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摘要：針對當(dāng)前室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦精度、執(zhí)行效率低的難題，以改善室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦結(jié)果為目標(biāo)，提出了基于協(xié)同過濾技術(shù)的室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦方法。首先分析當(dāng)前國內(nèi)外室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦的研究現(xiàn)狀，找到各種室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦方法的不足，然后提取室內(nèi)設(shè)計(jì)用戶、項(xiàng)目特征，并設(shè)計(jì)了相似度度量計(jì)算公式，并根據(jù)k個(gè)最近鄰用戶對項(xiàng)目的預(yù)測評分得到室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦結(jié)果，最后與其它室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦方法進(jìn)行了對照實(shí)驗(yàn)，分析其有效性和優(yōu)越性，結(jié)果表明，文中方法的室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦精度超過95％，執(zhí)行時(shí)間很短，加快了室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦速度，推薦結(jié)果明顯好于其它室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦方法，解決了當(dāng)前室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦過程中存在的缺陷。

關(guān)鍵詞：協(xié)同過濾技術(shù)；室內(nèi)設(shè)計(jì)；推薦方法；相似度度量；執(zhí)行效率

0引言

隨著生活水平的不斷提高，人們對居住的環(huán)境越來越高，尤其是對室內(nèi)的環(huán)境更加重視。在室內(nèi)環(huán)境中，室內(nèi)設(shè)計(jì)效果最為關(guān)鍵，因此如何向用戶推薦他們真正喜歡的室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目具有十分重要的研究意義［1－2］。由于當(dāng)前處于一個(gè)信息爆炸的時(shí)代，用戶獲取信息的途徑十分多，而用戶的需要也是呈多樣化方向發(fā)展，這樣信息源－信息生產(chǎn)者之間存在一定的矛盾，使得室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦都面臨著著很大的挑戰(zhàn)［3］。室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦實(shí)際是一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘問題，當(dāng)前國內(nèi)外的學(xué)者們對其投入了大量的時(shí)間和精力進(jìn)行了深度的研究，涌現(xiàn)了許多優(yōu)秀的室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦方法［4］。由于用戶行為，偏好以及特征具有差異性，當(dāng)前主要采用個(gè)性偏好的室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦技術(shù)，其以用戶的歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對這些歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，建立一個(gè)室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦方法，然后根據(jù)這個(gè)模型為用戶推薦其興趣偏好以及個(gè)人需求的室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目［5－6］。在個(gè)性偏好推薦過程中，最初基于用戶搜索的關(guān)鍵詞建立室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦方法，該技術(shù)的室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦精度比較低；隨后出現(xiàn)了基于項(xiàng)目評分的室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦方法，其室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦精度得到明顯的改善，但是室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦效率低，無法滿足當(dāng)前室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦發(fā)展的要求［7－9］。最近出現(xiàn)了基于用戶的室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦方法，根據(jù)用戶之間的相似度建立最優(yōu)的室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦方法，但是其考慮的因素比較少，使得室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦效果有待進(jìn)一步改善［10］。為了提高室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦精度，加快室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦效率，提出了基于協(xié)同過濾技術(shù)的室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦方法，在相同條件下，與其它室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦方法進(jìn)行了對照實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，本文方法解決了當(dāng)前室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦方法存在的局限性，是一種精度高、速度快的項(xiàng)目推薦方法。

1協(xié)同過濾技術(shù)的室內(nèi)項(xiàng)目設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦方法

1．1協(xié)同過濾技術(shù)的室內(nèi)項(xiàng)目設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦框架。由于當(dāng)前室內(nèi)項(xiàng)目設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦方法存在各自的不足，為此將協(xié)同過濾技術(shù)引入到室內(nèi)項(xiàng)目設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦的研究中，協(xié)同過濾技術(shù)的室內(nèi)項(xiàng)目設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦方法的基本框架，如圖1所示。

