【摘要】：對于能否進(jìn)行社會預(yù)測,歷來爭議頗多。但無可爭議的是,每一次科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步,都會給社會預(yù)測打開一扇能夠見到光明的窗戶。系統(tǒng)動態(tài)分析技術(shù)如此,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)亦是如此。而今天產(chǎn)生的基于大數(shù)據(jù)的"推薦系統(tǒng)"技術(shù),又是一個鮮明的例證。將產(chǎn)生于電子商務(wù)活動分析的"推薦系統(tǒng)",提升到社會預(yù)測層面加以研究,是充實社會預(yù)測方法系統(tǒng)的一個重要嘗試。
【圖文】：

?(一)“推薦系統(tǒng)”的運作模式。1．“推薦系統(tǒng)”模型。(1)基于行為個體或集體的“推薦系統(tǒng)”模型［2］。此模型假設(shè)行為個體或集體之間的活動具有相似性或相關(guān)性，即某行為個體會作出與其他行為個體相似的決定。例如，用戶1、2、3、4均在網(wǎng)上買過產(chǎn)品a、b、c，因此對用戶1進(jìn)行推薦時，通過相似度匹配，系統(tǒng)會將用戶2、3、4定義為與1相似的用戶，而用戶2、3、4又均購買過產(chǎn)品d，因此將產(chǎn)品d作為首選推薦給用戶1;用戶2、3、4中有兩個人買過產(chǎn)品e，因此將產(chǎn)品e作為第二推依次類推生成產(chǎn)品d＞e等的推薦結(jié)果，過程如圖1所示。圖1產(chǎn)品推薦過程基于行為個體或集體的“推薦系統(tǒng)”模型可以理解為，通過具體行為個體或集體之間的信息交流，抽象出所需要的指標(biāo)化行為個體或集體模型。同樣，由具體的被推薦對象信息抽象出指標(biāo)化的被推薦對象模型。推薦算法則在行為個體或集體模型與被推薦對象模型之間起橋梁紐帶作用，經(jīng)過邏輯分析計算之后，得出科學(xué)合理的推斷，輸出結(jié)果，完成整個過程的推薦，如圖2所示。(2)基于項目的“推薦系統(tǒng)”模型［3］。和基于行為個體或集體“推薦系統(tǒng)”模型的假設(shè)不同，基于項目的“推薦系統(tǒng)”模型假設(shè):項目A1與項目A2非常相似時，當(dāng)具備有與選擇項目A1的相似條件時，系統(tǒng)則會主動將項目A2推薦給決策主體。該模型與基于160

圖2基于行為個體或集體的“推薦系統(tǒng)”模型行為個體或集體“推薦系統(tǒng)”模型相比，具有一定的優(yōu)勢，它的推測范圍具有相當(dāng)?shù)难诱剐裕谛袨閭�體或集體信息缺失的情況下，同樣可以作出科學(xué)合理的推論。它的核心算法是計算項目之間的相似性，通過分析事件的歷史行為進(jìn)行科學(xué)估計，如圖3所示。圖3基于項目的“推薦系統(tǒng)”模型2．“推薦系統(tǒng)”算法。推薦算法在整個“推薦系統(tǒng)”中起類似于人體大腦的作用，是“推薦系統(tǒng)”的神經(jīng)中樞部分，決定著“推薦系統(tǒng)”性能的成敗。在諸多算法中，基于協(xié)同過濾推薦算法的應(yīng)用最為廣泛［4］。協(xié)同過濾系統(tǒng)利用用戶(行為個體或集體)對項目的評分?jǐn)?shù)據(jù)計算用戶相似性或項目相似性，然后根據(jù)相似性進(jìn)行預(yù)測推薦。協(xié)同過濾系統(tǒng)優(yōu)點:第一，能夠過濾難以進(jìn)行機(jī)器自動內(nèi)容分析的信息，如隨意的個人行為。第二，共享其他人的經(jīng)驗，避免了內(nèi)容分析的不完全和不精確，并且能夠基于一些復(fù)雜的，難以表述的概念(如信息質(zhì)量、品格)進(jìn)行篩眩第三，有推測新信息的能力�？梢园l(fā)現(xiàn)內(nèi)容上完全不相似的信息，用戶對推薦信息的內(nèi)容事先是預(yù)料不到的。要掌握協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)，必須了解基于記憶的推薦算法。基于記憶的算法根據(jù)系統(tǒng)中所有被評過分的產(chǎn)品信息進(jìn)行目標(biāo)匹配與預(yù)測。假設(shè)U={u1，…，ua，…，ub，…，um}代表用戶集合，用P={p1，…，px，…，pn}代表集合，用R代表評分項的n*m評分矩陣(見表1)，這里的a和b∈1……m，x∈1……n。設(shè)需要預(yù)測的值為用戶對項目的打分R，則預(yù)測函數(shù)形式有以下幾種。第一，，余弦相似性［5］。設(shè)用戶a和用戶b在m維對象空間上的評分表示為向量a，b，則sim(a，b)的相似性計算方法為:sim(a，b)=cos(a，b)=a·b‖a‖·‖b‖(1)其中cos(a，b)?
【作者單位】： 天津工業(yè)大學(xué)公共危機(jī)管理研究所;
【基金】：國家社會科學(xué)基金重點資助項目“基于政策模擬的社會穩(wěn)定風(fēng)險研究”(13ASH00)
【分類號】：C91

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本文編號：2537045