冉昊璽

摘 要 推薦系統(tǒng)是利用用戶的相關(guān)特征進(jìn)行的相關(guān)物品推薦，大多應(yīng)用于商業(yè)，展現(xiàn)了不凡的效果。針對(duì)當(dāng)前高 校存在的課程種類繁多、學(xué)生選課困難、教學(xué)資源浪費(fèi)等現(xiàn)象，本文遷移商業(yè)中的類似人群拓展思想，提出校園課程 推薦系統(tǒng)，并充分利用因子分解機(jī)和多層感知機(jī)，實(shí)現(xiàn)了低階和高階的特征交叉，達(dá)到了更佳的推薦效果，從而改善 了教學(xué)資源利用率，提高了學(xué)生的選課興趣。

關(guān)鍵詞 推薦系統(tǒng) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 因子分解機(jī) 在線選課

中圖分類號(hào)：G645 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

0引言

推薦系統(tǒng)原是電子商務(wù)網(wǎng)站通過用戶對(duì)象的相關(guān)信息，為其提供相應(yīng)的商品信息和建議，并幫助用戶實(shí)現(xiàn)商品 購(gòu)買的決策，其中的個(gè)性化主要通過用戶屬性和其興趣來體現(xiàn)。隨著推薦系統(tǒng)在商業(yè)中的巨大成功，推薦系統(tǒng)也不斷 受到數(shù)據(jù)挖掘界的重視和深入研究，已經(jīng)形成了一套相對(duì)成熟的科學(xué)方法，并應(yīng)用到了實(shí)踐中。

隨著校園各類型的課程不斷增加，學(xué)生選到并不適合自己的課程的可能性也隨之增高，并且學(xué)生因掌握了較少的 課程信息而無法在五花八門的課程中找到最佳的選擇。與此同時(shí)，學(xué)校在課程資源上也造成了相應(yīng)的損失。由于學(xué)生 對(duì)于選課的“失誤”可能性較高，很多課程因此被埋沒或被過高的追捧。比如，一個(gè)課程僅僅因?yàn)閷W(xué)長(zhǎng)單方面的推薦而使 得某一課程有大量的學(xué)生選擇而使得課程爆滿，許多真正適合這一課程的學(xué)生無法選到，而另一些并不適合這一課程 的學(xué)生進(jìn)入了這一課程而從此陷入了痛苦中。這一系列的選課不均衡現(xiàn)象反映了學(xué)生在時(shí)間和精力的浪費(fèi)，同時(shí)，學(xué) 校寶貴的教學(xué)資源也因此大量浪費(fèi)。這一切原因，可以歸結(jié)為學(xué)生無處獲取很好地選課指導(dǎo)。

針對(duì)這一問題，我借鑒了電子商務(wù)中的推薦系統(tǒng)，并提出了課程推薦系統(tǒng)（Curriculum Recommendation System， 此后簡(jiǎn)寫為 CRS）將此類問題近似看做一個(gè) click-through-rate 問題，具體來說則是針對(duì)是否選擇某一課程的二分類 問題，借鑒了 2018 年的騰訊算法大賽，將其中涉及到的問題–類似人群拓展（lookalike）進(jìn)行了遷移。類似人群拓展 的目標(biāo)是利用廣告主已有的消費(fèi)者，找出和已有消費(fèi)者相似的潛在消費(fèi)者，以此拓展業(yè)務(wù)。本文中提出的 CRS 系統(tǒng)也 是利用了這一想法，通過某一課程已參與的學(xué)生群體作為種子群體（廣告行業(yè)亦稱作種子包），找出和這類群體類似的 學(xué)生群體（廣告行業(yè)亦稱作擴(kuò)展人群），并在他們的個(gè)人學(xué)生教務(wù)管理主頁(yè)進(jìn)行課程的推薦。

