有影視明星詞典、影視名稱詞典,、影視流行語(yǔ)詞典等,，創(chuàng)建方式主要是從網(wǎng)絡(luò)詞庫(kù)載入，或手動(dòng)輸入添加,。

　　分詞后的評(píng)論文本中,，包含大量的無(wú)用詞，比如代詞,、方位詞,、介詞、限定詞,、 助詞,、嘆詞、連詞,、擬聲詞等,，這些字或詞沒(méi)有特別的含義,，不僅對(duì)主題發(fā)現(xiàn)的語(yǔ)義層面的分析沒(méi)有太大幫助，而且還會(huì)降低 LDA 建模的效率,，因此需要將這些詞過(guò)濾掉,。本文首先根據(jù)詞性將代詞、介詞,、連詞等過(guò)濾掉,，再導(dǎo)入停用詞表對(duì)評(píng)論文本進(jìn)行二次過(guò)濾，以提高分詞效果,。

　　1.2影評(píng)LDA建模過(guò)程

　　本文利用MCMC方法中的Gibbs Sampling算法對(duì)每部電影的用戶評(píng)論數(shù)據(jù)集進(jìn)行參數(shù)估計(jì),，也就是估計(jì)文本集的影評(píng)主題概率分布Θ和主題詞項(xiàng)概率分布Φ。LDA模型是一個(gè)文檔,、主題,、單詞三層的貝葉斯模型，應(yīng)用到視頻推薦系統(tǒng)中,，可轉(zhuǎn)化為影評(píng)集,、影評(píng)潛在主題、影評(píng)詞項(xiàng)三層用戶評(píng)論模型,，其矩陣模型圖如1所示,。

　　其中，D表示一部電影用戶評(píng)論集合,， dm是第m條影評(píng),；Θ表示每條影評(píng)的主題分布，zk是第k個(gè)隱含主題,；Φ表示每個(gè)主題在所有詞項(xiàng)上的概率分布,，wn是第n個(gè)詞項(xiàng)。分詞后的影評(píng)數(shù)據(jù)集,，對(duì)應(yīng)矩陣圖中的文本集D,，算法的目標(biāo)就是估計(jì)模型中后兩個(gè)矩陣的參數(shù)分布。

　　Gibbs Sampling算法就是每次選取概率向量的一個(gè)維度,，通過(guò)給定其他維度的變量值來(lái)采樣當(dāng)前維度的值,，不斷迭代該運(yùn)行過(guò)程，直到待估計(jì)的參數(shù)收斂［18］,。其計(jì)算公式如下：

　　其中,zi表示第i個(gè)單詞對(duì)應(yīng)的主題變量；┐i表示不包括其中的第i項(xiàng),；n(t)k表示主題k中出現(xiàn)詞項(xiàng)t的次數(shù),；βt是詞項(xiàng)t的Dirichlet先驗(yàn)；n(k)m表示評(píng)論文本m出現(xiàn)主題k的次數(shù),；αk是主題k的Dirichlet先驗(yàn),。

　　在視頻推薦系統(tǒng)中,，影評(píng)數(shù)據(jù)集的LDA訓(xùn)練過(guò)程為：

　　(1)對(duì)影評(píng)數(shù)據(jù)集中每條影評(píng)中的每個(gè)詞語(yǔ)w，隨機(jī)分配一個(gè)主題編號(hào)z（該z是隱含變量,，即每個(gè)單詞所對(duì)應(yīng)的語(yǔ)義是未知的）,；

　　(2)重新掃描影評(píng)數(shù)據(jù)集，對(duì)集合中的每個(gè)詞項(xiàng)w,，按照Gibbs Sampling公式,，重新采樣詞語(yǔ)w的主題z，并在集合中進(jìn)行更新;

　　(3)重復(fù)上述影評(píng)數(shù)據(jù)集的重新采樣過(guò)程,，直至Gibbs Sampling收斂,，即每條評(píng)論下的主題分布和每個(gè)主題下的詞項(xiàng)分布收斂；

　　(4)統(tǒng)計(jì)影評(píng)數(shù)據(jù)集的主題詞項(xiàng)和影評(píng)主題的共現(xiàn)頻率矩陣,，該矩陣就是LDA的生成模型,。

