《面向大数据的搜索与推荐算法》
面向多源异构数据的个性化搜索和推荐算法综述
第41卷第2期2024年2月控制理论与应用Control Theory&ApplicationsV ol.41No.2Feb.2024面向多源异构数据的个性化搜索和推荐算法综述暴琳1,朱志宇1†,孙晓燕2,徐标3(1.江苏科技大学自动化学院,江苏镇江212100;2.中国矿业大学信息与控制工程学院,江苏徐州221116;3.汕头大学工学院,广东汕头515063)摘要:高效精准的个性化搜索、推荐等服务可为人们生产生活带来极大便利,而随着互联网技术的迅猛发展,面向多源异构数据的个性化搜索和推荐任务逐渐变得日趋复杂,也是当前大数据分析及个性化服务领域的研究热点和难点.个性化搜索和推荐算法广泛收集多源异构数据,获取用户偏好信息,利用各类机器学习、深度学习等技术,构建用户兴趣偏好模型,预测用户偏好,推荐满足用户个性化需求和偏好的项目或内容,提升用户的使用体验和网站平台的商业利益.本文介绍面向多源异构数据的个性化搜索问题的数学描述,综述面向多源异构数据的个性化搜索和推荐算法的相关研究工作,包括:传统个性化搜索和推荐算法、融合多源异构数据的个性化搜索和推荐算法以及动态个性化搜索和推荐算法等相关研究现状,整理了算法常用数据集、性能评价指标及评估体系,进一步阐明了目前面向多源异构数据的个性化搜索和推荐方法的实际应用场景及今后研究的发展方向,并讨论了存在的不足及所面临的严峻挑战,期望为相关领域的研究人员提供有益帮助.关键词:个性化搜索;多源异构数据;用户兴趣模型;深度学习引用格式:暴琳,朱志宇,孙晓燕,等.面向多源异构数据的个性化搜索和推荐算法综述.控制理论与应用,2024, 41(2):189–209DOI:10.7641/CTA.2023.20100Review on personalized search and recommendation algorithms formulti-source heterogeneous dataBAO Lin1,ZHU Zhi-yu1†,SUN Xiao-yan2,XU Biao3(1.College of Automation,Jiangsu University of Science and Technology,Zhenjiang Jiangsu212100,China;2.School of Information and Control Engineering,China University of Mining and Technology,Xuzhou Jiangsu221116,China;3.College of Engineering,Shantou University,Shantou Guangdong515063,China)Abstract:Efficient personalized search service can bring great convenience in the production and life.With the rapid development of Internet technology,personalized search and recommendation task tends to become increasingly complex and is a hot research topic in thefield of big data analysis.Personalized search and recommendation algorithms extensively collect user-generated content and obtain users’preference information.By using various machine learning,deep learning and other technologies,these algorithms build user interest preference models,predict users’behaviors,and recommend personalized items.It will improve users’experiences and commercial benefits.This paper introduces the description of the