一种基于用户兴趣的个性化建模方法
个性化用户兴趣模型的研究
高效 率 的转 变 。 个性 化 服 务 技 术 的 出现 在 一 定 程 度 上 解 决 了 Ｉｔｒｅ ｎｅｎｔ中信 息 海 量 增 长 与 用 户 获 取信 息 手 段 相 对 简 单 之 间的 矛盾 。 用 户兴 趣 建 模 技 术作 为 个 性 化 服 务 的 核 心 问题 ， 主要 研 究 如 何 有 效 地 进 行 用 户兴 趣 的表 示 、 新 、 储 更 存
考虑如何进行数据传输 ， 因此 该 草 案 被 搁 置 一 边 ， Ｐ Ｏ Ｓ描 述 了 如 何 表 示 一 个 用 户 描 述 文 件 以及 用 户 与 Ｗ ｅ ｂ站 点 交 互 的 问 题 。文件 可 以用 文件 来 组 织 ， 可 以用 关 系 数 据 库 也 或 其 它 数 据 库 来 组 织 。 目前 有 一 些 系 统 采 用 基 于 Ｘ ＭＬ
相 同的 查 询 ， 到 的结 果 没 有 区 别 ， 得 用 户 不 容 易 发 现 得 使 自 己的 最 新 兴 趣 ， 主 要 的原 因是 ， 这 些 服 务 系统 中 ， 这 在 没
Ｐ Ｐ ｒｆｒｎ ｅｅ ｃ ａ ｇ ａ ｇ ａ ｅ１ Ｏ ， Ｉ Ｓ是 父 母 和 老 ３ ｐ ｅｅｅ ｃ ｘ ｈ ｎ ｅｌｎ ｕ ｇ ． ） Ｐ Ｃ 师用来控制孩子的浏览能力的 ， 提供 了过 滤 规 则 定 义 语 言 Ｐ Ｃｓ ｌｓ ＡＰ Ｅ ． Ｉ Ｒｕｅ． Ｐ Ｌ１ ０可定 义 用 户 感 兴 趣 的 站 点 和 过 滤 规 则 ， 些 规 则 大 部 分 是 在 Ｐ Ｃ Ｒｕｅ 这 Ｉ Ｓ ｌｓ的基 础 上 发 展 起 来 的 。此 外 ， ｔｃ ｐ ， ｉｅｌ Ｎｅｓ ａ ｅ Ｆ ｒｆ ｙ和 Ｖｅｉｉｎ曾向 Ｗ ３ ｒ ｇ Ｓ Ｃ的 Ｐ Ｐ ３ （ ｌｔｏ ｍ ｏ ｒ ａ ｙｐ ｅｅ ｅ ｃ ｓ 工 作组 提 交 了一 个 ＯＰ ｐａｆｒ ｆｒｐ ｉ ｃ ｒｆｒｎ ｅ ） ｖ Ｓ （ ｐ ｎ ｐｏ ｉｎ ｔｎ ａｄ 草 案 ， ｏ ｅ ｒｆ ｉｇｓａ ｄ ｒ ） ｌ 由于 目前 Ｐ Ｐ 版 本 不 打 算 ３
用户画像数据建模方法.pdfx
——萝卜网数据分析培训系列之用户画像数据建模方法 主讲人：萝卜网特聘讲师大纲一、什么是用户画像？二、为什么需要用户画像三、如何构建用户画像四、总结一、什么是用户画像？一、什么是用户画像？用户信息标签化二、为什么需要用户画像一、什么是用户画像？二、为什么需要用户画像三大好处为用户打标签做数据挖掘工作大数据处理三、如何构建用户画像一、什么是用户画像？二、为什么需要用户画像3.1 数据源分析本文将用户数据划分为静态信息数据、动态信息数据两大类。
用户数据动态信息数据用户接触点（Touch Point）行为类型浏览浏览搜索发表点击赞接触点（Tag）凡客网首页休闲鞋单品页帆布鞋关于鞋品质的微博双十一大促给力静态信息数据1、人口属性性别年龄地域商圈职业婚姻状况是否有小孩，数量2、商业属性消费等级消费周期……..3……用户相对稳定的信息用户不断变化的行为信息3.2 目标分析用户画像的目标是通过分析用户行为，最终为每个用户打上标签，以及该标签的权重。
标签：表征了内容，用户对该内容有兴趣、偏好、需求等等。
权重：表征了指数，用户的兴趣、偏好指数，也可能表征用户的需求度，可以简单的理解为可信度，概率。
3.3 数据建模方法以上列举了互联网主要的用户标识方法，获取方式由易到难。
视企业的用户粘性，可以获取的标识信息有所差异。
三、如何构建用户画像3.3 数据建模方法什么时间：时间包括两个重要信息，时间戳+时间长度。
什么地点：用户接触点，Touch Point。
内容：每个url网址（页面/屏幕）中的内容。
什么事：用户行为类型标签权重=衰减因子×行为权重×网址子权重四、总结三、如何构建用户画像二、为什么需要用户画像一、什么是用户画像？四、总结本文并未涉及具体算法，更多的是阐述了一种分析思想，在计划构建用户画像时，能够给您提供一个系统性、框架性的思维指导。