在模型設(shè)計(jì)時(shí)，考慮到這一問題設(shè)計(jì)到的特征的多樣性和復(fù)雜性，需要大規(guī)模的特征交叉，于是本文參考了適合 于大規(guī)模數(shù)據(jù)的梯度提升樹方法，以及在高階特征交叉問題中效果顯著的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 和在低階問題 中可以較快的實(shí)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)的特征交叉的因子分解機(jī)。另外，對(duì)于大量的特征，本文在特征選擇上則是借鑒了 LightGBM 算法的重要性分析，對(duì)重要性指標(biāo)較高的特征進(jìn)行了保留。由于數(shù)據(jù)集存在大量非實(shí)數(shù)特征，本文采用了 獨(dú)熱和 embedding 的聯(lián)合方法，實(shí)現(xiàn)了由非實(shí)數(shù)值向?qū)崝?shù)值的轉(zhuǎn)化以及數(shù)據(jù)分布的降維。

1特征工程

1.1特征構(gòu)造

在特征構(gòu)造這個(gè)階段主要是進(jìn)行對(duì)長(zhǎng)度特征的構(gòu)造。其中涉及到的特征主要為向量特征，如學(xué)生信息的歷史課程 特征和教師信息中的歷史教學(xué)課程特征。長(zhǎng)度特征即為將特征中的向量的長(zhǎng)度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。

另外，對(duì)于離散化特征，則是通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的 embedding 層進(jìn)行模型可以進(jìn)行計(jì)算的形式。

1.2特征提取

在特征提取階段，本文主要是針對(duì)業(yè)務(wù)邏輯和經(jīng)驗(yàn)，對(duì)一些特殊的特征進(jìn)行了提取。對(duì)于選課信息中的選課時(shí)間， 可從中提取兩個(gè)特征。先進(jìn)行時(shí)間范圍的劃分。出于實(shí)際考慮，選課階段分為預(yù)選、正選、不推選三個(gè)階段，我們將 選課階段提取出來構(gòu)造為一個(gè)離散型特征。此外，在每個(gè)階段的時(shí)間也有所不同，在每個(gè)階段選課時(shí)間的分布會(huì)隨著 天數(shù)的增加而不斷下降，形成一個(gè)類長(zhǎng)尾分布，并且選課時(shí)間只是在一天的一個(gè)固定時(shí)間段進(jìn)行（例如 10：00am - 6： 00pm），因此我們可以將某一天的某一個(gè)小時(shí)內(nèi)的時(shí)間作為一個(gè)數(shù)值，在這個(gè)時(shí)段內(nèi)的時(shí)間均為這個(gè)數(shù)值，從而形成 一個(gè)數(shù)值型特征。這樣我們便得到了選課時(shí)段和選課具體時(shí)間兩個(gè)特征。而對(duì)于選課年份，我們也同樣需要進(jìn)行保留。

對(duì)于學(xué)生信息中的 id，同樣可以進(jìn)行特征的提取。由于學(xué)號(hào)的特殊性，我們可以從中獲得學(xué)生的年級(jí)，所在學(xué)院 及專業(yè)，編號(hào)等信息，其思想較為簡(jiǎn)單，這里不再贅述。需注意一點(diǎn)，這些提取特征均為離散型特征。

1.3特征選擇

當(dāng)前的特征相對(duì)較少，但是當(dāng)特征的不斷挖掘，亦或是實(shí)際計(jì)算環(huán)境對(duì)于數(shù)據(jù)量的限制較高時(shí)，大量的特征由于 計(jì)算時(shí)間過長(zhǎng)，并不能較好的達(dá)到工程上對(duì)于的需求，因此，在這里需要對(duì)特征進(jìn)行篩選，亦即特征選擇。

本文主要利用的是 GDBT 算法實(shí)現(xiàn)的特征重要性分析，較為便利的工具是開源的 LightLGB 。它利用 生成的梯度提升樹，通過分析不同特征在分類時(shí)的利用次數(shù)實(shí)現(xiàn)了重要性的分析。在計(jì)算環(huán)境受限的情況下，可以選 擇保留前 20 個(gè)特征作為最終數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。