personalized search problem,and reviews the research work on the personalized search and recommendation algorithms for multi-source heterogeneous data.It includes traditional personalized search algorithms,personalized search algorithms with multi-source heterogeneous data and dynamic personalized search algorithms.It sortes out common data sets and evaluation indicators,and clarifies the practical application scenarios and development directions of the personalized search methods for multi-source heterogeneous data.It also discusses the deficiencies and challenges,which is expected to be helpful to researchers in relatedfields.Key words:personalized search;multi-source heterogeneous data;user interest model;deep learningCitation:BAO Lin,ZHU Zhiyu,SUN Xiaoyan,et al.Review on personalized search and recommendation algorithms for multi-source heterogeneous data.Control Theory&Applications,2024,41(2):189–209收稿日期:2022−02−08;录用日期:2023−03−30.†通信作者.E-mail:**************;Tel.:+86511-84401153.本文责任编委:张丽清.国家自然科学基金项目(61671222,61876184),广东省自然科学基金项目(2021A1515011709),广东省数字信号与图像处理技术重点实验室开放基金项目(2021GDDSIPL–06)资助.Supported by the National Natural Science Foundation of China(61671222,61876184),the National Natural Science Foundation of Guangdong Province(2021A1515011709)and the Open Foundation of the Key Laboratory of Digital Signal and Image Processing of Guangdong Province (2021GDDSIPL–06).190控制理论与应用第41卷1引言近年来,随着互联网、大数据等技术的迅猛发展,互联网规模和用户数量呈现急剧增长的态势[1–5].用户作为数据的主动创造者,在网络中进行各种各样的行为和活动,包括:浏览网页、观看时事新闻、接收内容推荐、购物、出行通讯、休闲娱乐等事务,聚集了大量的多源异构用户生成内容(usergenerated contents, UGCs),如:用户画像、用户评分、类别标签、用户行为、文本评论、图像、音频、视频、位置信息、社交知识等,用户之间形成了日益错综复杂的社交网络关联.同时,这些UGCs数据蕴含着丰富的用户偏好信息,具有数量巨大、来源与结构多样化、多模态、稀疏性、无序性、不完整性、动态演化及传播社会性等特点,成为典型的个性化搜索和推荐系统的大数据环境.此外,这些海量多源异构UGCs也是各类互联网平台和移动应用商家获取信息、提高业绩、提升用户满意度和服务质量的重要来源.然而,这些海量信息给用户带来新资讯的同时,也将湮没大量有用信息,增加了用户筛选、甄别、处理信息,并最终做出决策的难度,即带来了“信息过载”问题[6–10].