1．2提取室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目用戶的特征。對于用戶或者室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目，它們都有自己的特征，協(xié)同過濾技術(shù)的室內(nèi)項(xiàng)目設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦方法的設(shè)計(jì)過程中，用戶特征具有一定的穩(wěn)定性，特征相近的兩個(gè)用戶，通常情況，選擇相似的室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目概率要大一些，首先對室內(nèi)設(shè)計(jì)用戶的特征進(jìn)行描述，然后對它們進(jìn)行量化處理，選擇的室內(nèi)設(shè)計(jì)用戶的特征可以作如下描述，如表1所示。對于室內(nèi)設(shè)計(jì)用戶性別特征，用“1”表示男，“－1”表示女，而室內(nèi)設(shè)計(jì)用戶性別年齡特征，采用“0～4”進(jìn)行量化，其中“0”表示30歲以下，“1”表示30～39，“2”表示39～44，“3”表示45～60，“4”表示60歲以上，其中職業(yè)和教育程度也分別采用數(shù)字進(jìn)行量化，在此不詳細(xì)描述了。對于m個(gè)用戶，那么可以建立如下的室內(nèi)設(shè)計(jì)用戶特征矩陣，如表2所示。其中Uij表示第i個(gè)用戶的第j個(gè)特征。戶間相似度是室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，當(dāng)前用戶間相似性度量方式很多，如余弦相似性、皮爾森相關(guān)系數(shù)、Jaccard相關(guān)系數(shù)，設(shè)有兩個(gè)用戶U和V，那么不同的用戶間相似性度量方式分別定義，如式（1）—式（3）。式中，RUI表示第U個(gè)用戶、在第I項(xiàng)目上的評分，IU表示示第U個(gè)用戶的評分集合，I′表示共同評分的項(xiàng)目集。目標(biāo)用戶對目標(biāo)項(xiàng)目的評分值進(jìn)行預(yù)測，珚Ru和珚Rku為第u個(gè)用戶對項(xiàng)目評分、及第k個(gè)近鄰評分的均值，用戶預(yù)測評分具體公式，如式（4）。

1．3提取室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目的特征。對于具有相似特征的室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目，它們被用戶接受的相似度也越大，同時(shí)每一個(gè)室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目具有自身特性，本文選擇的室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目特征為：設(shè)計(jì)風(fēng)格、價(jià)格、室內(nèi)大小、顏色主題、材料等。設(shè)每一個(gè)室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目有p個(gè)特征，那么可以建立一個(gè)室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目特征矩陣，如式（5）。項(xiàng)目間相似度同樣是室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，主要余弦相似性、皮爾森相關(guān)系數(shù)，設(shè)有兩個(gè)項(xiàng)目i和j，那么不同項(xiàng)目的余弦相似性、皮爾森相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式，如式（6）、式（7）。式中，Uij表示項(xiàng)目i和j的評分交集。項(xiàng)目預(yù)測評分具體公式，如式（8）。

1．4本文的相似度度量的設(shè)計(jì)。如果有m個(gè)用戶，n個(gè)項(xiàng)目，它們組成的集合分別為：U＝｛U1，U2，…，Um｝和I＝｛I1，I2，…，In｝，那可以建立如下的用戶項(xiàng)目評分矩陣，如式（9）。由于當(dāng)前相似度計(jì)算公式存在一定的缺陷，如當(dāng)前用戶項(xiàng)目評分矩陣比較稀疏，易出現(xiàn)冷啟動(dòng)問題，導(dǎo)致推薦錯(cuò)誤大，效率低等。為此本文對相似度計(jì)算公式進(jìn)行改進(jìn)，獲得理想的室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦結(jié)果，采用巴氏系數(shù)和Jaccard相結(jié)合的相似度計(jì)算公式，如式（10）。