2 CRS系統(tǒng)

2.1高低階特征交叉

在這里，高低階特征交叉分為兩個(gè)的部分：高階部分和低階部分。低階部分可視為因子分解機(jī)的改進(jìn)，高階部分 則是使用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和 embedding 的方法。

2.1.1低階部分

如圖 1 所述的是模型設(shè)計(jì)所用到的因子分解機(jī)的優(yōu)化形態(tài)。其構(gòu)造主要分為一階部分和二階部分，一階部分可以 看做為單特征在一階特征空間的映射，二階部分則是針對(duì)問題進(jìn)行的對(duì)原因子分解機(jī)進(jìn)行的優(yōu)化，它將特征向量先通 過 Deep 部分訓(xùn)練好的 embedding 層，從而實(shí)現(xiàn)降維，再進(jìn)行特征的兩兩交叉。這樣，便實(shí)現(xiàn)了一個(gè)自動(dòng)化的特征工程。 然而，F(xiàn)M 算法暴露的缺點(diǎn)是其缺乏靈活性，即其只是進(jìn)行了兩個(gè)特征的結(jié)合，對(duì)于多特征的情況卻有所缺失。Deep 部分則通過其對(duì)于高階特征交叉的學(xué)習(xí)，很好的彌補(bǔ)了這一點(diǎn)。

其中 w ∈ Rd， Vi ∈ Rk。相加單元（〈w， x〉）代表一階特征的重要性，而其后的內(nèi)積單元表示二階特征交叉的重要性。 如圖 2 所述的為一個(gè)含有 embeddiing 層的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。由于在 CTR 預(yù)測(cè)問題中，特征存在很多類別型特征從 而變得高度稀疏，所以為了將這些特征變成純粹的、連續(xù)的數(shù)值型特征，我們引入了 embedding 層，從而使得 CTR 問題得以在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行學(xué)習(xí)。

2.2 CRS 系統(tǒng)

在模型設(shè)計(jì)之初，考慮到當(dāng)下極為火熱且實(shí)際工程中效果極佳的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，便嘗試將其加入模型中，然而，神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)在處理復(fù)雜問題的優(yōu)秀能力使其輕易達(dá)到了高階的特征交叉，卻自然的忽視了最為基礎(chǔ)的低階特征交叉。于是，參 考因子分解機(jī)的原理，并結(jié)合這一行業(yè)的特質(zhì)，將獨(dú)熱處理后的多特征看做一個(gè)域，并實(shí)現(xiàn)域與特征的交叉，從而達(dá) 到更具說服力的特征輸入。

此外，對(duì)于模型輸入，大部分特征為非實(shí)數(shù)型特征，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和因子分解機(jī)輸入的數(shù)據(jù)均為實(shí)數(shù)型數(shù)據(jù)，因此， 我們需要對(duì)類別特征進(jìn)行獨(dú)熱處理（one-hot）。但是，與此同時(shí)，我們需要用 embedding 的方法來解決獨(dú)熱處理帶來 的數(shù)據(jù)分布維度過高問題。這樣，我們就將模型輸入分為三類：?jiǎn)沃颠B續(xù)型、單值離散型、多值離散型，其中，單值連 續(xù)型即為可以直接進(jìn)行特征交叉的實(shí)數(shù)型特征，而單值離散型和多值離散型均需通過 embedding 層來實(shí)現(xiàn)實(shí)數(shù)向量的這一模型的輸出為一個(gè)實(shí)數(shù)值，即為某一學(xué)生選擇某一課程的相關(guān)性，我們將這一學(xué)生對(duì)多個(gè)候選課程進(jìn)行相關(guān) 性計(jì)算，并對(duì)每個(gè)結(jié)果進(jìn)行排列，取最高的幾個(gè)值對(duì)應(yīng)的課程進(jìn)行推薦（例如 top10）。這樣，便實(shí)現(xiàn)了模型從設(shè)計(jì)到 訓(xùn)練再到具體環(huán)境的流程。

