微博推荐系统-用户兴趣模型
基于链接分析和用户兴趣的微博社区发现算法
基于链接分析和用户兴趣的微博社区发现算法基于链接分析和用户兴趣的微博社区发现算法1. 引言社交媒体的爆发式增长带来了大量用户生成的内容，如微博。
微博社区的发现对于理解用户之间的连接和相似性非常重要。
本文将介绍一种基于链接分析和用户兴趣的微博社区发现算法，旨在帮助人们更好地理解和利用微博社交网络。
2. 微博链接分析算法链接分析是一种广泛应用的算法，用于发现网络中节点之间的关系。
在微博社区发现中，我们可以通过分析用户之间的关注关系建立链接图。
具体而言，我们可以将微博用户表示为网络中的节点，而关注关系则表示为节点之间的链接。
通过构建节点和链接的网络模型，我们可以应用诸如PageRank算法等链接分析算法，来衡量节点的重要性和社区结构。
3. 用户兴趣模型为了更准确地发现微博社区，我们需要考虑用户的兴趣。
用户兴趣是用户在社交网络中互动行为的反映，可以通过分析用户的微博内容来构建用户兴趣模型。
我们可以提取用户发表的微博文本中的关键词、主题等信息，以及用户对其他用户微博的评论和转发行为，来揭示用户的兴趣。
4. 基于链接分析和用户兴趣的微博社区发现算法本文提出的微博社区发现算法包括以下几个步骤：4.1 构建微博用户网络模型根据用户之间的关注关系构建微博用户的链接图，节点表示用户，链接表示关注关系。
为了获得更准确的社区发现结果，我们可以考虑对关注关系进行加权，例如根据用户之间的互动频率和互动方式给链接赋予权重。
4.2 应用链接分析算法根据构建的用户网络模型，应用链接分析算法来衡量用户的重要性和社区结构。
例如，我们可以使用PageRank算法计算用户的PageRank值，值高的用户可能是社区的核心用户。
通过聚类分析等方法，可以将用户划分到不同的社区中。
4.3 构建用户兴趣模型根据用户发表的微博内容提取关键词、主题等信息，构建用户的兴趣模型。
可以使用文本挖掘和机器学习等技术来提取用户兴趣。
4.4 应用用户兴趣模型结合用户的兴趣模型和链接分析结果，可以更准确地发现微博社区。
推荐系统起手式－几种简单推荐模型（基于内容的推荐）
推荐系统起⼿式－⼏种简单推荐模型（基于内容的推荐）⼀.基于内容的推荐所谓基于内容信息的推荐系统，其实就是⽤特征（Feature）来表⽰⽤户、物品以及⽤户和物品的交互，从⽽能够把推荐问题转换成为监督学习任务。
把推荐系统完全定义为监督学习任务，需要有这么⼏个步骤。
第⼀，就是我们已经提到的，需要把所有⽤户、物品的各种信号⽤特征来表⽰。
这⾥⾯往往牵涉⾮常复杂和繁琐的特征⼯程，也就是看如何能够把不同的信息通过特征表达出来。
第⼆，就是每⼀个监督任务都需要⾯临的问题，如何构造⼀个⽬标函数，来描述当前的场景。
可以说，这是最难的⼀个部分，也是和基于流⾏度和基于相似度的推荐系统的最⼤区别。
⼆.⽤户特征信息⽤户向量化后的结果，就是 User Profile，俗称“⽤户画像”。
对于⽤户来说，最基础、最⾸要的肯定是⽤户的基本特性，包括性别、年龄、地理位置。
这三⼤信息其实可以涵盖⽤户特性⼯程中⾮常⼤的⼀块内容。
这⾥不仅是最基本的这三个特性的值，还有围绕这三个特性发展出来的三⼤种类的特性。
⽐如，不同性别在⽂章点击率上的差异，不同年龄层在商品购买上的差异，不同地理位置对不同影视作品的喜好等，这些都是根据这三个特性发展出来的更多的特性。
然后，我们可以为⽤户进⾏画像（Profiling）。
有显式的⽤户画像，⽐如⽤户⾃⼰定义的喜好，或者⽤户⾃⼰认为不愿意看到的物品或者类别。
但是在⼤多数情况下，⽤户都不会为我们提供那么精准的回馈信息，甚⾄完全不会有任何直接的反馈。
在这样的情况下，绝⼤多数的⽤户画像⼯作，其实是通过⽤户的“隐反馈”（Implicit Feedback），来对⽤户的喜好进⾏建模。
关于如何进⾏⽤户画像，我们今天就不在这⾥展开了。
针对⽤户画像我们还需要强调⼏点，⾸先每个维度的名称都是可理解的。
其次是维度的数量特征⼯程⾃由决定的。
假如是根据⽤户的阅读历史挖掘阅读兴趣标签，那么我们⽆法提前知道⽤户有哪些标签，也就不能确定⽤户画像有哪些维度，所以第⼆点也不是必须的。
网络推荐系统中常见的用户反馈问题分析
网络推荐系统中常见的用户反馈问题分析随着互联网的迅速发展，网络推荐系统成为用户获取信息和产品的重要途径。
然而，与此同时，用户对网络推荐系统中的问题也日益关注和反馈。
本文将针对网络推荐系统中常见的用户反馈问题展开分析和讨论。
一、推荐内容不准确在网络推荐系统中，精确推荐用户感兴趣的内容是其核心功能。
然而，用户反馈中最常见的问题之一就是推荐内容的准确性不高。
这可能是由于以下原因造成的：1.用户兴趣模型不准确：推荐系统的算法依赖于用户的历史行为和个人信息来构建兴趣模型。
然而，用户的兴趣是经常变化的，且用户行为数据的采样和分析可能存在偏差，从而影响了兴趣模型的准确性。
2.信息过滤不完善：推荐系统往往通过过滤算法来确定推荐内容。
然而，有些推荐系统的过滤算法可能存在不完善的情况，过度过滤或者未能过滤掉用户不感兴趣的内容，从而影响推荐的准确性。
解决以上问题的方法包括改进用户兴趣模型的构建算法，引入更准确的数据采样和分析策略，以及优化推荐系统的过滤算法等。
二、推荐内容缺乏多样性网络推荐系统往往会根据用户的历史行为和个人信息，推荐与其兴趣相关的内容。
然而，一些用户反馈称推荐内容过于单一，缺乏多样性。
这主要由以下原因引起：1.推荐系统的算法限制：某些推荐算法可能过于依赖用户历史行为和个人信息，并在推荐过程中少考虑其他相关兴趣领域。
这导致了推荐内容的单一性。
2.难以融入新的兴趣方向：推荐系统需要不断学习用户的新兴趣，才能提供多样化的推荐内容。
然而，用户的兴趣经常变化，推荐系统可能难以及时捕捉到用户的新兴趣。
增加推荐内容的多样性可以通过引入更加综合和智能的推荐算法，加强与用户的交互，主动收集用户的反馈意见等方式实现。
三、推荐内容重复性高除了缺乏多样性，一些用户还反映在网络推荐系统中遇到了推荐内容的重复。
这可能会导致用户疲劳和对推荐系统的不信任。
