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机器人--推荐系统(1)

时间:2017-06-09 23:46:59      阅读:358      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:span   归一化   应该   erp   二维   image   develop   http   root   

430的目标是完成机器人的推荐系统,提高机器人回答问题的准确率,关于过程碰到的问题以及解决方案与大家分享一下,(请轻喷!)

那么这个推荐系统到底应该怎么做呢?

最开始的第一个思路是 根据用户 进入到ERP的模块 推荐该模块下的相关问题。其实就是根据用户的轨迹来推荐问题,这是一个思路但是不太完整。因为很有可能用户就从ERP的桌面就进入了机器人,但他实际要咨询的是销售系统的相关知识,那么此时的推荐就不太满足用户的咨询需求。

因此参考一些业界其他公司的做法,可以基于内容的协同过滤(Collaborative Filtering,即CF)来设计机器人推荐系统。

那么什么是基于内容的协同过滤,一个最经典的例子就是看电影,有时候不知道哪一部电影是我们喜欢的或者评分比较高的,那么通常的做法就是问问周围的朋友,看看最近有什么好的电影推荐。在问的时候,都习惯于问跟自己口味差不多的朋友,这就是协同过滤的核心思想。

协同过滤是在海量数据中挖掘出小部分与你品味类似的用户,并让这些用户成为邻居,然后根据他

们喜欢的东西组织成一个排序的目录推荐给你。所以就有如下两个核心问题

   (1)如何确定一个用户是否与你有相似的问题?

   (2)如何将邻居们的喜好咨询的问题组织成一个排序目录?

   协同过滤算法包括基于用户基于物品的协同过滤算法。so 我们应该怎么做呢

 

1、收集用户偏好习惯

机器人经过一段时间的积累,已经积累了一些用户经常咨询的问题以及对问题的反馈,以及一些问题本身的属性,比如问题的类型、以及问题所属的模块系统

 

2、数据预处理

一、降燥处理,主要针对对于用户的误操作数据进行过滤,减少对整体数据的影响

二、归一化处理,不同行为数据的取值相差可能很大,通过归一化,才能使数据更加准确。

 

3、经过上述处理后

我们得到一张用户的user profile的二维的矩阵。如图:

 

I1

I2

I3

U1

1

1

1

U2

1

0

0

U3

0

1

0

u表示用户,k表示知识库条目

1:表示机器人对用户咨询问题反馈的知识库条目有效,0:则表示无效。

同样的道理,我们可以建立知识库条目的item profile 二维矩阵,每一个知识库条目 有所属的子系统、所属模块、以及当前的问题类型等。在这里我截取了4个属性,所属子系统、所属一级模块、所属二级模块,以及问题类型。如图:

 

attr1

attr2

attr3

attr4

I1

0.01

0.02

0.08

0.33

I2

0.01

0.03

0.17

0.5

I3

0.98

0.95

0.75

0.17

 

4、计算相似度

有了评分矩阵以后,那么开始要找到用户相似度及物品相似度了。

推荐系统中通常使用余弦相似性作为距离度量,在n维孔空间中评价被视为向量,基于这些向量之间的夹角来计算相似性。

计算用户k与用户a的相似度:

技术分享

计算条目m与条目b的相似度:

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经过计算以后,我们可以拿到用户和物品的相似度矩阵。

 

5、推荐

准备了这么多,最后最终的目的还是要进行推荐,刚刚我们提到了2个算法,基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤,(虽然可以百度到,但是补充说明一下)

基于用户的协同过滤,因为我们计算出了用户的相似度矩阵,如图:

 

u1

u2

u3

u1

0

0.156874

0.21221

u2

0.14213

0

0.56231

u3

0.165984

0.62123

0

 

然后我们还可以设计一个权重,根据最近邻居的相似度以及它们对物品的偏好,预测当前用户偏好的但未涉及条目,计算得到一个排序的条目列表进行推荐

 

基于物品的协同过滤,类似的我们还可以拿到一个物品的相似度矩阵(不贴图了),他是从物品本身出发,比如A喜欢咨询知识库条目k,那么我们根据物品相似度矩阵,拿到与k相似的并且用户A并未咨询过的条目推荐给A。

 

6、评估

用于评估预测精确度的指标之一是Root Mean Squared Error(RMSE)

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所以我们可以直接用sklearn中的mean_square_error(mse)函数,然后再求个平方根,就是RMSE。

结果如图:

技术分享

从最终的结果来看,基于用户与基于物品的预测精确度差距不大,同时,由于基于物品计算复杂会比基于用户的计算复杂少很多,目前采用就是基于物品的协同过滤算法

两种算法的适用场景请参考:

https://www.ibm.com/developerworks/cn/web/1103_zhaoct_recommstudy2/index.html

 

7、后续

推荐系统在业界一直有一个问题比较难处理,就是冷启动,由于收集到的用户信息不足,导致数据稀疏,推荐效果不是很不理想;那么解决方案是基于模型的协同过滤(MF),采用奇异值分解算法svd。他的推荐效果很不错,如图:

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(ps:相对svd算法的复杂度是最高的。。。。。对于没有GPU必要设备的我们来说只能放弃了)

言归正传,后续准备分享建设机器人寒暄库,让机器人可以口吐"人言",甚至口吐"甄嬛体"。

目前还需要童鞋帮忙建设寒暄库,各路大神有时间的,助小的一臂之力。

 

推荐资料:

https://www.ibm.com/developerworks/cn/web/1103_zhaoct_recommstudy2/index.html

http://blog.163.com/lnhenrylee@126/blog/static/2414832520123269713813/

 

 

机器人--推荐系统(1)

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原文地址:http://www.cnblogs.com/xulele/p/6973904.html

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