用戶偏好影音推薦

本研究根據影音檔案進行屬性分類，根據影片分類與影音檔案所屬的屬性權 重，進行模糊綜合評分，如下表4-8 所示之單一影片計算範例，本系統根據影音檔 案所得屬性分數，根據用戶偏好程度評分進行加總。當不同的α值時，用戶 1 與 影片1 的綜合評分計算如表 4-8 所示，其中各屬性的用戶權重值是根據表 4-7 的屬 性權重值而來，而偏好程度是根據此影音檔案所屬其類別的程度轉換而來，當α

=0.7 時，用戶 1 的「驚悚」偏好權重為 0.0626，乘上該影片「驚悚」的程度 5 分，

得到 0.0626×5=0.3131，對影片 1 而言有 4 個描述屬性，在相同計算過程之下，加 總平均後可獲得綜合評分結果。

表4-8 單一影片在各情境下推薦分數計算範例

影音檔案名稱 屬性 1 程度 屬性 2 程度 屬性3 程度 屬性4 程度

窒命寫真 驚悚 5 懸疑 5 鬥智 3 動作 4 綜合評分

相對權重 0.0520 0.2601 0.0520 0.2601 0.0173 0.0520 0.0636 0.2543 0.2066 a=0.5 0.0486 0.2432 0.0375 0.1875 0.0125 0.0375 0.0550 0.2200 0.1721 a=0.7 0.0626 0.3131 0.0743 0.3714 0.0248 0.0743 0.0246 0.0986 0.2143 a=0.9 0.0504 0.2520 0.1332 0.6660 0.0444 0.1332 0.0030 0.0121 0.2658

a=1.0 0 0 0.1875 0.9375 0.0625 0.1875 0 0 0.2813

表4-9 是將參與測試的 20 個影音檔案與用戶 1 的偏好屬性權重，一一計算其 模糊總和評分，在本實例驗證中，相對權重評分最高者為「靈異透視」影片，得 分為0.2775。根據 4.2.3 節之演算步驟 9，可求得「窒命寫真」符合比例計算為：

0.2066÷0.2775＝74%

表4-9 各影音檔案之模糊綜合評分與符合比例

ID 影音檔案名稱 相對權重 比例 α=0.5 比例 α=0.7 比例 α=0.9 比例 α=1.0 比例 1 窒命寫真 0.2066 74% 0.1721 66% 0.2143 64% 0.2658 54% 0.2813 40%

2 奪魂鋸 4 0.1927 69% 0.1765 68% 0.2358 71% 0.2143 43% 0.0625 9%

3 屍蹤現場 0.2119 76% 0.1774 68% 0.2015 60% 0.2376 48% 0.2500 36%

4 明明 0.1185 43% 0.1004 39% 0.0610 18% 0.0419 8% 0.0521 7%

5 哈利波特：鳳凰會的密令 0.1060 38% 0.1356 52% 0.0608 18% 0.0074 2% 0.0000 0%

6 藏屍樓 0.1815 65% 0.1641 63% 0.1904 57% 0.1628 33% 0.0500 7%

7 蜂電影 0.1233 44% 0.1309 50% 0.1758 53% 0.2743 55% 0.3819 55%

8 靈異透視 0.2775 100% 0.2595 100% 0.3339 100% 0.2688 54% 0.0000 0%

9 奪命手術 0.2052 74% 0.1789 69% 0.2606 78% 0.2954 60% 0.2188 31%

10 邪鱷禁區 0.2153 78% 0.1980 76% 0.2038 61% 0.1379 28% 0.0000 0%

11 仲夏夜驚魂 0.2283 82% 0.1996 77% 0.2894 87% 0.3247 65% 0.2344 34%

12 異形戰場：適者生存 0.2277 82% 0.2058 79% 0.1555 47% 0.0690 14% 0.0000 0%

13 國家寶藏 2 0.2389 86% 0.2000 77% 0.1407 42% 0.1275 26% 0.1667 24%

14 潛水鐘與蝴蝶 0.1936 70% 0.1396 54% 0.2765 83% 0.4958 100% 0.6979 100%

15 我的聖誕老公 0.1306 47% 0.1231 47% 0.1751 52% 0.2701 54% 0.3708 53%

16 惡夜 30 0.2012 73% 0.1779 69% 0.2076 62% 0.1977 40% 0.1125 16%

17 黃金羅盤 0.1214 44% 0.1598 62% 0.0821 25% 0.0154 3% 0.0000 0%

18 蒙哥馬利的玩具王國 0.0520 19% 0.0774 30% 0.0488 15% 0.0133 3% 0.0000 0%

19 征服者 0.1711 62% 0.1839 71% 0.1105 33% 0.0742 15% 0.0917 13%

20 惡作劇之刎 0.1896 68% 0.1647 63% 0.2229 67% 0.2473 50% 0.1875 27%

在根據用戶所設定的不同情境值之下，若用戶設定推薦門檻值為 75%，進行 影音檔案的篩選，其中推薦給該用戶的影音順序將如下表4-10 所示。

表4-10 門檻值 75%時不同情境參數的推薦結果

ID

相對權重

8 靈異透視 0.2775 100% 1 13 國家寶藏2 0.2389 86% 2

11 仲夏夜驚魂 0.2283 82% 3

12 異形戰場：適者生存 0.2277 82% 4

10 邪鱷禁區 0.2153 78% 5

3 屍蹤現場 0.2119 76% 6

α=0.5

8 靈異透視 0.2595 100% 1 12 異形戰場：適者生存 0.2058 79% 2 13 國家寶藏2 0.2000 77% 3

11 仲夏夜驚魂 0.1996 77% 4

10 邪鱷禁區 0.1980 76% 5

α=0.7

8 靈異透視 0.3339 100% 1

11 仲夏夜驚魂 0.2894 87% 2

14 潛水鐘與蝴蝶 0.2765 83% 3 9 奪命手術 0.2606 78% 4

α=0.9

14 潛水鐘與蝴蝶 0.4958 100% 1 α=1

14 潛水鐘與蝴蝶 0.6979 100% 1

由相對權重及不同的α值比較發現，使用模糊OWA 權重運算方式做推薦時，

可以得到不同情境需求的結果，且能涵蓋其他方法。在α=0.5 時因為擁有最大的 資訊亂度，因此影片推薦的評分差異較小，在α=1 時因最小亂度之下，推薦的評 分差異最大，因此可推薦的資訊較為集中，驗證了OWA 的α值可以調整資訊的分 散或集中，由此也可預期模糊OWA 權重運算方式，未來將可有效的應用在推薦系 統上面。

另外，實驗結果確實可以真實的反應實際情況，比較用戶的偏好屬性權重及 影音檔案的各屬性評分，從推薦的結果可發現，在α=0.7 時，傳回的推薦結果最

可貼近人性需求，且數量適中，確實可以推薦合適的影音檔案給需要的用戶；而 當α=1 及α=0.9 時，傳回的可供推薦結果雖然只有 1 個，卻也符合推薦系統某些 時候，只需要針對用戶最有興趣的影音檔案做推薦的情況。