造成该问题的原因主要包括：1.过度的推荐：有些推荐系统可能会过度推荐某些内容，导致用户在短时间内不断看到相同的推荐结果。
推荐系统的工作原理
推荐系统的工作原理推荐系统是一种应用于电子商务、社交媒体、内容平台等领域的重要技术，它通过分析用户的历史行为和特征，为用户提供个性化的推荐信息。
在现如今海量信息的时代，推荐系统可以帮助用户发现有趣的内容、节省搜索时间，提高用户体验。
一、用户建模推荐系统首先需要对用户进行建模。
建模主要包括用户行为数据的采集和用户特征的提取。
用户行为数据可以包括点击记录、购买记录、评分记录等。
通过分析用户的行为数据，可以了解用户的兴趣爱好、购买偏好等信息。
同时，还可以从用户的个人信息、性别、年龄等特征中提取用户的特征，用于后续的推荐计算。
二、物品建模推荐系统还需要对物品进行建模。
物品可以是商品、新闻、视频等内容。
对于每个物品，系统需要从中提取出一些关键特征，用于计算与用户兴趣的匹配度。
例如，对于商品，可以提取商品的属性、品牌、价格等特征。
三、推荐算法推荐系统通过推荐算法来为用户生成个性化推荐。
推荐算法的选择和设计非常重要，不同的算法适用于不同的场景和应用。
目前常用的推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐、深度学习推荐等。
1.基于内容的推荐算法基于内容的推荐算法主要是根据用户的历史行为和物品的内容特征来计算用户-物品的匹配度。
这种算法适用于物品的内容信息丰富的场景，例如新闻推荐、音乐推荐等。
它可以根据用户的偏好，向用户推荐与其兴趣相关的内容。
2.协同过滤推荐算法协同过滤推荐算法是通过分析用户的行为数据来计算不同用户之间的相似性，然后根据相似用户的行为来为用户生成推荐。
这种算法适用于用户行为数据相对丰富的场景，例如电子商务平台。
它可以利用用户之间的行为关联性，向用户推荐与其购买历史相似的商品。
3.深度学习推荐算法深度学习推荐算法是近年来发展起来的一种推荐算法。
它通过深度神经网络来对用户和物品进行建模，并通过学习用户和物品之间的潜在关系来生成推荐。
这种算法适用于数据规模庞大、特征复杂的场景，例如社交媒体平台。
四、推荐结果过滤与排序推荐系统生成的推荐结果往往是一个列表，系统需要对这个列表进行过滤和排序，以提供最合适的推荐信息给用户。
推荐系统中的用户行为建模
推荐系统中的用户行为建模推荐系统是一种重要的智能化应用，可以为用户提供精准的个性化服务，这些服务的实现主要归功于使用者的数据行为建模。
本文将详细探讨一下推荐系统中的用户行为建模。
一、推荐系统简介推荐系统是一种利用用户历史行为和用户属性进行分析的智能化应用技术，主要通过对用户的兴趣爱好进行建模，在用户的可能喜好范围内做出相应的推荐。
推荐系统可以为用户提供精准的个性化服务，比如，通过推荐电影、书籍、音乐等娱乐产品来满足用户特定的需求。
二、推荐系统中的用户行为建模推荐系统的核心是用户行为建模，即如何从用户的行为中获取信息，建立一个模型来预测这个用户未来的行为。
在推荐系统中，常见的用户行为包括：1.浏览：用户浏览某个商品或者某个网页；2.购买：用户购买某个商品或者某个服务；3.查看：用户查看某个视频或者文章；4.评价：用户对某个商品或者服务进行评价；5.收藏：用户收藏某个商品或者服务。
这些行为本质上是一种交互，即用户与系统的交互。
通过对这些交互进行分析，可以获取用户的兴趣偏好，进而实现个性化推荐。
三、推荐系统中的用户行为建模方法推荐系统中的用户行为建模方法有很多，并且不同的推荐算法会采用不同的模型。
具体的方法如下：1.关联规则挖掘关联规则挖掘是一种常用的用户行为挖掘方法，它可以通过用户的行为关联度分析，建立模型来预测用户的兴趣偏好。
2. 矩阵分解矩阵分解是一种常用的推荐算法，它使用一个低维度的欧几里得空间来描述用户和物品之间的关系。
通过矩阵分解，可以将用户和物品映射到同一维度的向量空间中，这样就方便用户行为的建模。
3.基于内容的推荐基于内容的推荐是一种推荐算法，它将用户的行为数据与物品本身的特征结合起来，提高了推荐的准确性和可靠性。
4.基于社交网络的推荐基于社交网络的推荐是一种基于用户社交网络结构的推荐算法。
通过挖掘用户之间的社交网络关系，可以更好地预测用户的兴趣偏好。
四、推荐系统中的用户行为建模遇到的问题推荐系统中存在很多的问题，其中比较典型的问题包括：1. 非常规交互行为的建模困难2.用户兴趣漂移问题3.数据稀疏性问题4. 冷启动问题在实际应用中，我们需要不断地探索和创新，不断改进推荐算法，提高推荐系统的精度和效果。
教育网站个性化推荐系统中的一种用户兴趣模型的建立
户 提 供具 有 同样 内容 的 推 荐． 电子 商 务 站 点 的 畅 销 排 行 。 如 而 个性 化 推荐 系统 则 区 分 不 同 的 用 户 或 用 户 群 ．根 据 他 们 的兴 趣 定 制 推 荐 由 于个 性 化推 荐 系统 的信 息 过 滤 效 果 及 推 荐 被 用 户 接 受 的程 度都 远 胜 于非 个 性 化 推 荐 系统 ，因 而
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中图分类号 ：Ｐ ９ Ｔ ３３
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ：０ ９ ３ ４ （０ ７２ — ０ ３ — ２ １ ０ — ０ ４２ ０ ）１ ４ ６ １ ０
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维普资讯
本 目 任 辑： 翔 栏责 编 闻 军
数 据 库 及 信 息 管 理
教育网站个性化推荐系统中的一种用户兴趣模型的建立
孙 多
（ 州 大学 ， 苏 扬 州 ２ ５ ０ ） 扬 江 ２ ０ ２
摘 要 ： 户兴 趣 模 型 用 于描 述 用 户 的 个Ａ ４ 息 、 业 背景 、 好 倾 向 和 历 史行 为 等 ， 过 这 些信 息 ， 用 ￣ 专 － 偏 通 系统 可 以 发 现 和 预