　　上述LDA模型的訓(xùn)練，預(yù)設(shè)參數(shù)有α和β,，一般β取默認(rèn)值 0.01,，α等于50/K，K為影評(píng)數(shù)據(jù)集的主題數(shù)目［19］,。本文采用perplexity（困惑度）來(lái)確定最佳主題數(shù)量,，即設(shè)定不同的K值，對(duì)影評(píng)數(shù)據(jù)集進(jìn)行LDA模型的訓(xùn)練,，直至模型的困惑度盡量低［20］,。困惑度計(jì)算公式如下：

　　上式中，D為某視頻的影評(píng)數(shù)據(jù)集,，dm={w1,w2,w3,…,wNn}表示第m條用戶評(píng)論,，一條評(píng)論看成一篇文檔，N為數(shù)據(jù)集中的評(píng)論文檔個(gè)數(shù),，Nm為評(píng)論文檔d中詞語(yǔ)的個(gè)數(shù),，P(dm)為評(píng)論文檔dm相似性，dm的似然值為：

　　其中n(wn,d)為文檔d中詞w出現(xiàn)的次數(shù),。

　　1.3影評(píng)關(guān)鍵詞提取

　　視頻推薦系統(tǒng)的一個(gè)首要任務(wù)是根據(jù)用戶歷史行為發(fā)現(xiàn)用戶的興趣偏好,，也就是從用戶偏好的視頻列表中，提取每部視頻的影評(píng)數(shù)據(jù)集的關(guān)鍵詞,，其提取過(guò)程依賴LDA生成模型的兩個(gè)重要分布：影評(píng)主題概率分布Θ和主題詞項(xiàng)概率分布Φ,。詞語(yǔ)的重要度由主題生成該詞語(yǔ)的概率和該主題在影評(píng)數(shù)據(jù)集中的重要度共同決定［21］。

　　首先,，基于影評(píng)主題分布計(jì)算影評(píng)數(shù)據(jù)集中每個(gè)主題的重要度,。該分布是每行一條用戶評(píng)論、每列一個(gè)隱含主題的概率矩陣。其計(jì)算公式為：

　　其中,，N為影評(píng)數(shù)據(jù)集用戶評(píng)論的個(gè)數(shù),，T為文檔集中主題的個(gè)數(shù)，dn表示第n條用戶評(píng)論,，zi 表示第i個(gè)主題,。

　　然后，基于主題詞項(xiàng)分布計(jì)算影評(píng)數(shù)據(jù)集合中每個(gè)詞語(yǔ)的重要度,。該分布是每行一個(gè)主題,，每列一個(gè)詞語(yǔ)的分布，表示了每個(gè)詞語(yǔ)在不同主題上的概率值,，其計(jì)算公式為：

　　其中,，T為主題個(gè)數(shù)，P(w|zi)為詞語(yǔ)w在主題zi上的概率值,，而 P(zi|D)表示zi在影評(píng)數(shù)據(jù)集D中主題的重要度,。

　　最后，將詞語(yǔ)按詞語(yǔ)重要度從大到小排序,，取權(quán)重較大的前i個(gè)詞語(yǔ)作為該視頻的影評(píng)關(guān)鍵詞集合{kw1,kw2,kw3,…,kwi},，其中kwi表示該視頻的第i個(gè)關(guān)鍵詞。

　　1.4個(gè)性化視頻推薦

　　視頻推薦系統(tǒng)的最終目的是根據(jù)用戶的興趣偏好進(jìn)行個(gè)性化的視頻推薦,，也就是根據(jù)目標(biāo)用戶偏好的視頻集合,，將影評(píng)主題相似的視頻推薦給該用戶。本文利用杰卡德相似系數(shù)（Jaccard Similarity）方法,，衡量?jī)刹恳曨l間的相似度,，實(shí)質(zhì)是計(jì)算兩個(gè)視頻的影評(píng)關(guān)鍵詞集合的相似度，系數(shù)越大,，說(shuō)明這兩部視頻的內(nèi)容越相似,。電影的關(guān)鍵詞集合可以表示為U{a1,a2,a3，…,ai},，其中ai表示該電影的第i個(gè)關(guān)鍵詞,。

　　本文個(gè)性化視頻推薦的主要流程為：

　　(1)從用戶偏好視頻列表中取出一部視頻，其影評(píng)關(guān)鍵詞集合為U,。

　　(2)從待匹配視頻列表中取出一部視頻,，其影評(píng)關(guān)鍵詞集合為V；使用 Jaccard Similarity方法計(jì)算這兩部視頻影評(píng)之間的相似度,，即集合U和V的交集元素在U和V的并集中所占的比例,，用符號(hào)Jr（U, V）表示:

