推荐系统中数据挖掘技术的应用.pdf

简介：
本文探讨了数据挖掘技术在推荐系统中的应用，分析了如何通过用户行为、偏好等数据分析提高个性化推荐的准确性和效率。 数据挖掘技术在推荐系统中的应用是关键领域之一，其目标在于通过分析大量用户行为与关系数据来提供个性化且精准的信息推荐服务。陈运文博士强调，数据挖掘不仅限于传统的报表及数据分析工作，更注重实际应用场景中创造价值。作为数据挖掘的重要组成部分，推荐系统的首要任务就是理解用户的偏好和需求，在信息泛滥的环境中帮助他们发现感兴趣的内容。 根据用户的需求清晰度不同，推荐系统可以分为基于搜索与主动推荐两类：当用户明确知道自己需要什么并能准确描述时，搜索引擎发挥着主要作用；而当他们的要求不甚明朗或难以表达时，则更依赖于系统的主动推送。两者在技术层面有诸多交集，如学习排序（Learning-to-rank）和点击率预估（pCTR）。面对信息过载的问题，推荐系统通过深入挖掘用户的行为模式及社交关系来构建精准的用户模型，并据此满足个性化需求。 例如，在电子商务、新闻资讯、视频娱乐以及游戏等领域中，推荐系统的应用不仅能够提升用户体验，增加用户的粘性度，还能用于实施个性化的营销策略如精准广告和情境化推广。研究对象主要包括物品（item）与用户（user），及其两者间的显式或隐式的反馈及关系。 常见的推荐场景包括从用户到商品、用户间以及商品之间的关联推荐等；实现过程中广泛采用多种算法，比如基于记忆的协同过滤(User-based 和 Item-based)、关联规则分析、图模型(如随机游走)、潜在因子模型(SVD和pLSA)，还有内容相关性推荐。此外集成学习技术（Ensemble Models）也常被使用，例如逻辑回归(LR), 梯度提升决策树 (GBDT) 和受限玻尔兹曼机(RBM)等。 在线重排名(Online Reranking)是提高推荐列表质量的重要手段之一，其考虑因素包括过滤重复项目、增加多样性及补充策略和商业规则的综合考量。协同过滤作为一种经典算法，通过物品或用户间的相似度预测潜在的兴趣点；而像矩阵分解（SVD）这样的潜在因子模型则是借助隐含特征表示来预测评分，从而实现个性化推荐。 总而言之，数据挖掘技术在构建高效能推荐系统时扮演着重要角色，在多个层面上发挥作用包括但不限于用户建模、行为分析和算法设计与优化。通过深入理解并有效利用这些技术手段，可以为用户提供更有价值的个性化推荐服务，并最终提升用户体验及业务效益。