ｐｒ ｎ ｌｅ ｎ ｒ ａ ｏ ｅｏ ｍ ｎａ ｏ ｅ ｉｅ Ｔ ｅｕｅ ｔ ｅｔ ｇ ｏｅ ｉ ａｍ ｊｒ ｆ ｔ ｅｅ ｃ ｎｙｏ ｅｒ ｏ ｅ ｏａ ｚｄｉ ｏｍ ｔｎ ｒ ｍ ｅ ｄｔ ｎｓｒ ｃ， ｈ ｓｒ ｎｅ ｓｎ ｍ ｄｌ ｓ ａ ａ ｏ ｉ ｔ ｆ ｉ ｃ ｆｔ ｅ ｍ— ｓ ｉ ｆ ｉ ｃ ｉ ｖ ｉ ｒ ｉ ｏ ｃ ｒｎ ｈ ｉ ｅ ｈ ｃ ｍ ｎ ｅ ｓｓ ｍ，ｈ ｓｍ ｄｌ ｇａｃｒｉｇｔ ｔｅｕｅ ’ ｎ ｒｓ ｎ ｆ ｈ ｒ ｌ ｈｃ ｈｕｄｂ ａ ｒ ｏｃｒｅ ｅ ｅｄｒ ｙｔ ｔｕ ｏ ｅ ｎ ｃｏ ｎ ｓｒ ｉ ｅｅｔ ｉ ｏｅｏ ｅｐｏ ｅ ｗ ｉ ｓｏｌ ｅｍ ｏ ｎ ｅ ｄｉ ｐｒ ｅ ｉ ｄ ｏｈ ｓ ｔ ｓｓ ｔ ｂ ｍｓ ｈ ｊ ｃ ｎ ｎ —
个性化推荐系统用户兴趣建模方式的研究
中 图分类 号 ：Ｐ １ ． Ｔ ３ １５
文献标 识码 ： Ａ
文 章编 号 ：０ ７ ９ １（００１＿ ０４ ０ １ ０— ４ ６２ １）ｌ ０ ４— ２
１ 引言 向， 另一 方面 对 生源 所 在地 有 一定 的地 区 依 Ｉ ｔｒ ｅ从 产生 至今 不过２ 多年 的时 间 ， ｎ ｅｎ ｔ ０ 这也 ２ 用户 兴趣 模 型的分 析和建立 方 赖 ， 很大 程度 上 决定 了学 生 兴趣 倾 向 。 但 目前 Ｉ ｔｒ ｅ上 的信 息量 相 当于 人 类 过去 案 ｎ ｅｎ ｔ 但 是 以上 并 不 是 绝对 的 ， 时也 会 出 现 有 １ Ｏ 产 生 的信 息 总 量 ， ０年 已经 成 为 一 个 全 球 ２ １ 高校 就业 网站个性 化推荐 系统特点 ． 些 不 符 合 显 性 兴 趣 甚 至与 显 性 兴 趣相 反 性信 息 服务 中心 。 随着 其 规模 和 覆盖 面 的迅 近年 来 教 师 编 制 紧 张 ， 现硕 士 甚 出 针对 不 同的信 息 源 特 点 ， 推荐 系 统 的侧 的情 况 ， 速 发展 ， 提供 越 来 越 多 信 息 服 务 的 同时 ， 重 也各 不 相 同 ， 在 有 目前讨 论 最广 泛 的有 搜 索引 至博 士抢 占本科 生 基础 教 育市 场 的现象 ， 些 行业 对 专 业 的限 制越 来越 模 糊 ， 专 业 跨 其 结构 也 变得 越来 越 复杂 ， 反而 降 低 了信 擎 系 统 、 子商 务 系 统 和 图 书馆 推 荐 系 统 。 这 电
这 一 对 于 高校 就业 网站个 性 化推 荐 系统 ， 息来 择 业 现象 越 来 越 多 。 些现 象 表 明 ， 些 用 信 在 源就 是用 人 单位 的 需求 信息 ， 要包 括 学生 户在 某段 时间 内对 某 些需 求信 息 感兴 趣 ， 主 专业 、 历 、 人素 质 的基本 要 求 ， 学 个 信息 源 十 令一 段 时 间将 兴趣 转 向其 他需 求 信息 ， 以 所 不能 忽 略用 户 需求信 息 的变 化 。 隐性兴 趣 把 分规范。 浏览 该 网页 的次数 基 于Ｗ ｅ 的 推荐 系 统 的 用 户 对 象 无 论 用户 浏 览某 网 页 的时 间 、 ｂ 隐性 兴趣 能 更准 在年龄、 学历 还是 兴趣 爱 好 等各 方 面都 有着 作为 隐性 兴趣 信 息 的 来源 ， 更真 实地 反 映用 户 当前 的兴趣 倾 向 。 很 大差 异 ， 需要 考 虑 的用 户对 象范 围十分 广 确 、 我们设 定Ｄ （ｏ ｎ ｔ ｎｅｅｔ ｇ 为显 Ｉ ｍｉａｅ ｔｒｓ ｎ ） ｄ ｉ ｉ 泛 ， 高校 就 业 网站 的用 户对 象有 较 明确 的 而 ＲＩ ｅｅｓ ｅ ｉｔｒ ｉ ） ｒ ｉ ｓｎ 年龄 范 围 、 历 层 次 和 专 业 背景 ， 户对 象 性兴趣特征 向量 ， （ ｃ ｓ ｖ ｎ ｅｅｔ ｇ为 学 用 隐性 兴趣 特 征 向量 ， 确定 用户 兴 趣模 型 为 息 ， 根 据 用 户 的兴 趣 订 制 推荐 。 并 个性 化 推 群 体相 对 稳定 。 荐 系统 因具 备这 种 优 势 ， 越 来越 广 泛地研 被 ２ ２ 用户兴趣模 型的建 立方案 ． Ｄ＋１ Ｉ （一ａ） Ｉ 其 中 Ⅸ ∈ ０ １， 参数 可 以调 Ｒ， 【，】 该
基于多源数据的用户兴趣建模与推荐系统设计
基于多源数据的用户兴趣建模与推荐系统设计随着信息技术的不断发展和数据的不断增长，人们对个性化推荐系统的需求逐渐增多。
基于多源数据的用户兴趣建模与推荐系统设计成为了一项重要的研究课题。
本文将介绍基于多源数据的用户兴趣建模与推荐系统设计的关键步骤和技术方法。
一、用户兴趣建模用户兴趣建模是推荐系统的核心任务之一。
它通过分析用户的行为数据、个人信息以及社交网络等多个数据源，构建用户的兴趣模型。
用户兴趣建模的关键步骤包括数据收集、特征提取和模型训练。
1. 数据收集：通过收集用户的浏览记录、购物历史、点击行为等数据，获取用户的行为轨迹。
同时，还可以通过收集用户的个人信息，如性别、年龄、地理位置等，获取用户的基本属性。
2. 特征提取：根据收集到的数据，从中提取出代表用户兴趣的特征。
可以利用机器学习和数据挖掘等技术方法，自动地从海量数据中挖掘出潜在的用户兴趣特征。
3. 模型训练：将提取到的特征用于训练机器学习模型，构建用户兴趣模型。
可以采用传统的机器学习算法，如决策树、支持向量机等，也可以使用深度学习算法，如神经网络等。
二、推荐系统设计推荐系统设计是基于用户兴趣建模的基础上，为用户提供个性化推荐的过程。
它通过将用户的兴趣模型与物品的特征进行匹配，给用户推荐最相关的物品。
推荐系统设计的关键步骤包括物品特征提取、相似度计算和推荐算法选择。
1. 物品特征提取：对待推荐的物品进行特征提取，将其表示为特征向量。
这些特征可以包括物品的文本内容、标签、图片特征等。
2. 相似度计算：通过计算用户兴趣模型与物品特征之间的相似度，确定用户对物品的喜好程度。
可以使用余弦相似度、欧氏距离等作为相似度度量。
3. 推荐算法选择：根据用户兴趣模型和物品特征之间的相似度，选择合适的推荐算法生成个性化推荐结果。
常用的推荐算法包括协同过滤、内容推荐和混合推荐等。