CRS系統(tǒng)，不僅可以輔助學(xué)生進(jìn)行課程的決策，更可對(duì)其進(jìn)行功能的延展。例如，課程推薦系統(tǒng)可以通過預(yù)測(cè)學(xué) 生的選課情況，從而了解學(xué)生對(duì)于課程的偏好，從側(cè)面實(shí)現(xiàn)了對(duì)某一課程的評(píng)估，使得課程評(píng)估變得更具客觀性。這 樣一來，CRS 系統(tǒng)可以幫助校方進(jìn)行課程信息的調(diào)整及開設(shè)。

此外，CRS 系統(tǒng)經(jīng)過模型與數(shù)據(jù)集的改動(dòng)，可以解決回歸問題，實(shí)現(xiàn)學(xué)生對(duì)于某一課程的選課情況的預(yù)測(cè)。這樣 可以更好地幫助校方調(diào)整課容量，從而摒棄了以往僅僅通過主觀、感性的判斷而人為設(shè)定的課容量，對(duì)于新課的開設(shè) 也是具有很好的指導(dǎo)意義。例如，對(duì)某個(gè)新開設(shè)的課程，其在多個(gè)校區(qū)均有開設(shè)，通過 CRS 系統(tǒng)，便可預(yù)測(cè)不同校區(qū) 的選課情況，并對(duì)這一課程的教室類型和容量進(jìn)行調(diào)整。這樣一來，校方減少了教學(xué)資源的浪費(fèi)，實(shí)現(xiàn)了精度化的課 程開設(shè)。從這些應(yīng)用來看，課程推薦系統(tǒng)同樣對(duì)于學(xué)校有著巨大的指導(dǎo)作用。

3實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

3.1實(shí)驗(yàn)環(huán)境

本文使用Python語(yǔ)言和TensorFlow深度學(xué)習(xí)工具實(shí)現(xiàn)，云端服務(wù)器配置有16核CPU，64GB內(nèi)存和4個(gè)NVIDIA RTX2080Ti。

3.2學(xué)生-課程的相關(guān)性預(yù)測(cè)和排序

為了驗(yàn)證模型設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)方案的可行性，利用現(xiàn)有的已經(jīng)清洗并脫敏的學(xué)生屬性、選課屬性數(shù)據(jù)集進(jìn)行了學(xué)生-課程相關(guān)性的計(jì)算實(shí)驗(yàn)。表1中的相關(guān)性為樣例學(xué)生和樣例課程的相關(guān)性計(jì)算，表2為學(xué)生-課程相關(guān)性的前三相關(guān)性，即推薦候選課程排名前三的名單。由表2可以簡(jiǎn)單得出，通過CRS系統(tǒng)的計(jì)算，可以將學(xué)生的已有信息轉(zhuǎn)化為一種更為普遍的對(duì)課程的偏好，如同學(xué)丙的top3課程均與文學(xué)和歷史相關(guān)，而同學(xué)丙便是歷史學(xué)院的學(xué)生;由表1同樣可以得到一些和常識(shí)相對(duì)應(yīng)的信息，如同學(xué)甲、乙均位于校區(qū)0，而他們對(duì)于開設(shè)在校區(qū)1的課程相關(guān)性較強(qiáng)（如課程A和課程B）。當(dāng)然，通過CRS一樣可以挖掘出一些有趣的事件，如生源地為河北的同學(xué)大多有對(duì)計(jì)算機(jī)類課程的偏好。以上實(shí)驗(yàn)結(jié)果因此可以簡(jiǎn)單驗(yàn)證CRS系統(tǒng)的可行性。

4總結(jié)

