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.國際商業(yè)機(jī)器（中國）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)用戶的視頻選擇過多、視頻轉(zhuǎn)化率較低等問題,，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,。例如,，YouTube視頻分享網(wǎng)站目前已經(jīng)擁有超過1.5×108個(gè)視頻［1］,，國內(nèi)的專業(yè)視頻網(wǎng)站優(yōu)酷土豆,、騰訊視頻、搜狐,、愛奇藝等,，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）,、國際人工智能聯(lián)合大會(huì)（IJCAI）等國際會(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)同過濾的推薦和基于內(nèi)容的推薦,。協(xié)同過濾推薦［7］的核心思想是通過發(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,，采用的就是最簡單的協(xié)同過濾算法,。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，結(jié)合語義知識(shí)從中按照相似度高低進(jìn)行推薦,?；趦?nèi)容的推薦［12］核心思想是通過分析用戶歷史行為來獲取用戶興趣特征，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),，主要用于文本語義層面的分析處理，由BLEI D M等人在 2003 年提出［15］,，用來發(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,，美國的視頻網(wǎng)站Hulu，搭建了Hadoop集群來處理用戶興趣行為,，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。

　　在分詞過程中,，系統(tǒng)還需識(shí)別新詞,，這些詞是字典中未收錄過的詞語。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)問題的簡單方法是創(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,、影視流行語詞典等，創(chuàng)建方式主要是從網(wǎng)絡(luò)詞庫載入,，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，這些字或詞沒有特別的含義,，不僅對(duì)主題發(fā)現(xiàn)的語義層面的分析沒有太大幫助,，而且還會(huì)降低 LDA 建模的效率，因此需要將這些詞過濾掉,。本文首先根據(jù)詞性將代詞,、介詞、連詞等過濾掉,，再導(dǎo)入停用詞表對(duì)評(píng)論文本進(jìn)行二次過濾,，以提高分詞效果。

　　1.2影評(píng)LDA建模過程

　　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，通過給定其他維度的變量值來采樣當(dāng)前維度的值,，不斷迭代該運(yùn)行過程,，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。詞語的重要度由主題生成該詞語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)詞語的重要度。該分布是每行一個(gè)主題,，每列一個(gè)詞語的分布,，表示了每個(gè)詞語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,，將詞語按詞語重要度從大到小排序，取權(quán)重較大的前i個(gè)詞語作為該視頻的影評(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,，衡量兩部視頻間的相似度，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,。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?。⑹褂肑accard 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：

　?。?）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語義分析過程，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,，再從大到小按序?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)。

　?。?）實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

　　為了說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)同過濾方法（方法2）、基于user的協(xié)同過濾方法（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)同過濾算法和基于item的協(xié)同過濾算法,，其主要原因在于：（1）基于user的協(xié)同過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,，這種方法存在無法為用戶推薦從未涉及過的領(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

　　本文應(yīng)用LDA語義分析過程，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,、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,，這些問題都是本文下一步的研究重點(diǎn),。

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