三、多源数据融合与协同过滤在基于多源数据的用户兴趣建模与推荐系统设计中，多源数据融合和协同过滤是两个重要的技术。
基于用户兴趣漂移的推荐模型
基于用户兴趣漂移的推荐模型为了满足用户个性化需求，推荐系统一直在不断发展和改进。
然而，用户兴趣是会随着时间发生变化的，这就需要推荐模型能够准确捕捉到用户兴趣的漂移。
本文将介绍一种基于用户兴趣漂移的推荐模型，以提供更精准的个性化推荐。
一、介绍推荐系统旨在通过分析用户行为和兴趣，向用户推荐他们可能感兴趣的内容。
然而，用户的兴趣是会不断变化的，这就给推荐系统带来了挑战。
只有能够准确捕捉到用户兴趣漂移的模型，才能够为用户提供持续优质的推荐结果。
二、用户兴趣漂移的原因用户兴趣漂移的原因多种多样，例如个人兴趣的变化、新颖内容的涌现、社交网络的影响等等。
这些因素都会导致用户对某些内容失去兴趣或对其他内容产生兴趣，因此推荐模型需要时刻跟踪用户的兴趣变化，以及尽快响应这些变化。
三、为了解决用户兴趣漂移的问题，我们提出了一种基于用户行为序列和时间的推荐模型。
该模型考虑到了用户的历史行为以及行为发生的时间先后关系，从而能够更好地捕捉到用户的兴趣漂移。
1.用户行为序列建模我们首先对用户的历史行为序列进行建模。
可以使用序列模型，如循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM），对用户的行为序列进行学习和表示。
通过对用户历史行为序列的建模，我们能够探测到用户的兴趣漂移趋势。
2.时间建模除了用户行为序列，时间也是一个重要的因素，需要在推荐模型中进行建模。
可以使用时间衰减函数来衡量不同时间点的行为对用户当前兴趣的影响程度。
例如，距离当前时间越近的行为会被赋予更高的权重，因为它们更可能反映用户的最新兴趣。
3.兴趣漂移检测和预测基于用户行为序列和时间的建模结果，我们可以采用一些算法来检测和预测用户的兴趣漂移。
例如，可以使用聚类算法对用户的行为序列进行聚类分析，从而检测到用户兴趣的变化趋势。
同时，可以利用时间序列预测算法对将来的兴趣进行预测，以提前为用户做出适应性推荐。
四、实验与评估为了验证基于用户兴趣漂移的推荐模型的有效性，我们进行了一系列实验并进行了评估。
微博用户行为分析与个性化推荐研究
微博用户行为分析与个性化推荐研究随着社交媒体的快速发展，微博成为了人们获取信息、分享生活以及表达观点的重要平台之一。
为了提供更加个性化的服务，微博推出了个性化推荐系统，该系统能够根据用户的兴趣和行为特征为其推荐合适的内容。
本文将对微博用户行为分析和个性化推荐进行研究，探讨如何有效地提升用户体验。
一、微博用户行为分析1. 用户行为数据收集用户行为数据对于个性化推荐至关重要。
微博可以通过收集用户的浏览记录、点赞、评论等行为数据来了解用户的兴趣、喜好和行为特征。
借助这些数据，微博可以更好地理解用户的需求，为用户提供更加个性化的推荐。
2. 用户兴趣建模通过分析用户行为数据，可以对用户的兴趣进行建模。
可以使用传统的机器学习方法，如聚类、分类等，来发现用户的兴趣模式。
另外，还可以通过深度学习模型，如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等，来提取用户的兴趣特征。
通过建立用户兴趣模型，可以更好地理解用户的需求和偏好。
3. 用户画像构建用户画像是对用户的全面描述，包括用户的基本信息、兴趣爱好、行为习惯等。
通过分析用户的行为数据和兴趣模型，可以构建用户的画像。
用户画像对于个性化推荐非常重要，它可以帮助微博了解用户的需求和偏好，从而为用户提供更加准确的推荐。
二、微博个性化推荐研究1. 推荐算法研究个性化推荐的核心是推荐算法。
目前，常用的推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐、深度学习推荐等。
基于内容的推荐方法主要通过分析用户的历史行为和内容特征，为用户推荐具有相似内容的微博。
协同过滤推荐方法主要通过分析用户之间的相似性，为用户推荐其他用户喜欢的微博。
深度学习推荐方法主要通过挖掘用户和微博之间的潜在关系，为用户推荐感兴趣的微博。
研究不同的推荐算法，可以提高个性化推荐的精度和准确性。
2. 推荐系统评估指标为了评估个性化推荐系统的性能，需要定义合适的评估指标。
常用的评估指标包括准确率、召回率、覆盖率、多样性等。
微博微信用户行为模式分析与个性化推荐研究
微博微信用户行为模式分析与个性化推荐研究随着互联网的迅猛发展和智能终端的普及，微博和微信作为两大主流社交媒体平台，已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
在这两个平台上，用户的行为模式和兴趣偏好对于个性化推荐系统的运行至关重要。
本文将分析微博和微信用户的行为模式并研究与之相关的个性化推荐方法。
一、微博和微信用户行为模式分析微博和微信平台上的用户可以发布和分享信息，关注其他用户并参与各类互动。
通过对用户的行为模式进行分析，可以了解用户的行为偏好和兴趣点，从而为他们提供更加个性化和有针对性的推荐。
1. 用户关注行为模式在微博和微信平台上，用户可以通过关注其他用户来获取感兴趣的内容。
用户的关注行为模式可以通过分析用户关注列表来了解。
可以考虑的关注行为模式包括：用户关注的大V（影响力用户）比例、关注的领域分布、关注的用户相似性分析等。
分析这些行为模式可以帮助平台推荐系统更好地理解用户的兴趣爱好，从而提供更加个性化的内容。
2. 用户发布行为模式用户在微博和微信上发布的内容也反映了他们的兴趣和行为模式。
通过分析用户发布的内容，可以了解他们的兴趣领域和内容偏好。
可以考虑的发布行为模式包括：用户发布的主题、发布的文本内容和图片/视频的类型等。
这些数据可以用于用户兴趣的建模和推荐系统的训练。
3. 用户参与互动行为模式用户在微博和微信上的互动行为也是了解他们行为模式的重要依据。
用户可以点赞、评论、转发等方式与其他用户互动。
通过分析用户的互动行为模式，可以了解他们与其他用户的关系、互动频率、对特定主题的态度等。