本作提出了 CRS 系統(tǒng)，其不僅可以充分的利用大學(xué)現(xiàn)有的校園數(shù)據(jù)資源，實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)生個(gè)性化的課程推薦，甚至可 以利用其很好的延展性，應(yīng)用到校方的課程開設(shè)中并為其做出指導(dǎo)作用，最終實(shí)現(xiàn)了對(duì)學(xué)生進(jìn)行課程推薦和輔助學(xué)校 進(jìn)行課程開設(shè)決策的最終目的。

然而，在實(shí)際應(yīng)用中，由于每個(gè)課程，計(jì)算量相當(dāng)龐大，這在實(shí)際情況下是不可行的。因此我提出了以下方案：率 先進(jìn)行課程的聚類，通過 CRS 系統(tǒng)對(duì)課程組別的推薦來減少這一計(jì)算量;另外，我們也可設(shè)定一個(gè)學(xué)生與課程相關(guān)性 指標(biāo)的閾值，將高于這一閾值的課程放入這一學(xué)生的候選課程名單，減少課程數(shù)從而降低計(jì)算的復(fù)雜度。

在校園的課程數(shù)據(jù)的應(yīng)用中，仍有許多的特征亟待挖掘，由于推薦系統(tǒng)的復(fù)雜性，為了簡(jiǎn)化挖掘過程，本文在實(shí) 現(xiàn)時(shí)，對(duì)大量的學(xué)生特征進(jìn)行了適當(dāng)?shù)娜∩幔ㄈ邕x擇某一課程的學(xué)生的信息，以及由于選修和必修課程出現(xiàn)的一些差 異情況），使得 CRS 系統(tǒng)的適用性更強(qiáng)，適用范圍更廣。

參考文獻(xiàn)

[1] Junxuan Chen&Baigui Sun&Hao Li&Hongtao Lu&Xian-Sheng Hua. Deep ctr prediction in display advertising[J].In Proceedings of the 24th ACM international conference on Multimedia，2016：811–820.

[2] Tianqi Chen and Carlos Guestrin. Xgboost： A scalable tree boosting system[J].In Proceedings of the 22nd acm sigkdd international conference on knowledge discovery and data mining，2016：785–794.

[3] Yuchin Juan&Yong Zhuang&Wei-Sheng Chin&Chih-Jen Lin. Field-aware factorization machines for ctr pre- diction[J].In Proceedings of the 10th ACM Conference on Recommender Systems，2016：43–50.

[4] Guolin Ke&Qi Meng&Thomas Finley&Taifeng Wang&Wei Chen&Weidong Ma&Qiwei Ye&Tie-Yan Liu. Lightgbm：A highly efficient gradient boosting decision tree[J].In Advances in Neural Information Processing Systems，2017：3146–3154.

[5] Steffen Rendle.Factorization machines[J].In 2010 IEEE International Conference on Data Mining，2010：995–1000.

[6] Ruoxi Wang&Bin Fu&Gang Fu&Mingliang Wang.Deep & cross network for ad click predictions[J].In Proceedings of the ADKDD17，2017：12.

[7] Jun Xiao&Hao Ye&Xiangnan He&Hanwang Zhang&Fei Wu&Tat-Seng Chua. Attentional factorization machines： Learning the weight of feature interactions via attention networks[J].arXiv preprint arXiv：1708.04617，2017.

附錄

A 數(shù)據(jù)集相關(guān)細(xì)節(jié)