个性化搜索和推荐算法作为一种重要的智能信息过滤手段和服务方式,帮助用户从海量信息中搜寻满足其潜在需求及兴趣偏好的项目或内容(如:商品、音乐、微博、新闻等).同时,利用算法精准确定目标受众,让一些有价值的信息能够触达潜在用户,有效缓解“信息过载”,提升用户的实际使用体验和电子商业平台的经济效益,更好地服务于国计民生,实现供需双赢[11–15].近年来,涌现出了许多电子商务、信息检索、新闻推送、音乐/视频点播等领域的商用个性化搜索和推荐系统,例如:为用户推荐商品的亚马逊、中国电子商务平台淘宝网、电影推荐平台豆瓣网、信息检索平台百度、文章推荐系统GroupLens等,通过将浏览者转化为购买者,增加交叉销售、建立客户忠诚度、增强用户粘性,成功实现经济效益转化.然而,在复杂环境下的个性化搜索和推荐任务中,由于各用户的生活习惯、文化背景等差异较大,且当用户无明确信息需求或搜索意图时,使用传统大范围、无差别的推荐方法,往往无法取得良好的推荐效果,难以满足个性化需求,同时无端耗费了用户获取有用信息的精力及专注力.如何在复杂海量多源异构用户生成数据环境中,深入挖掘用户兴趣偏好,及时跟踪用户偏好,期望通过具体方法自动搜寻情景、项目、用户三者之间的最佳匹配,实现高效而精准的个性化搜索和推荐,提高个性化服务综合质量,从而有效处理现实生产、生活中的工程实际问题.上述内容已成为当前人工智能领域的迫切需求、研究热点及目标.面向多源异构数据的个性化搜索和推荐系统将大数据处理、机器学习、深度学习等技术有机结合,新颖且富有挑战性,具有十分重要的理论研究价值和广阔的实际应用前景,受到学术界和工业界的广泛关注.本文主要介绍面向用户生成内容个性化搜索和推荐任务的相关背景知识,对于面向多源异构数据的个性化搜索和推荐算法及其相关应用研究进行全面综述.主要研究内容框图如图1所示.首先,需明确面向多源异构数据的个性化搜索和推荐任务解决问题的数学描述,理清求解思路和建模方法;其次,对于建模、求解过程中的子任务,依次设计合理的解决方案,如:多源异构数据的特征提取、融合多源异构数据、用户兴趣偏好模型构建等内容;然后,针对不同情况下的实际真实场景,提出高效的个性化搜索和推荐算法.在个性化搜索和推荐系统研究领域已存在许多研究工作,基本沿袭上述研究思路.本文对于面向多源异构数据的个性化搜索和推荐算法相关工作进行了全面而系统的综述,将从多视角、多方面分析、归纳、总结不同领域个性化搜索和推荐方法的关键技术、工程应用及实际效果.本文内容组织结构安排如下:第2节给出面向用户生成内容个性化搜索的数学描述;第3节阐述了个性化搜索和推荐算法的相关工作及研究现状;第4节展示了个性化搜索和推荐算法的常用数据集;第5节说明了算法的性能评价体系及评价指标;第6节讨论了个性化搜索和推荐系统的实际应用场景及未来研究发展方向;最后,第7节总结全文.2面向用户生成内容个性化搜索的数学描述面向UGCs的个性化搜索和推荐任务是在海量动态搜索空间中,深入挖掘多源异构用户生成数据,建立用户兴趣偏好模型,抽取用户偏好,帮助用户搜寻满足其潜在需求和个性化偏好的项目或内容,为用户推荐其感兴趣的个性化项目推荐列表.在个性化搜索过程中,用户需依据认知经验、兴趣偏好等,对于搜索对象进行定性分析、评价和决策,而该过程往往具有渐进性、主观性、模糊性、多样性、不确定性、不一致性、动态演化等复杂特性.因而,这类问题难以建立明确定义的数学模型及目标函数,且用户满意解的界定也是主观且因人而异的,其搜索结果和推荐效果完全由用户偏好主观决定.例如:对于同一任务(如:购买图书、搜索电影等),不同用户的需求和兴趣不同,同一用户不同时间段的需求和兴趣也可能不相同.另外,随着时间推移、环境迁移、信息量增加等多种因素影响,用户潜在需求和兴趣偏好逐渐清晰,甚至可能发生动态变化.因此,面向UGCs的个性化搜索和推荐问题本质上是一类复杂动态定性指标优化问题.面向多源异构UGCs个性化搜索任务的基本框图如图2所示.第2期暴琳等:面向多源异构数据的个性化搜索和推荐算法综述191㔃 Ⲵ⢩ ⢩ 䟿㺘⽪・㶽 Ⓚ Ⲵ⭘ 䏓 ⁑㘳㲁⭘ ㍒オ䰤 ⢩ Ⲵ Ґ䗷〻⭘ њ 䴰≲傡 Ⲵ ⸕䇶 㡚 ḷՈ ⁑Ҿ 䀓 Ⲵ⭘ 㹼Ѫ Ⲵ⢩ о⢩ 㺘⽪Ҿ 〟⾎㓿㖁㔌Ⲵ⭘ 䇴䇪 Ⲵ⢩ 䟿 㺘⽪Ҿ␡ 㖞 㖁㔌Ⲵ丣仁 Ⲵ⢩ ⢩ 㺘⽪Ҿ ⧟⾎㓿㖁㔌Ⲵ 䰤 Ⲵ⢩ о 䟿 㺘⽪Ҿ␡ ҐⲴ㶽 Ⓚ Ⲵ⢩ 䟿 㺘⽪Ҿ Ⓚ Ⲵ⭘ 䏓 ⁑图1面向多源异构数据的个性化搜索和推荐算法及其应用的研究内容框图Fig.1Diagram of personalized search and recommendation algorithms with multi-source heterogeneous data图2对于处理实际面向多源异构UGCs 个性化搜索任务的过程进行了详细展示,将图1概要性、静态性的说明以动态信息流转的方式呈现,更清晰地展现了个性化搜索和推荐过程中数据传导流向和问题求解过程.