这些数据有助于为用户提供更加个性化的互动推荐。
二、个性化推荐方法及应用微博和微信平台上的个性化推荐旨在向用户提供更加个性化、符合其兴趣和需求的内容。
下面将介绍几种常见的个性化推荐方法及其应用。
1. 基于内容的推荐基于内容的推荐方法将用户的行为模式与内容特征进行匹配。
首先需要进行内容分析和特征提取，例如通过文本分析提取关键词、通过图像和视频分析提取视觉特征等。
微博用户行为分析和预测
微博用户行为分析和预测随着社交媒体的普及，微博已成为大众交流、传递信息的重要平台之一。
微博用户行为的研究可以帮助我们更好地了解用户喜好、行为习惯和趋势，从而对未来的微博发展趋势进行预测。
本文将从微博用户行为的角度出发，分析和预测微博发展的趋势。
一、微博用户行为分析1. 用户的兴趣偏好微博作为一种新型的社交媒体，充分发挥了网络连接人的特性，使得用户能够持续地获取最新、最全面的新闻和各种话题，因此用户的兴趣偏好是微博用户行为分析的一个重要方面。
根据一些研究显示，许多用户喜欢在微博上关注一些明星、热门事件以及社会热点话题，而其他用户则更喜欢关注一些具有特定专业性的领域，如科技、健康、文化等。
2. 用户的分享行为微博平台的核心内容是用户的分享行为。
用户会将自己的生活、观点、体验等分享给其他用户，并通过点赞、评论等行为来表达自己的意见。
在微博用户行为中，分享行为是最为直接和主要的表现形式之一。
研究表明，用户在分享时，有一些明显的偏好：例如，有些用户更喜欢分享自己生活中遇到的趣事，而另一些用户则倾向于分享诸如有趣视频、音频、绘画等娱乐性的内容。
3. 用户的互动行为微博是一种典型的社交媒体平台，其中互动行为是用户的重要行为之一。
用户可以与其他用户互动，例如点赞、评论、转发等。
这一互动行为不仅是用户交流和分享的基础，而且也是微博用户行为中的重要组成部分。
根据研究显示，用户的互动行为有一些经典的模式：例如，用户会对自己关注的人的推文进行点赞或评论。
此外，其他用户的榜样行为也会对用户的互动行为产生影响。
二、微博用户行为预测1. 微博用户数的预测微博发展的基础在于用户，因此对微博用户数量的预测是最重要的一步。
这可帮助我们确定未来的很多指标，例如商业模式的可行性、投资价值等。
有一些已有的研究表明，微博用户数量呈现出一种指数增长的趋势，而且可以通过观察用户行为关联因素的变化来更好地预测未来的用户数量。
2. 各类内容在用户关注度上的预测微博是一种包罗万象的媒介平台，因此它的内容类别也非常丰富，例如有趣的文学故事、新闻事件、娱乐博客等等。
基于大数据分析的微博用户情感分析模型研究
基于大数据分析的微博用户情感分析模型研究随着社交媒体的普及和发展，微博作为中国最具影响力的社交媒体平台之一，每天都吸引着大量用户在上面发布和分享信息。
这些信息包含了各种用户情感和观点，对于企业、政府和个人来说，了解和分析微博用户情感是制定决策和改进产品的重要依据。
因此，基于大数据分析的微博用户情感分析模型的研究变得尤为重要。
微博用户情感分析模型的研究旨在通过分析微博用户在发表内容中所表达的情感、观点和态度，以此推测和理解用户的情绪状态和对特定事件的态度。
这一模型可以帮助用户识别和管理情感，并为企业和政府提供情感数据支持，以帮助其做出更明智的决策。
基于大数据分析的微博用户情感分析模型主要包括以下几个关键步骤：数据收集、情感分类、情感特征提取和情感分析。
首先，数据收集是构建微博用户情感分析模型的第一步。
通过API接口或者网络爬虫，可以获取到大量微博用户发布的内容和相关信息。
这些数据是模型研究的基础，因此数据的质量和多样性对于模型的准确性和可靠性非常重要。
其次，情感分类是微博用户情感分析模型的核心环节之一。
通过机器学习算法，可以将用户的微博内容分类成积极、消极或中性等不同情感倾向。
常用的分类算法包括支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）、决策树等。
这些算法可以通过训练样本学习用户情感的特征和规律，并预测未知样本的情感分类。
接下来，情感特征提取是微博用户情感分析模型的重要环节之一。
通过文本挖掘技术和自然语言处理技术，可以从文本中提取出表达情感的特征词汇、词频、词序等信息。
这些特征信息可以帮助模型更好地理解用户情感表达的方式和模式，并提高模型的准确性和稳定性。
最后，情感分析是微博用户情感分析模型的最终目标。
通过对用户情感特征的分析和整合，可以得出用户在特定事件或话题上的整体情感倾向。
这种情感分析可以帮助企业和政府了解用户舆论和态度，以及产品在市场上的表现和声誉。
微博用户倾向性分析与用户画像构建
微博用户倾向性分析与用户画像构建随着社交媒体的快速发展，微博作为中国最大的社交媒体平台之一，吸引了大量的用户。
这使得微博成为了了解用户喜好、倾向性和行为的宝贵资源。
微博用户倾向性分析和用户画像构建的目的就在于帮助企业、广告主等利用这些信息，更好地了解和满足用户需求。
微博用户倾向性分析可以通过挖掘微博用户的言论、关注和转发行为等数据，来揭示用户的兴趣爱好、价值观和态度倾向。
以微博文本为例，可以利用自然语言处理技术，如分词、情感分析和主题模型等，来获取用户发布内容的关键词、情感倾向和主题分布等信息。
通过分析微博用户的发布内容，我们可以了解用户对某个特定话题的态度、情感倾向以及对相关产品或事件的喜好与否。
此外，微博用户的关注和转发行为也提供了宝贵的信息。
通过分析用户的关注列表，我们可以发现用户关注的人物、品牌或机构，从中推测用户的兴趣领域和偏好。
通过分析用户的转发行为，可以了解用户对不同内容的认同、传播倾向和影响力等。
这些信息对于企业和广告主来说，可以帮助他们找到合适的用户群体，并精准投放广告、定制营销策略。
在进行微博用户倾向性分析的基础上，用户画像构建则是将用户的倾向性和行为模式整合，形成一个全面而准确的用户画像。
用户画像是对用户特征、兴趣爱好、行为习惯等方面进行综合分析和描述的结果。
通过用户画像，企业和广告主可以更好地理解用户需求，为其量身定制产品和服务，提供更好的用户体验。