數(shù)據(jù)集的來源為四川大學(xué)學(xué)生部分?jǐn)?shù)據(jù)中的學(xué)生基本信息和選課信息。我們將數(shù)據(jù)分為五個(gè)部分：學(xué)生基本信息 數(shù)據(jù)、選課信息、教師基本信息、教室信息。另外，特征存在三類：數(shù)值型（numeric），離散型（discrete），向量型 （vector），長(zhǎng)度型（length），時(shí)間型（time）。其中，數(shù)值型為浮點(diǎn)數(shù);離散型為類別 id，可進(jìn)行獨(dú)熱處理;向量型為單個(gè)特征中存在多個(gè)離散值的數(shù)組，且數(shù)組長(zhǎng)度不定;長(zhǎng)度型為特殊的數(shù)值型，其為從向量型特征中數(shù)組長(zhǎng)度的取值; 時(shí)間型為特殊的數(shù)值型，由于在這個(gè)背景中涉及到時(shí)序問題，將數(shù)據(jù)中涉及的時(shí)間特征按從小到大進(jìn)行獨(dú)熱處理，并 按數(shù)值型特征對(duì)待。

對(duì)于訓(xùn)練集和測(cè)試集中的標(biāo)簽表示某個(gè)學(xué)生是否選擇某個(gè)課程，分為兩個(gè)值：0、1。0 表示選課，1 表示不選課。

下面將對(duì)數(shù)據(jù)集中的主要特征進(jìn)行列舉：

（1）學(xué)生基本信息：學(xué)生 id（discrete），年齡 （numeric），年級(jí) （numeric），性別 （discrete），生源地 （discrete），歷史 課程 （vector）。

（2）選課信息：選課 id（discrete），課程名，開設(shè)學(xué)院 id（disc? rete），課程號(hào) id（discrete），課序號(hào) id（discrete）， 選課時(shí)間，開設(shè)學(xué)院 id，課程類型 id，教師 id，校區(qū) id，周次，教學(xué)樓 id，教室 id，課容量。

（3）教師基本信息：教師 id，教師所屬學(xué)院 id，性別，年齡，歷史教學(xué)課程。

（4）教室信息：教室 id，所在教學(xué)樓 id，所在樓層，教室類型，教室大小，教室新舊情況注意：①在學(xué)生 id 中需保留原始學(xué)生號(hào)用于之后的特征工程。②選課信息為選課信息和課程信息的合并，為便于總結(jié)，在這里進(jìn)行了簡(jiǎn)化。③教師基本信息和學(xué)生基本信息中，歷史課程均為課程 id 的集合。④教室信息中，教室新舊情況可視為簡(jiǎn)化特征，例如將最近的裝修年份作為新舊程度劃分的標(biāo)準(zhǔn);教室大小可按照教室面積的標(biāo)準(zhǔn)劃分;教室類型為人為界定特征，比如未有任何設(shè)備的教室為最低級(jí)別，具有多媒體、師生互動(dòng)設(shè) 備等條件則為不同的類型。

下面將對(duì)訓(xùn)練集和測(cè)試集的基本內(nèi)容進(jìn)行分析：

訓(xùn)練集和測(cè)試集均包括選課 id、學(xué)生 id 以及是否選課這三個(gè)特征，其中訓(xùn)練集與測(cè)試集的比例按照 20：1 劃分。另 外，由于這個(gè)分類問題中正負(fù)樣本數(shù)量的明顯差距，我們采用正負(fù)樣本 1：20 來進(jìn)行數(shù)據(jù)的采樣。對(duì)于空缺值及異常 值，均以-1 填充。

B 模型訓(xùn)練細(xì)節(jié)

以下列舉了一些主要參數(shù)及對(duì)應(yīng)的默認(rèn)值：

feature_dim_dict – 特征字典，以字典的格式保存特征的域，例如 {sparse：{field_1：4，field_2：3， field_3：2}，dense：{field_4，field_5}}

embedding_size=8 – embedding 層的輸出向量長(zhǎng)度 dnn_hidden_units=（128， 128） – deep 部分的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) l2_reg_linear=0.00001 – 應(yīng)用在 FM 部分的 L2 正則化 l2_reg_embedding=0.00001 – 應(yīng)用在 embedding 層的 L2 正則化 l2_reg_dnn=0 – 應(yīng)用在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱層的 L2 正則化

task=binary – 訓(xùn)練任務(wù)，這里默認(rèn)的是二分類問題