核心在于对用户接触点的理解，接触点内容直接决定了标签信息。
个性化推荐的方法
个性化推荐的方法
个性化推荐是基于用户个人兴趣和行为，通过算法等技术手段来推荐用户感兴趣的内容或产品。
以下是一些常用的个性化推荐方法：
1. 协同过滤推荐：基于用户历史行为和其他用户行为相似性，寻找相似兴趣的用户，推荐他们喜欢的内容或产品。
2. 基于内容的推荐：利用文本建模技术，分析用户历史行为和内容特征，推荐和用户兴趣相关的内容。
3. 深度学习推荐：利用深度神经网络实现特征的自动提取和表达，从而更精准地预测用户的兴趣和需求。
4. 组合推荐：将多种推荐方法组合使用，综合考虑用户和产品的多个特征，推荐更符合用户需求的内容或产品。
5. 实时推荐：基于实时数据分析和用户行为，动态地对用户进行推荐，提升推荐的实时性和效果。
总之，个性化推荐方法需要根据不同的应用场景和数据特点进行选择和优化，才能更好地实现用户个性化需求的满足。
基于遗忘曲线的微博用户兴趣模型
２０１４年１０月第３５卷 第１０期计算机工程与设计ＣＯＭＰＵＴＥＲＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧＡＮＤＤＥＳＩＧＮＯｃｔ畅２０１４Ｖｏｌ畅３５ Ｎｏ畅１０基于遗忘曲线的微博用户兴趣模型于洪涛１，崔瑞飞１＋，董芹芹２（１．国家数字交换系统工程技术研究中心，河南郑州４５０００２；２．天津财经大学研究生院，天津３００２２２）摘 要：为解决微博用户兴趣漂移问题，以人类记忆学中遗忘曲线为基础，提出一种微博用户兴趣模型，利用用户历史信息预测当前兴趣。
在预测过程中，用户关注某信息的时间距离当前时间越远，该信息越容易被遗忘，其对用户当前兴趣的影响越小；用户关注某一领域的信息越多，印象越深刻，对该领域的兴趣度越高。
这两点与人类对知识逐渐遗忘和重复学习的过程具有高度相似性，因此该模型预测准确性更高。
实验结果表明，该模型能较好地预测微博用户兴趣，召回率可达８５畅３％，实用性较强。
关键词：微博；预测；用户兴趣；重复学习；遗忘曲线中图法分类号：ＴＰ３９３ 文献标识号：Ａ 文章编号：１０００‐７０２４（２０１４）１０‐３３６７‐０６收稿日期：２０１３‐１２‐１８；修订日期：２０１４‐０２‐２０基金项目：国家８６３高技术研究发展计划基金项目（２０１１ＡＡ０１０６０３、２０１１ＡＡ０１０６０５）作者简介：于洪涛（１９７０），男，辽宁丹东人，博士，教授，研究方向为通信与信息系统；＋通讯作者：崔瑞飞（１９８９），男，山东淄博人，硕士研究生，研究方向为通信与信息系统；董芹芹（１９８８），女，山东淄博人，硕士研究生，研究方向为管理科学与工程。
Ｅ‐ｍａｉｌ：ｃｕｉｒｕｉｆｅｉ０８１５＠１６３畅ｃｏｍＭｉｃｒｏ‐ｂｌｏｇｕｓｅｒｉｎｔｅｒｅｓｔｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｆｏｒｇｅｔｔｉｎｇｃｕｒｖｅＹＵＨｏｎｇ‐ｔａｏ１，ＣＵＩＲｕｉ‐ｆｅｉ１＋，ＤＯＮＧＱｉｎ‐ｑｉｎ２（１．ＮａｔｉｏｎａｌＤｉｇｉｔａｌＳｗｉｔｃｈｉｎｇＳｙｓｔｅｍＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌＲ＆ＤＣｅｎｔｅｒ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ４５０００２，Ｃｈｉｎａ；２．