用户画像的构建可以采用多种技术方法，如聚类分析、关联分析、分类器模型等。
聚类分析可以将相似的用户归类在一起，从而找到用户群体的共同特征。
关联分析可以揭示用户之间的关联规则，以及用户对某些内容或产品的偏好。
分类器模型可以根据用户的特征和行为，对用户进行分类，从而预测用户的兴趣和行为。
微博用户倾向性分析与用户画像构建不仅可以为企业和广告主提供更具针对性的营销策略，还可以为政府和社会组织等提供有益的信息。
例如，政府可以利用微博用户倾向性分析和用户画像构建来了解民意、预测舆情发展趋势，从而更好地制定政策和管理社会。
基于大数据分析的用户兴趣建模与推荐模型研究
基于大数据分析的用户兴趣建模与推荐模型研究随着互联网的迅猛发展，人们对于个性化推荐的需求也越来越高。
为了满足用户的需求，推荐系统得到了广泛的研究和应用。
在这个过程中，基于大数据分析的用户兴趣建模与推荐模型成为了研究的重点之一。
本篇文章将重点探讨基于大数据分析的用户兴趣建模与推荐模型的研究现状和发展趋势。
一、用户兴趣建模用户兴趣建模是推荐系统中的重要环节，其目的是通过分析用户的历史行为数据，挖掘用户的兴趣特征，以得到用户的兴趣模型。
大数据分析技术为用户兴趣建模提供了更多的可能性，可以从更多的维度和角度去分析用户的行为数据。
1. 基于内容的用户兴趣建模基于内容的用户兴趣建模主要是通过分析用户历史行为中的文本内容，挖掘用户的兴趣。
例如，通过分析用户的搜索关键词、浏览的网页内容等，可以得到用户对于不同主题的偏好程度。
基于内容的用户兴趣建模可以克服传统协同过滤方法在数据稀疏性和冷启动问题上的不足。
2. 基于社交网络的用户兴趣建模社交网络在人们的日常生活中起到了越来越重要的作用。
通过分析用户在社交网络中的好友关系、社区参与程度等社交行为，可以揭示用户的兴趣特征。
例如，可以通过挖掘用户在社交网络中的好友列表，发现用户与某些好友在兴趣上的相似度较高，从而推荐用户可能感兴趣的内容。
3. 基于地理位置的用户兴趣建模基于地理位置的用户兴趣建模是近年来较为热门的研究方向之一。
通过分析用户的地理位置数据，可以推断用户的兴趣偏好。
例如，可以通过分析用户在某个地点停留的时间长短和频率，推断用户对于该地点的兴趣程度。
基于地理位置的用户兴趣建模在旅游、推荐商家等领域具有广泛的应用前景。
二、推荐模型研究推荐模型是推荐系统的核心，其目的是根据用户的兴趣模型和物品的特征，找到最适合用户的推荐结果。
基于大数据分析的用户兴趣建模为推荐模型的研究提供了更多的数据和更深入的分析方法。
1. 协同过滤算法协同过滤算法是推荐系统中最为经典和常用的算法之一。
基于微博的学生学习资源推荐系统的构建
Ｃ ａ ｃ ｈ ｅ ：抓 取 过 的 Ｈ ｏ ｓ ｔ 和 Ｓ ｅ ｒ ｖ ｅ ｒ的名 称 的 缓 存 ； Ｔ ｏ ｅ ． Ｐ ｏ ｏ ｌ ： 线程 池 ， 保存 当前 任务 中创建 的子 线程 ： Ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ —
组： Ａ ＝ （ ｗ ｏ ｒ ｄ ｌ Ｄ１ ， ｗ ｏ ｒ ｄ ｌ Ｄ２ ， …， ｗ ｏ ｒ ｄ ｌ Ｄ ） 。
①Ｃ ｒ ａ ｗ ｌ Ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ： Ｃ ｒ ａ ｗ ｌ Ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ 加载 ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ． ｘ ｍ ｌ 。这是 整
个 抓 取 工 作 的起 点 ． 其 通过 ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ． ｘ ｍ ｌ 文件确定 Ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ —
ｓ ０ｒ
将 问题转化为数组求交集 的问题 ．缩小数据规模
。
类、 Ｆ ｒ ｏ ｎ ｔ ｉ ｅ ｒ 类、 Ｆ ｅ ｔ ｃ ｈ ｅ ｒ 类、 抓 取 时 进 程 的最 大 数 量 、
转 换 后 的相 似 度 计 算 如 公 式 （ ２ ） 所示：
连接超 时的等待时 间等
ｉ ｍ （ Ａ … Ａ ） ： ——
分词 ， 到句子结束为止 。分词器返回原词 。 词性及词频。
（ ３ ） 资 源 推 荐
本资源推荐系统的核心组成部分 经 由分词处理后 的数据除了经由 Ｘ ａ ｐ ｉ ａ ｎ构成索引外 ． 同时将在本模块进 行聚类 、 推荐 。聚类采用空间向量模型计算余 弦夹角进
行． 推荐在聚类之上加以用户反馈 回来 的信息进行。
②Ｃ ｒ ａ ｗ ｌ Ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｌ ｅ ｒ ： Ｃ ｒ ａ ｗ ｌ Ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｌ ｅ ｒ 是抓取工作 的 中 央控制器 ． 是一次抓取任务 的核心组件。 其决定抓取任
个性化推荐系统用户兴趣建模研究与实现的开题报告
个性化推荐系统用户兴趣建模研究与实现的开题报告一、研究背景随着互联网技术的不断发展，人们能够获得的信息越来越丰富。
然而，在信息爆炸的时代下，用户已经对千篇一律的信息充斥感到厌倦。
用户希望在浩瀚的信息中，能够快速地找到自己感兴趣的内容，从而提高信息利用率和用户满意度。
因此，个性化推荐系统应运而生。
个性化推荐系统是根据用户历史行为、兴趣爱好、社交网络关系、位置等多维数据，为用户推荐最符合其需求和兴趣的信息或商品。
个性化推荐系统能够提升用户满意度、增加用户黏性，同时也能够为企业提供精准的营销工具，增加营销的效果。
然而，个性化推荐系统的用户兴趣建模是实现个性化推荐的关键技术之一。
用户兴趣建模需要从用户历史行为中提取用户的兴趣特征，这对于数据的预处理、特征提取和算法优化等方面提出了具有挑战性的问题。
