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爱乐透手机新版本下载-个性化引荐系统研究热门之用户画像

作者:admin 发布时间:2019-05-24 21:11:09 浏览次数:283
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构建引荐体系的中心使命之一在于怎么精确地分分出用户的爱好特色,也便是咱们常说的用户爱乐透手机新版本下载-个性化引荐系统研究热门之用户画像画像。

简略说来,用户画像是指从用户发生的各种数据中发掘和抽取用户在不同特点上的标签,如年纪、性别、工作、收入、爱好等。齐备且精确的特点标签将有力地提醒用户本质特征,因而极大地促进精准的个性化引荐。

用户画像研讨的现状和应战

现在,干流用户画像办法一般是根据机器学习尤其是有监督学习的技能。这类办法从用户数据中抽取特征来作为用户的表明向量,并运用有用户特点标签的数据作为有标示数据来练习用户画爱乐透手机新版本下载-个性化引荐系统研究热门之用户画像像猜测模型,从而对更多的没有标签的用户的特点进行猜测。

虽然现在的用户画像办法现已取得了不错的作用并被广泛运用于实践引荐体系中,这些办法依然存在必定的问题和应战:

首要,这些已有的办法大多数都根据手艺抽取的离散特征,这些特征无法描写用户数据的上下文信息,因而关于用户的表征才能较为有限。

其次,现有的用户画像办法一般根据简略的线性回归或分类模型,无法从用户数据中主动学习高层梁鸣宇次笼统特征,也无法对特征之间的交互联络进行建模。别的,已有的用户画像办法往往根据单一类型和单一来历的数据,这些数据关于用户的表征不行丰厚。而实践上,用户数据往往是多来历和多类型的。

最终,已有的用户画像办法大都没有考虑用户特点标签的时效性,因而很难描写用户动态改变的特点如爱好等。

从多源异构用户数据中构建深度、一致和动态的用户画像

为了应对上述应战,咱们以为应该从以下方面打开用户画像研讨:

1. 构建具有更强表征才能的用户表明模型。

跟着深度学习技能的开展和成熟,运用深层神经网络从用户原始数据中主动抽取深层次的、有信息量的特征来构建用户的特征表明可以有助于愈加充沛地运用用户数据并有用提高用户画像的精度。

运用根据深层神经网络的用户表明模型可以有用战胜现在已有的根据特征工程和线性模型的用户画像办法的缺乏。咱们提出的HURA模型(Neur爱乐透手机新版本下载-个性化引荐系统研究热门之用户画像al Demographic Prediction using Search Query, WSDM 2019)根据多层注意力机制和神经网络结构,有用地经过查找日志猜测了用户个人特点。

2. 根据多源和异构数据的用户画像。用户发生的数据往往散布在不同的渠道,而且具有不同的结构(如无结构的交际媒体文本数据和有结构的电商网站购买记载等)和不同的模态(如文本数据和图画数据),给用户画像带来了很大的应战。

怎么规划一个深度信息交融模型来运用不同来历、不同结构和不同模态的用户数据进行用户建模,是未来用户画像范畴的一个重要方向。

根据深度神经网络的协同学习和多通道模型可能是值得测验的技能。

3. 不同渠道用户画像数据的同享和用户隐私维护。现在许多用户数据存在于不同的渠道傍边,例如查找引擎具有用户的查找和网页阅读记载,电商网站具有用户的产品阅读、购物、保藏和购买信息。这些不同渠道的用户数据关于用户画像都具有重要的价值,相互之间可以供爱乐透手机新版本下载-个性化引荐系统研究热门之用户画像给互补信息,有助于构建愈加丰厚全面的用户表明。

但是,渠道之间直接同享用户信息可能会使得用户的隐私遭到走漏和危害。怎么在不搬运和不同享用户数据的情况下,充沛运用不同渠道的用户信息完成协同用户画像和建模是值得研讨的一个方向。

4. 面向用户画像的一致用户表明模型。已有的用户画像办法在爱乐透手机新版本下载-个性化引荐系统研究热门之用户画像实践的运用中往往会触及很多模型的练习、存储和调用,时刻和空间的复杂度都比较高,运用起来也比较繁琐。别的,不同的用户特点之间潜在的联络也无法充沛发掘。

怎么根据多源异构的用户数据构建一个一致的用户表明模型,使得该模型可以尽可能全面而精确地包括一个用户在不同特点和维度的特征信息并可以运用于多个用户画像使命是一个十分值得研讨的方向。

根据深层神经网络的多使命学习技能和相似词嵌入的用户嵌入技能有期望可以运用于这个问题。

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