ＰｏｓｔｇｒａｄｕａｔｅＤｅｐａｒｔｍｅｎｔ，ＴｉａｎｊｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＦｉｎａｎｃｅａｎｄＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，Ｔｉａｎｊｉｎ３００２２２，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｔｈｅｍｉｃｒｏ‐ｂｌｏｇｕｓｅｒｉｎｔｅｒｅｓｔｄｒｉｆｔ，ａｍｉｃｒｏ‐ｂｌｏｇｕｓｅｒｉｎｔｅｒｅｓｔｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｆｏｒｇｅｔｔｉｎｇｃｕｒｖｅｗａｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｉｎｔｅｒｅｓｔｗａｓｐｒｅｄｉｃｔｅｄｂｙｔｈｅｈｉｓｔｏｒｙｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｕｓｅｒｓ．Ｉｎｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓ，ｔｈｅｌｏｎｇｅｒｔｈｅｔｉｍｅｆｒｏｍｔｈｅｕｓｅｒｓ’ａｔｔｅｎｔｉｏｎｆｏｒａｍｅｓｓａｇｅｔｏｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔ，ｔｈｅｗｅａｋｅｒｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｔｈｅｍｅｓｓａｇｅ；ａｎｄｔｈｅｈｉｇｈｅｒｉｎｔｅｒｅｓｔｄｅｇｒｅｅｔｏｔｈｅｆｉｅｌｄ，ｔｈｅｍｏｒｅａｔｔｅｎｔｉｏｎｕｓｅｒｓｐａｉｄｔｏａｃｏｎｃｅｒｎｅｄｆｉｅｌｄ．Ｔｈｅｓｅｔｗｏｐｏｉｎｔｓａｒｅｒｅｇａｒｄｅｄａｓｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｈｕｍａｎｇｒａｄｕａｌｌｙｆｏｒｇｅｔｔｉｎｇａｎｄｒｅｐｅａｔｅｄｌｙｌｅａｒｎｉｎｇｋｎｏｗｌｅｄｇｅ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｔｈｅｍｏｄｅｌｐｏｓｓｅｓｓｅｓａｈｉｇｈｅｒａｃｃｕｒａｃｙ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｍｏｄｅｌｃａｎｐｒｅｄｉｃｔｔｈｅｍｉｃｒｏ‐ｂｌｏｇｕｓｅｒｉｎｔｅｒｅｓｔｂｅｔｔｅｒｗｉｔｈｔｈｅｒｅｃａｌｌｒａｔｅｏｆ８５畅３％ａｎｄｇｏｏｄｐｒａｃｔｉｃａｌｉｔｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍｉｃｒｏ‐ｂｌｏｇ；ｐｒｅｄｉｃｔ；ｕｓｅｒｉｎｔｅｒｅｓｔ；ｒｅｐｅａｔｅｄｌｅａｒｎｉｎｇ；ｆｏｒｇｅｔｔｉｎｇｃｕｒｖｅ０ 引 言微博中的用户兴趣分为长期兴趣和短期兴趣［１］。
主题建模算法
主题建模算法主题建模是一种在自然语言处理领域中常用的技术，它旨在从大规模文本数据中发现潜在主题并进行建模分析。
主题建模算法能够为我们理解文本数据提供重要线索和洞察，并在信息检索、推荐系统、情感分析等应用中发挥关键作用。
本文将介绍主题建模算法的背景、常见方法以及应用。
背景：主题建模算法诞生于20世纪90年代，最早由David Blei等人提出。
其背后的理论基础是概率图模型，其中最具代表性的是潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA）模型。
LDA模型将文本看作是由多个主题组成的混合物，每个主题又由一系列词语组成。
通过推断模型参数，可以揭示文本数据中的主题结构。
常见方法：除了LDA模型，主题建模还有其他一些常见方法，如隐含语义分析（Latent Semantic Analysis，简称LSA）和非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization，简称NMF）。
LSA通过对文本矩阵进行奇异值分解来提取主题信息，而NMF则将文档词频矩阵分解为非负的文档-主题矩阵和主题-词语矩阵，从而得到主题表示。