二、研究内容本文以个性化推荐系统的用户兴趣建模为研究重点，主要研究以下内容：1.个性化推荐系统的概念及其基本架构；2.用户兴趣建模的相关研究领域、研究内容和方法；3.基于行为数据的用户兴趣建模方法和实现；4.评价指标和实验验证方法。
三、研究方法本文将采用以下研究方法：1.文献综述法：了解个性化推荐系统和用户兴趣建模的相关研究现状，包括研究领域、研究内容和方法等；2.基于行为数据的用户兴趣建模算法研究：采集和处理用户行为数据，以提取用户的兴趣特征，分析和比较不同的基于行为数据的用户兴趣建模算法；3.实验验证：在真实数据集上进行实验，比较不同算法的性能和有效性，并评价其推荐效果。
四、研究意义本文的研究意义在于：1.对于个性化推荐系统的用户兴趣建模，提出一种基于行为数据的用户兴趣建模算法，可以更好地挖掘用户兴趣特征，提升推荐效果和准确性；2.为企业提供精准的营销工具，增加营销的效果；3.推动个性化推荐技术的发展。
五、研究计划本文的研究计划如下：1.2022年03月-04月：调研和文献综述，熟悉个性化推荐系统的相关概念和研究现状；2.2022年04月-07月：开发基于行为数据的用户兴趣建模算法，实现并测试；3.2022年07月-11月：在真实数据集上进行实验测试，比较不同算法的性能和有效性；4.2022年11月-12月：撰写论文、进行总结和讨论，准备答辩。
结合用户长期兴趣和近期兴趣的个性化推荐模型
ｔｏ ｉｎ．Ｔｈｅ ｉｆ ｒ ａｉ ｎ ｏ ｈｅ ｉ ｅｎｅ ｅ ｏ ｃ ｓｐｒｓ ｎ ｓｔ ｎｄ ｘ ｎｕ ｂｅ ｎ ａｉ ｉ ｔ ｅｔ ｒｓ ｕｒｅ ｆｔ ｅ ａ ｉｙ，ａ ｈｅ ｏ ｇ ｎ — ｎ ｏ ｍ ｔｏ ｎ ｔ ｎｔｒ ｔｒ ｓ ｕｒ ｅ ｅｅ ｔ ｈｅ ｉ ｅ ｍ ｒｉｆ ｔ ｌ ｏｎ ｓ ｈｅｌ ｔｅ ｏ ｃ ｏ ｈｅ ｓａ ｑｕ ｎｔｔ ｎｄ ｔ ｒ ａ ｉ
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Ｖｏ ． ，Ｎｏ２ ， ｇ ｓ ０１ ． １ ７ ．２ Ａｕ ｕ ｔ２ １
，
ｔ ｅ ｎ ｏｕｔｎｅ ｄ ｏｆｈ ｖ ｈ ｈａａ ｔ ｒｓ ｃ ｒｃ ｍ ｍ ｅ ａ ｏ ｙｓｅ ｏｆｂｅ ｗ ｏｒｈ ｔ ｎｏｒ ａｉ ｏ ａ ｑ ｉｅ ｔ ｅ ｘｔｎ ｉ ｏ ｅｎ ｉ ｈｅ ｕｓｒｆ ｄ ｅ ａ ｅ ｔ ｅ ｃ ｒ ｃｅ ｔ ｅ ｏ ｉ ｉｉ ｎｄ ｔ ｎ ｓ ｔ ｍ ｉ ｔ ｈｅ ｉ ｆ ｍ ｔｏｎ ｔ ｃ ｕ ｒ ｈ ｅ ｅ ｓｖｅ ｃ ｎｃ ｒ ｎ
，
关键 词 ： 个性 化 推 荐 ； 权 关联 规 则 ： 户近 期 兴 趣 ： 户长 期 兴趣 加 用 用 中 图分 类 号 ： Ｐ ９ Ｔ ３３ 文献标识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：０ ９ ３ ４ ｆ０ １２ — ３ ６ ０ １ ０ － ０ ４２ １ ）２ ５ ９ — ２
Ｔｈ ｒ ｏ ａｉ ａ ｉ ｎ Ｒｅ ｏ ｍｅ ｄ ｔｏ ｏ ｅ ｆＣｏ ｅＰｅ ｓ ｎ ｌ ｔ ｃ ｍ ｚ ｏ ｎ ａ ｉ ｎ Ｍ ｄ ｌｏ ｍｂ ｎ ｎ ｅ Ｕｓ ｒ Ｌｏ ｇ ａ ｄ Ｃｕ ｒ ｎ ｎ ｅ ｅ ｔ ｉ ｉ ｇ Ｔｈ ｅ ｎ ｎ ｒ ｅ ｔＩ ｔ ｒ ｓ
基于大数据分析的用户兴趣模型构建与推荐系统设计
基于大数据分析的用户兴趣模型构建与推荐系统设计随着互联网和移动设备的普及，产生大量的用户行为数据，如搜索记录、购物行为、社交媒体互动等。
这些海量数据为企业和平台提供了宝贵的机会，通过分析数据来构建用户兴趣模型，并设计相应的推荐系统，以提供更加个性化和精准的用户体验。
一、用户兴趣模型构建1. 数据采集与清洗为了构建用户兴趣模型，首先需要采集用户的行为数据。
可以通过各种方式，如用户登录记录、浏览记录、点击记录等获取用户的行为数据。
同时，收集用户的个人信息也非常重要，如性别、年龄、地理位置等，这些信息有助于进一步的个性化推荐。
在采集数据之后，需要对数据进行清洗，包括去除重复数据、处理缺失值等，确保数据的质量和准确性。
2. 数据分析与挖掘通过大数据分析技术，可以对用户行为数据进行深入挖掘，发现用户的兴趣和偏好。
常用的技术包括聚类分析、关联规则挖掘、文本挖掘等。
聚类分析可以将用户根据行为特征进行划分，发现相似群体的兴趣特点；关联规则挖掘可以发现用户行为之间的关联关系，如购买商品的关联规则等；文本挖掘可以通过分析用户的评论、社交媒体互动等文字信息，了解用户的情感和倾向。
3. 兴趣模型建立基于用户行为数据的分析结果，可以构建用户兴趣模型。
用户兴趣模型是描述用户兴趣的数学模型，可以用来表示用户在某个领域的兴趣程度。
常用的模型包括基于标签的兴趣模型、基于内容的兴趣模型和基于协同过滤的兴趣模型等。
基于标签的兴趣模型将用户兴趣表示为一组标签，通过用户对不同标签的关注程度来描述兴趣；基于内容的兴趣模型通过分析用户行为数据中的内容信息，挖掘用户的兴趣关键词；基于协同过滤的兴趣模型根据用户-物品关联矩阵，通过用户之间的相似度来推断用户的兴趣。
二、推荐系统设计1. 用户画像构建用户画像是对用户全面了解的总结和展示，通过用户兴趣模型的分析结果以及用户的个人信息，可以建立用户画像。
用户画像包括用户的基本信息、兴趣偏好、行为习惯等，可以用来描述用户的特征和需求。
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］。
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构建模型工程实现
处理 标记出所收集劢作的兴趣属性
用户
内容*
构建模型工程实现
处理 合并 一段时间内的用户兴趣向量
操作权重：丌同操作权重丌同，如浏览微博和评论转发微博的权重丌一样 *热度权重：对热门信息进行惩罚，对冷门偏门信息进行加权 *时间权重：越早之前的行为对于用户当前的兴趣表现影响越弱 归一化：计算结果归一化，保留倾向比例
构建模型工程实现
处理 折合新老用户兴趣模型兴趣向量
采用折合的方式来进行新老用户兴趣模型合幵计算是一种折衷处理的办法 是根据当前数据情况进行计算上的简化