根据基本框图中各模块功能,面向多源异构UGCs 的个性化搜索任务可分为数据预处理模块、多源异构数据模块和个性化推荐模块.数据预处理模块主要收集互联网中产生的海量数据,并接收用户交互过程中产生的新的用户生成数据及新出现的项目,将这些信息进行初步的数据预处理.多源异构数据模块将上级模块输入的信息分门别类,进行相应的数据向量化表示,这里不同类型的数据处理方法不同,与后续构建的模型息息相关.个性化推荐模块将充分挖掘多源异构UGCs,构建基于多源异构数据的用户兴趣偏好模型,抽取用户偏好,设计面向多源异构数据的个性化搜索和推荐算法,预测用户未来可能的行为模式,并向用户推荐其可能感兴趣的项目或内容,生成项目推荐列表,提交给当前用户.若用户搜索到用户满意解,则交互式个性化搜索过程结束;否则,收集用户对于推荐结果的评价反馈,并进行效用评价.通过模型管理优化调整基于多源异构数据的用户兴趣偏好模型及相应的个性化搜索策略,进一步提高模型预测精度192控制理论与应用第41卷和推荐效果.这里,面向多源异构数据的个性化搜索和推荐问题的目标函数f u(x)定义如下:f u(x),s.t.u∈U,x∈X,(1)其中:U={u1,u2,···,u|U|}是用户集合,|U|表示用户数量;X={x1,x2,···,x|X|}是项目集合(可行解空间),通常X很大且稀疏,|X|表示项目数量,项目(解)x i含有n个决策变量,表示为x i=[x i1x i2···x in];用户u对于项目x的偏好程度为f u(x),其无法用具体数学函数精确量化表示,由用户u的认知经验和兴趣偏好决定,且在个性化搜索过程中可能发生动态变化.亴 ⨶⁑㺘ӂ㚄㖁 Ӕӂ⭏ 亩ⴞ 㦀 㺘Top/䶒 Ⓚ Ⲵњ ㍒ 㦀㇇⌅图2面向多源异构UGCs个性化搜索任务的基本框图Fig.2Diagram of personalized search task with multi-source heterogeneous UGCs个性化搜索算法和推荐算法将在可行域空间搜寻一组满足当前用户潜在需求且其可能感兴趣的项目推荐列表Top N,即N个具有较高f u(x)值的项目集合,进行有效的个性化项目推荐.因此,如何精准描述表达用户偏好的目标函数f u(x),辅助用户在复杂海量信息环境中尽快搜寻到用户满意解,是面向多源异构数据个性化搜索和推荐任务的重点及难点,也是目前人工智能领域亟待解决的难题.3个性化搜索和推荐算法相关工作广泛收集互联网中的用户生成内容和相关项目内容信息,如:用户画像、项目类别标签、项目内容属性、用户历史交互行为记录(包括点击、浏览、评分、收藏、申领优惠券等行为)、用户评论、时间上下文、地理位置、社交网络信息等,这些数据包含了大量的用户兴趣偏好信息.个性化搜索和推荐算法通过分析并深入挖掘含有用户需求及个性化偏好的UGCs信息,建立用户兴趣偏好模型,预测用户对于项目的潜在需求和兴趣偏好,帮助用户尽快搜寻其满意解,提供个性化服务.近年来,个性化推荐系统采用多种用户偏好提取技术、个性化推荐关键技术等,在一定程度上解决了个性化搜索和推荐的实际问题,展现出良好的搜索效率及推荐结果.从不同视角出发,对于个性化搜索和推荐算法的分类方法各有不同,主要包括:基本分类方法、采用各种机器学习技术的方法、利用不同类型用户生成内容的方法以及个性化动态搜索方法等.这些分类方式的分类结果互有重叠和交叉,从不同方面展现了个性化搜索和推荐算法丰富的多面性.这里总结了个性化搜索和推荐算法的分类方法的总体框架如图3所示.图3呈现了个性化搜索和推荐算法的分类方法及其相应的各种个性化搜索和推荐算法,本小节对于相关工作和算法的阐述与总结也将围绕图3展开.其中,基本分类方法将个性化搜索和推荐算法分为基于内容的推荐算法、协同过滤推荐技术和混合推荐算法,已有许多相关综述论文对于这类基本分类方式的内容进行了介绍.因此,本文将着重论述利用机器学习或深度学习的方法、深入挖掘用户生成内容,以及考虑个性化动态搜索过程的个性化搜索和推荐算法.第2期暴琳等:面向多源异构数据的个性化搜索和推荐算法综述193图3个性化搜索和推荐算法分类Fig.3Classification on personalized search and recommen-dation algorithms3.1个性化搜索和推荐算法在实现个性化搜索和推荐任务过程中,面向UGCs 构建用户兴趣偏好模型是核心.