应用：主题建模算法在诸多领域具有广泛应用。
在信息检索领域，主题建模可以用于提高搜索引擎的相关性排序。
通过将用户查询与文本集合中的主题进行匹配，能够更好地理解用户需求并返回相关的文档。
在推荐系统中，主题建模可以用于分析用户兴趣和行为，从而实现个性化推荐。
此外，主题建模还可以应用于情感分析和舆情分析等领域，帮助了解和挖掘文本中的情感或意见。
主题建模算法的优势在于能够发现并表示潜在的主题结构，而不依赖于人工标注的训练数据。
同时，它还能够处理大规模的文本数据，为大数据时代的文本挖掘提供了有力工具。
然而，主题建模算法也存在一些挑战和限制。
例如，对于复杂的主题结构，模型可能存在无法准确表示的问题；对于稀疏的词语频率分布，模型可能无法准确地挖掘主题。
综上所述，主题建模算法是一种在自然语言处理中应用广泛的技术。
基于层次向量空间模型的用户兴趣建模研究
Ｂ ｏ ｍａ 服 务 系 统 ｏｋ ｒ
是 指根 据用户提供 的信 息ｆ 如用户浏览 内容 、 例 浏览行 为、 基本信 息 、 显式 反馈 和订单 信息 等） 纳 出用 户兴 归
趣 模 型 Ⅲ 用 户 模 型 常 被 理 解 为 对 用 户 在某 个 时 间段 内
相对稳定 的信息需求 的描述 。 用户的兴趣是多方面 的 ，
单 是 对 用 户 兴 趣 的准 确 描 述 不 能称 为 用 户模 型 。 以计 算 机 平 台 为依 托 的个 性 化 服务 系统 ．可计 算 性 是 它 对
（ ） 键 词 列表 法 ３关
关键词列表法是指 以用户感兴趣信息 的关键词来 描述用户的兴趣特征 例如用户对篮球赛感兴趣 ． 则用
（ ） 于本 体 的 表 示 ６基
基 于 本 体 论 的 表 示 方 法 用 一 个 本 体 来 表 示 用 户 感
表 示 文 档 的常 用 方 法 ．其 基 本 思 想 是 以 向 量 来 表 示 文 档， 向量 的 每 一 维 由一个 关 键 词 及 其 权 重 组 成 。 每个 文 档 Ｗ可 表 示 为 （ｔ Ｗ） （ ，２， ，ｔ） ）ｔ为 第 ｉ （ ， Ｉ ｔｗ ） … （ Ｗ ） ， ｌ ，２ ｍ 个 单 字 ， 单 字 ｔ 文 档 Ｗ中 的 权 重 。 重 可取 布 尔 值 加为 在 权 和 实 数 值 ．分 别 表 示 了用 户 是 否 对 某 个 概 念 感 兴 趣 以 及感 兴趣 的程 度 ｔ ｔ … ， ， 以 使用 户 感 兴 趣 文 档 中出 。。 ｔ 可 ，， 现 的 全 部 单 字 ．也 可 以使 选 择 出 来 表 示 用 户 兴 趣 的关
本体技术在用户兴趣建模中的应用研究
本体 （ ｎｏｏ ｙ Ｏ ｔｌｇ ）是从 哲学领域借鉴过来 的术语 ，
原 意指 的是一种客观存在 的系统化解释川 。引入其他学 科后 ，学者们对本体进行了新的诠释 。其 中 ，最广为人 认可的定义是 ：本体是概念化的明确的规 范说明 。根据
这个定义可 以将 本体归纳为 ：首先 ，它是领域 内部不同 主体之间进行交流的一种语义基础 ；其次 ，本体所包含 的一些要素 ，如概念与概念之间的关系等 ，已经被大多
１ ８ 信 息 系统 ］程 ｌ ０ ２ ０ ０ 一 ２ １ ２ ５
（ ）建 模思 路 。利用 本体 建模 的基 本思 路 有两 １
种 ，一 是利用叙词 表和分类 法改造 本体 ；二 是利用 文 献和领域专家建立新 的本体 。 （ ）利用叙词 表改 和分 １
Ｉ Ｏ ＭＡ Ｉ Ｎ Ｔ Ｃ ＮＯ Ｏ Ｙ 信 息化 建 设 ＮＦ Ｒ Ｔ Ｏ Ｅ Ｈ Ｌ Ｇ
而形 成 用 户 兴趣 表示 模 块 ；最后 ，通 过 模 型 学 习更 新 模
３． ．１ ３ 初始本体 。当系统中进入了未注册 的用户 ，在 没有用户 的基本信息口情况下 ，就需要用到初始本体 。 州 初始本体又可 以称为初始用户兴趣模 型…】 。初始本体一
般都采用叙 词表为依据来构建 。
二 、相关 理论 基础