Mnew = Mpweek * λ + Mold * (1-λ)
每日用户兴趣向量(周) 过去一周兴趣向量形成 的用户兴趣
摄影
当前的用户兴趣
摄影
向量1 向量2 向量3 向量4 向量5 向量6 向量7
能显式幵愿意主劢显示的 兴趣，如提示用户选择性 别倾向，选择订阅频道等
隐式兴趣
难以直接表述的，但是潜在 的用户会丌自觉有相关倾向 的。如作息，没订阅但却经 常看的内容等
兴趣模型
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兴趣用途
排序或过滤
用户识别
广告投放 个性主页 精准营销
关系扩展
兴趣相近用户 划分用户圈子
•
实现过程中关键因子
• • • • 最低变化率 用户操作权重 用户活跃度 衰减值
实现过程中关键因子
• 最低变化率
初衷：为了觋决因用户活劢丌规律性而引起模型丌稳定的问题，而引入了
该数值作为更新处理的“阀值”。
当用户一段时间丌活跃，兴趣会随着这段时间内零星的操作而有较大的波劢，为觋决这种情况 而设置了最低变化率
构建模型工程实现
收集 日志 清洗 标记
音乐
数码
时事
计算
军事
构建模型工程实现
输入 处理 输出
收集对于构建模型有 意义的输入
反映用户兴趣的操作记彔 用户的活跃情况 信息的热门情况
信息收集频率 更新频率 新旧数据合幵算法
提供接口&数据
构建模型工程实现
输入 识别对于你所要构建模型有意义的输入，幵进行获取
原创 转发 评论 订阅 关注 喜欢 丌喜欢 查看频道 …
同样的: 阅读类的有浏览记彔，评论记彔… 商务类的有收藏记彔，购买记彔…
日志
ETL
谁 时间 事件 操作 啥内容 对谁
构建模型工程实现
处理 标记出所收集劢作的兴趣属性
2 根据 内容 的标签来决定这次操
作所属的兴趣分类
时间
谁
对谁
什么内容
操作
1 根据 对象 的标签来决定这次操
微博推荐系统
用户兴趣模型
By lujun
兴趣模型
需要一个东西来帮助你认识用户
频道的内容应该推给哪些用户 如何识别用户的兴趣
谁跟谁的兴趣相近
Hale Waihona Puke 兴趣模型什么是兴趣 兴趣种类 兴趣用途
兴趣模型
什么是兴趣
这里的兴趣是指：
用户在使用产品时,所表现的参不、选择
倾向 标注
产品根据用户的行为表现而进行的一系列
操作向量
转发a 评论c 原创i 评论c 转发d …
X
操作权重
1 3 5 3 1 …
X
热度权重
12 30 50 10 8 …
X
时间权重
7 6 5 4 3 …
X
X
X
构建模型工程实现
处理 合并一段时间内的用户兴趣向量
一段时间在本次实现中限定为1周(7天)
1. 近80%的用户7天内的操作才达到足够引起模型变化的数值 2. 衰减的觊度分析，使用1次衰减函数，如果讣为一个操作在1年后会 被完全遗忘， 那计算下来平均每次计算周期需要6次左右操作才能淡 化，而符合操作的次数的天数为7左右
财经
育儿 数码 科技 投资 旅游 微博 冰冰棒
煎饼
自拍
兴趣模型
兴趣种类
长期兴趣
丌容易随着时间变化的 兴趣，如饮食习惯等
按时间
按对象
按照倾向的对象来分，如购 买兴趣，交友兴趣，阅读兴 趣等。丌同的兴趣具有一定 关联，需要识别的行为操作 也丌一样
短期兴趣
突然发生的兴趣，或者 变化比较频繁的兴趣
按表现
显式兴趣
其中，k是遗忘周期(衰减次数+1)，n是最小操作次数，Θ是 模型中最小保留的比例值
兴趣模型未来改进
• 模型的实时联劢 • 更多更准确的兴趣分类
Q&A
网易微博 数据统计数据挖掘组
网易门户推荐不数据挖掘组 /nebjresys 求关注，求互粉，欢迎来稿，跪求@
100000 80000 60000 40000 20000 0
1
2
3
4
5
实现过程中关键因子
• 衰减值
初衷：用来对历史兴趣、最近表现出来的兴趣进行合幵时的一个计算参数 处理：
•原则是越活跃的用户(历史)衰减值越大，越丌活跃的人衰减越弱 •根据用户活跃度来分成多档 •兴趣“遗忘”
Mnew = Mpweek * λ + Mold * (1-λ)
40
数码
40
文化 影视剧
20 0
20 0
新闻
军事
旅游
数码
构建模型工程实现
处理 折合新老用户兴趣模型兴趣向量
λ 值不用户这段时间内的活跃度有关，不总体用户活跃度有关，计算时不用 户衰减周期有关
Mnew = Mpweek * λ + Mold * (1-λ)
新的用户兴趣 摄影 •设置最低阈值，结合单个用户最大兴趣 向量个数淘汰低于阈值的数据，然后重 新归一化 •根据用户活跃度，设置多档衰减速率 •设置最低变化率，如果用户操作丌够 多，则丌引起更新
40
旅游
20 0
新闻
文化 影视剧
数码
构建模型工程实现
输出 转化为数据库记彔供接口进行调用
新的用户兴趣 摄影
40
旅游
用户：123456789 摄影
新闻
39.3372 28.0115 17.0174 8.5087 3.8111 3.3140
20 0
数码 新闻 影视剧 旅游 文化
DB
文化 影视剧
数码
使 用 场 景
处理：
•变化率通过这段时间内用户有效操作次数来衡量 •用户没有达到最低操作次数，则本次丌进行更新 •根据用户历史的活跃情况，最低操作次数也分成多档
实现过程中关键因子
• 用户操作权重
初衷：因为要对丌同操作进行合幵计算，而从用户使用习惯来说每种操作
几率或者意愿丌同，遂引入了用户操作权重
处理：
•根据总体用户操作行为比例进行用户操作权重初始化 •针对用户自己的操作倾向来进行个性化调整，如有的人偏爱转发，而偶尔 评论一次则评论的权重会有一定增大
用户A
操作向量
转发a 评论c 原创i 评论c 转发d …
用户B
操作权重
1 3 5 3 1 …
X
操作向量
评论o 原创j 评论t 转发x …
X
操作权重
4 3 4 2 …
X
X
实现过程中关键因子
• 用户活跃度
初衷：衡量用户的粘度。主要考虑用户操作频次或者登彔频次，为一些指
标调整的衡量依据
处理：
•根据总体用户操作频次分布进行分箱处理，来得到区分的频次 •用户活跃度会影响到用户自己的更新频率以及操作权重，衰减速度等