　　(3)計(jì)算這兩部視頻的類型之間的相似度，假設(shè)這兩部視頻的類型集合分別為A和B,，同樣利用 Jaccard Similarity方法計(jì)算類型相似度,，記作Jt（A, B）,。為影評(píng)相似度Jr和類型相似度Jt分配權(quán)衡因子p(0<p<1),，綜合衡量計(jì)算這兩部視頻之間的相似度,，記作J：

　　J=p×Jr（A,B）+(1－p)×Jt(A,B)(7)

　　其中，p的取值要通過(guò)反復(fù)試驗(yàn)和專家評(píng)審最終確定,，初始化為0.1,。計(jì)算視頻間的相似度J，每次以0.1為單位在定義域范圍內(nèi)遞增賦值,，重新計(jì)算視頻間的相似度,。再根據(jù)不同p值下的視頻相似度系數(shù)，由專家指定最佳p值,。一般視頻類型有“動(dòng)作”,、“愛(ài)情”、“魔幻”,、“劇情”等,。之所以添加這一特征項(xiàng)，是考慮到如果同時(shí)有多部電影與目標(biāo)電影的相似度系數(shù)接近,，那么同一類型的視頻應(yīng)該優(yōu)先被推薦,。

　　(4)從待匹配視頻列表中取出下一部視頻，按照上述步驟（2）和（3）,，計(jì)算新取的視頻與目標(biāo)視頻的相似度,，直至待匹配視頻列表為空。

　　(5)從用戶偏好視頻列表中取出下一部視頻,，重復(fù)上述步驟（2）,、（3）、（4）,，分別計(jì)算待匹配列表L中每部視頻與該視頻的相似度,，直至用戶偏好視頻列表為空。

　　視頻列表L之間的相似度矩陣(6)至此,，已經(jīng)建立了用戶偏好視頻列表與待匹配視頻列表的影評(píng)相似度矩陣,，如圖2所示，其中,，用戶偏好視頻列表為M,，待匹配視頻列表為L(zhǎng)。假設(shè)個(gè)性化推薦列表為G,，其格式為G{視頻ID：相似度系數(shù)},，系統(tǒng)根據(jù)視頻間的相似度矩陣，為M中的每個(gè)視頻從L中提取相似系數(shù)較大的前n個(gè)視頻,，添加到G中生成該用戶的個(gè)性化視頻推薦列表,，如果待添加的視頻在G中已經(jīng)存在,，但相似系數(shù)較大，則在G中更新該視頻的相似系數(shù),；否則,，添加下一部匹配的視頻，即：

　　其中,，f(i)=Ji,k-Ji,t,Ji,k表示L中第i個(gè)視頻與M中第k個(gè)視頻的相似度,，Ji,t表示L中第i個(gè)視頻與M中第t個(gè)視頻的相似度。在個(gè)性化推薦列表最終生成后,，還需按照相似系數(shù)從大到小對(duì)視頻進(jìn)行排序,，排序后的格式為{ID1：J1，ID2：J2,，…,IDi：Ji},，J1>J2>J3>…>Ji，系統(tǒng)選取相似系數(shù)較大的前n個(gè)視頻推薦給用戶,，完成個(gè)性化視頻推薦服務(wù),。

2實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果評(píng)測(cè)

　　2.1實(shí)驗(yàn)基本流程

　　從某專業(yè)視頻網(wǎng)站中隨機(jī)選取500名活躍用戶,每個(gè)用戶的歷史行為記錄中平均包含100部左右的電影，實(shí)驗(yàn)將每個(gè)用戶的偏好視頻列表分為兩個(gè)部分：60%的視頻作為訓(xùn)練集,，用來(lái)訓(xùn)練最佳LDA主題模型,，發(fā)現(xiàn)用戶的興趣偏好特征（影評(píng)關(guān)鍵詞的提取）,，并使用Jaccard Similarity方法推導(dǎo)用戶可能感興趣的視頻集合,；40%的視頻作為測(cè)試集，用于評(píng)估和檢測(cè)本文提出的推薦系統(tǒng)的性能,。圖3顯示的是訓(xùn)練集中部分用戶的歷史行為數(shù)據(jù),。

　　實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備好后，按照本文介紹的視頻推薦方法分別對(duì)這500個(gè)用戶的訓(xùn)練集中用戶偏好視頻的影評(píng)數(shù)據(jù)集合進(jìn)行分析處理,，生成個(gè)性化視頻推薦列表,。步驟如下：