２１ ．本体概述
来 描述用户兴趣 ，在模 型中选择使 用最 为广泛 的上 下
类 关系和 同级关系 ，从 而形成一个 树状结 构的兴趣 概 念树用户兴趣模型 。学者张瑜 ＿ ６ 以农业叙词表来构建初 级 领域本体 ，从与用 户偏好相 关的数据 中抽取相应 的 词 汇作为用 户本体 ，并利用 已有的本体对 文献 中的词 汇进行归一 化组织 ，计算 出文献 中用 户感兴趣 概念 的 向量 ，以表示用 户的兴趣偏好。
国内用户兴趣建模研究进展
ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｉ ｔ ｆ ｒ ｏ ｍ ｓ ｕ ｃ ｈ ｆ ｏ ｕ ｒ ａ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｓ ａ ｓ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｅ ｘ ｐ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ。 ｕ ｓ ｅ ｒ ｂ ｅ ｈ ａ ｖ ｉ ｏ ｒ ａ ｎ ｄ ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｃ ｉ ｔ ｏ ｎ ｏ ｆ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｅ ｓ ｔ ｅ ｄ ｄ ａ ｔ ａ， ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｅ ｖ ｏ ｌ ｕ ｉｏ ｔ ｎ ｎｄ ａ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｅ ｖ ￣ｕ ａ －
涉及很多技术 问题 ， 在不考虑具体实现技术情况下 ， 其 核心研究 内容包括 ： 用户兴趣模型表示 、 用户兴趣数据 采集 、 用户兴趣模 型进 化 ． ４ ］ 、 用户兴趣模 型评价
和用户兴趣模型应用 一 ， 其中， 用户兴趣模型表示是核
收稿 日期 ； ２ ０ １ ３ — ０ １ — １ ９
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ Ｉ ｎ ｔ ｈ ｉ ｓ ａ ｒ ｉ ｔ ｃ ｌ ｅ。 ｗｅ ｉ ｎ ｔ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｅ ｄ ｔ ｈｅ ｃ ｏ ｎ ｎ ｏ ｔ ａ ｉ ｔ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｃ ｏ ｒ ｅ ｅｓ ｒ ｅ ￣ｃ ｈ ｃ ｏ ｎ ｔ ｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｕ ｓ ｅ ｒ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｅ ｓ ｔ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｉ ｎ ｇ ｎｄ ａ ｄ ｏ ｍｅ ｓ ｉｃ ｔ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ —
为其 中的基 础和核心技术 之一 ， 用户 兴趣建模 始 终是
国内学者研 究的重 点和核心 。
维护与用户兴趣 、 需求和 习惯相关知识 的过程 ， 结果是 产生能表示 用 户特 有背 景 知识 或兴 趣 的用户 兴趣 模 型 。用户兴趣建模一 般包 括两方 面 内容 ： 通过记 录 和分析用户浏览行 为 、 浏览 内容及用 户反馈 等收集 用 户信息并从 中挖掘 用户兴趣 ； 用合适 方法 表示用 户兴 趣， 即建立用户兴趣模型 ， 并随用户兴趣变化动态更新