1．5協(xié)同過濾技術(shù)的室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦步驟。Step1：采集室內(nèi)項(xiàng)目設(shè)計(jì)的相關(guān)歷史數(shù)據(jù)，并對其進(jìn)行處理，去掉一些錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)。Step2：提取室內(nèi)項(xiàng)目設(shè)計(jì)的用戶特征和項(xiàng)目特征，它們組成相應(yīng)的特征集合。Step3：建立室內(nèi)項(xiàng)目設(shè)計(jì)的用戶特征和項(xiàng)目特征矩陣。Step4：計(jì)算室內(nèi)項(xiàng)目設(shè)計(jì)的用戶和項(xiàng)目相似度。Step5：根據(jù)室內(nèi)項(xiàng)目設(shè)計(jì)的用戶和項(xiàng)目相似度產(chǎn)生k個(gè)近鄰。Step6：根據(jù)k個(gè)近鄰對計(jì)算室內(nèi)項(xiàng)目設(shè)計(jì)的評分值，并根據(jù)評分值實(shí)現(xiàn)用戶感興趣的室內(nèi)項(xiàng)目設(shè)計(jì)推薦，輸出推薦結(jié)果。

2仿真測試

2．1仿真環(huán)境。為了測試本文提出的協(xié)同過濾技術(shù)的室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦方法性能，采用一些室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目數(shù)據(jù)集作為測試對象，采用測試環(huán)境設(shè)置，如表3所示。

2．2對比方法及實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)選擇文獻(xiàn)。［9］和文獻(xiàn)［10］的推薦方法進(jìn)行對比測試，為了使室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦結(jié)果更具說服力，選擇5個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，選擇實(shí)驗(yàn)對象，如表4所示。

2．3實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析。統(tǒng)計(jì)本文方法和文獻(xiàn)［9］和文獻(xiàn)［10］的室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦精度，如圖2所示。從圖2的室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，本文方法的室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦精度超過95％，室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦錯(cuò)誤相當(dāng)小，而文獻(xiàn)［9］和文獻(xiàn)［10］的室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦精度卻低于90％，對比結(jié)果證明本文方法獲得了理想的室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦結(jié)果，可以幫助用戶得到自己偏好的室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目。統(tǒng)計(jì)本文方法和文獻(xiàn)［9］和文獻(xiàn)［10］的室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦平均時(shí)間（ms），如圖3所示。從圖3的室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，本文方法的室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦時(shí)間很少，室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦速度快，而文獻(xiàn)［9］和文獻(xiàn)［10］的室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦時(shí)間多，對比結(jié)果證明本文方法提高了室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦效率。

3總結(jié)

室內(nèi)設(shè)計(jì)是當(dāng)前的熱點(diǎn)，室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目好壞十分關(guān)鍵，因此室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦方法設(shè)計(jì)成為人們高度關(guān)注的問題，由于當(dāng)前室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦方法存在錯(cuò)誤大、耗時(shí)長等不足，為了獲得理想的室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦結(jié)果，設(shè)計(jì)了協(xié)同過濾技術(shù)的室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦方法，通過仿真測試實(shí)驗(yàn)可以得到如下結(jié)論。（1）由于提取了更好的室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目特征，設(shè)計(jì)優(yōu)異的室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目相似度度量函數(shù)，室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦精度超過了95％，將室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦錯(cuò)誤率控制在實(shí)際應(yīng)用的范圍內(nèi)，解決了當(dāng)前室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦方法存在的錯(cuò)誤率高的不足。（2）由于引入了協(xié)同過濾技術(shù)，減少了室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦時(shí)間，加快了室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦速度，獲得了比其它方法更好的室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦效率，克服了當(dāng)前室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦方法存在效率低的弊端。（3）協(xié)同過濾技術(shù)的室內(nèi)設(shè)計(jì)項(xiàng)目推薦方法可以應(yīng)用于其它領(lǐng)域具有相似特征問題的求解中，具有十分廣泛的應(yīng)用價(jià)值。

作者:寧云智 單位:湖南鐵道職業(yè)技術(shù)學(xué)院軌道交通電務(wù)技術(shù)學(xué)院