　　（1）提取訓(xùn)練集視頻列表中每個(gè)視頻的影評(píng)內(nèi)容,，包含電影ID,、用戶ID、評(píng)論文本,、用戶評(píng)分,、評(píng)論時(shí)間等，提取每部電影的所有評(píng)論數(shù)據(jù),，一條評(píng)論看作一篇文檔,，n條評(píng)論構(gòu)成該視頻的一個(gè)影評(píng)數(shù)據(jù)集。然后對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)集分別進(jìn)行中文分詞,、詞性標(biāo)注,、新詞識(shí)別,、停用詞過(guò)濾等預(yù)處理操作，將數(shù)據(jù)集的噪音降到最低,，并轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)的LDA詞袋矩陣（如圖1中的D）,。

　　（2）隨機(jī)抽取50個(gè)視頻及其對(duì)應(yīng)的影評(píng)內(nèi)容,，分別對(duì)每個(gè)影評(píng)數(shù)據(jù)集設(shè)置不同的主題數(shù)目K,，令β=0.01，α=50/K,，利用開源的GibbsLDA++建模工具，對(duì)影評(píng)數(shù)據(jù)集應(yīng)用LDA語(yǔ)義分析過(guò)程,，并結(jié)合困惑度計(jì)算公式（2）和（3）訓(xùn)練出每個(gè)數(shù)據(jù)集的最佳主題數(shù)目K,，然后取這50個(gè)視頻的最佳主題的均值K^，作為本次實(shí)驗(yàn)樣本集的LDA建模主題數(shù)目,。

　?。?）根據(jù)每個(gè)影評(píng)數(shù)據(jù)集的LDA生成模型中的影評(píng)主題概率分布Θ和主題詞項(xiàng)概率分布Φ，利用式（4）計(jì)算各個(gè)隱含主題的重要性,，圖4是某個(gè)影評(píng)數(shù)據(jù)集的LDA生成模型中的部分主題概率分布圖,；然后利用詞語(yǔ)重要性計(jì)算公式（5），提取影評(píng)數(shù)據(jù)集的關(guān)鍵詞,，記作Vi{t1,t2,t3,…},，Vi表示第i部視頻的關(guān)鍵詞集合。

　?。?）對(duì)于每個(gè)目標(biāo)用戶,，其視頻偏好列表中每個(gè)視頻的關(guān)鍵詞集合為{V1,V2,…,Vi,…,Vj}，每個(gè)集合中大概包含50個(gè)關(guān)鍵詞,，偏好視頻數(shù)目平均為60個(gè),，所有偏好視頻的關(guān)鍵詞集合構(gòu)成了該目標(biāo)用戶的興趣偏好特征集合，利用Jaccard Similarity方法,，建立待推薦視頻與偏好視頻的相似度矩陣,。實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練集中共有3 480部視頻，除去目標(biāo)用戶的偏好視頻列表M（大約60部）,，將剩下的3 420多部視頻表示為待匹配視頻列表L,，該列表中的每一部視頻有其自身的影評(píng)關(guān)鍵詞序列，利用式（6）和（7）分別計(jì)算L中每個(gè)視頻與M中偏好視頻的相似度,，建立相似度矩陣,，其中，權(quán)衡因子p取值0.7（實(shí)驗(yàn)過(guò)程中發(fā)現(xiàn),，該值的權(quán)衡效果最好）,。

　?。?）根據(jù)相似度矩陣，利用式（8）從待匹配視頻列表L中選取相關(guān)性系數(shù)較高的視頻,，添加到匹配視頻列表G,，并不斷更新G中每部視頻的權(quán)值直至列表完全生成，再?gòu)拇蟮叫“葱驅(qū)⑶?0部電影推薦給該目標(biāo)用戶,，完成個(gè)性化視頻推薦服務(wù),。

　　2.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果評(píng)測(cè)

　　判斷一個(gè)推薦系統(tǒng)的質(zhì)量和性能，常用的評(píng)測(cè)指標(biāo)有：準(zhǔn)確度,、覆蓋率,、召回率、多樣性,、新穎性,、驚喜度等［22］，本文從準(zhǔn)確率和召回率兩個(gè)角度評(píng)測(cè)本文推薦算法的性能,。

　?。?）準(zhǔn)確率和召回率

　　準(zhǔn)確度Precision用于度量一個(gè)推薦系統(tǒng)預(yù)測(cè)用戶行為的能力，描述的是推薦視頻列表中正確視頻的條數(shù)與推薦列表?xiàng)l數(shù)的比值,。召回率Recall描述的是推薦視頻列表中正確視頻的條數(shù)與測(cè)試集視頻列表?xiàng)l數(shù)的比值,，衡量的是查全率。F1是Precision和Recall的加權(quán)調(diào)和平均,，用于綜合反映整體指標(biāo),。

　　（2）實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

　　為了說(shuō)明本文推薦算法的性能特點(diǎn),，實(shí)驗(yàn)中每次隨機(jī)選取10個(gè)用戶作為1組,，共生成10個(gè)分組，然后分別使用本文的推薦方法（方法1）,、基于item的協(xié)同過(guò)濾方法（方法2）,、基于user的協(xié)同過(guò)濾方法（方法3）,生成視頻推薦列表，然后分別對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估,，以證明本文推薦算法的良好應(yīng)用效果,。方法2和方法3都是以評(píng)分為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，前者參照的是該用戶對(duì)與某視頻相似的多個(gè)視頻的已有評(píng)分值,，后者參照的是與該用戶相似的多個(gè)用戶對(duì)某視頻的已有評(píng)分值,。

　　圖5分別顯示了3種推薦方法在不同用戶分組上的準(zhǔn)確率和召回率分布情況，圖6顯示了3種推薦方法在不同用戶分組上的F1值分布情況,。

　　從評(píng)測(cè)結(jié)果中可以發(fā)現(xiàn),，不管在準(zhǔn)確率還是召回率上，本文的推薦算法都要優(yōu)于基于user的協(xié)同過(guò)濾算法和基于item的協(xié)同過(guò)濾算法,，其主要原因在于：（1）基于user的協(xié)同過(guò)濾方法考慮的是用戶間的相似度,，但在實(shí)際的項(xiàng)目應(yīng)用過(guò)程中,，用戶間的相似性會(huì)受到多種因素的影響，具有極大的不穩(wěn)定性和不可靠性,；而基于item的協(xié)同過(guò)濾算法中視頻相似度的計(jì)算,，僅僅依靠用戶對(duì)視頻的打分情況來(lái)判斷，并不能取得很好的效果,，還可能導(dǎo)致推薦視頻并不是目標(biāo)用戶所感興趣的,，反而降低用戶體驗(yàn)。（2）基于內(nèi)容的視頻推薦方法的實(shí)質(zhì)是計(jì)算兩個(gè)視頻之間內(nèi)容或主題上的相似度,，為用戶推薦主題相關(guān)的視頻,，這種方法具有穩(wěn)定性和確定性，極大地提高了推薦視頻的用戶觀看轉(zhuǎn)化率,。但是,，這種方法存在無(wú)法為用戶推薦從未涉及過(guò)的領(lǐng)域，即冷啟動(dòng)的缺點(diǎn),，這也是本課題今后研究的重點(diǎn)。

3結(jié)束語(yǔ)

　　本文應(yīng)用LDA語(yǔ)義分析過(guò)程,，首先對(duì)視頻系統(tǒng)中每部電影的影評(píng)數(shù)據(jù)集進(jìn)行關(guān)鍵詞提取,，然后基于用戶歷史行為，構(gòu)建偏好視頻的所有關(guān)鍵詞集合,，最后利用杰卡德相似系數(shù),，將影評(píng)主題相關(guān)的視頻推薦給目標(biāo)用戶。實(shí)驗(yàn)證明,，本文的推薦方法是行之有效的,，而且極大地提高了推薦精度。

　　在網(wǎng)絡(luò)視頻這個(gè)開放性的平臺(tái),，用戶歷史行為是推薦系統(tǒng)的重要依據(jù)之一,，但是并非所有歷史記錄中的電影都是用戶喜歡的，還需要根據(jù)觀看時(shí)長(zhǎng),、評(píng)論文本情感傾向等多方面判斷用戶真正偏好的視頻,。此外，用戶的興趣愛(ài)好具有階段性,，不同的時(shí)間點(diǎn)可能偏向不同類型的視頻,；社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，使得用戶的興趣愛(ài)好還可能會(huì)受到朋友圈的影響,；用戶對(duì)于系統(tǒng)推薦的視頻,，所表現(xiàn)出的在線反饋行為等，這些問(wèn)題都是本文下一步的研究重點(diǎn),。

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