当前流行的建模方法包括:多层感知机(multilayer perceptron,MLP)[16–17]、因子分解机(factorization machine,FM)[18–19]、贝叶斯(Bayesian)模型[20–21]、自编码器(autoencoder)[22–23]、深度置信网络(deep belief networks,DBN)[24–25]、卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)[26–27]、循环神经网络(recurrent neural network,RNN)[28–29]、图神经网络(graph neural network,GNN)[30–31]等,这些模型都取得了较好的个性化推荐效果.另一方面,从合理利用数据的角度,个性化搜索和推荐算法可分为:考虑用户行为和用户评分、考虑用户隐式反馈信息、基于上下文信息、结合社交网络、融合多源异构数据等方法.上述分类方法是从建立模型和可用数据两方面进行归纳与总结.然而,这些构建用户兴趣模型的算法和利用用户生成内容的方法又是相辅相成、紧密联系的,因此,本节将对这些方法进行有机关联的综述.3.1.1考虑用户行为和用户评分的推荐算法早期推荐技术主要采用协同过滤推荐算法,通过相似性度量衡量不同用户或项目之间的相似性,实现个性化搜索和推荐任务.网络中大量存在的用户交互行为和用户评分数据包含了表达用户兴趣偏好的有用信息.Rendle等人[32]利用源于问题的贝叶斯,分析最大后验估计,提出了贝叶斯个性化排序模型,并给出了协同排序的通用框架及其贝叶斯解释.进一步, Rendle[18]联合支持向量机和因子分解模型,利用因子化参数模拟变量间的交互关系,在稀疏数据中获取交互信息,提出了FM模型.FM模型作为机器学习任务的通用学习框架,模拟任意特征之间的二阶交互,其公式如下:ˆy(x)=ϖ0+n∑i=1ϖi x i+n−1∑i=1n∑j=i+1ϖij x i x j,(2)其中:x i和x j分别表示两个不同的特征取值,n表示样本的特征数目,ϖ0是全局偏置,ϖi是样本权重,ϖij是样本特征组合的权重.后续许多个性化搜索和推荐算法都是基于因子分解机模型框架或者结合深度学习技术进行改进和扩展的.Song等人[33]在已训练全局RankNet模型基础上,通过信息丰富的实例连续训练适应用户特征的RankNet模型,并利用Kullback-Leibler散度、点击熵或启发式评估适应实例的有效性,提出了自适应深度RankNet模型,进行个性化搜索.Miao等人[34]通过局部平滑正则化探索无标签数据的多样结构,采用最小化基于序列集成学习框架的正则化惩罚成对损失目标,提出了半监督正则化推进排序算法.Zhuang等人[35]提出成对约束表示学习的协同排序框架,同时学习用户和项目的隐因子与成对排序损失.He等人[16]提出了神经协同过滤算法,构建双重神经网络模拟用户和项目间的双向交互模式,捕捉嵌入维度之间的高阶关联关系,应用于跨领域推荐.Fu等人[36]预先理解用户与项目的特征,提出了基于深度学习的协同过滤模型.Xue等人[37]考虑项目之间的非线性高阶关系,提出基于项目的深度协同过滤Top N推荐算法.于亚新等人[38]综合考虑用户行为发生时间、活动内容、活动区域等信息,利用潜在狄利克雷配置(latent Dirich-let allocation,LDA)技术建立活动–服务主题模型,提出基于耦合和距离的矩阵分解算法.Lian等人[39]设计端到端的学习工作流,采用多种精馏策略,较好地保留了用户–项目的相关性得分和相对排序,进一步提高表示质量,提出轻量级推荐系统LightRec,具备快速在线推理和经济性内存消耗.田震等人[40]在广义矩阵分解模型的基础上引入隐藏层,利用深层神经网络学习用户和物品之间的高阶交互关系,提出深度矩阵分解推荐算法.Sun等人[41]结合双曲空间和图卷积神经194控制理论与应用第41卷网络,通过边缘排序损失函数进行学习,提出双曲图卷积网络协同过滤.Sun等人[42]提出了场矩阵因子分解机,建模领域信息,并支持修剪交叉项和嵌入向量的特定字段变量维度作为软剪枝,有效提升模型的预测性能和推荐能力.这些个性化搜索和推荐算法计算框架简单,大量使用用户–评分数据,模型训练依赖这些用户生成数据,通常需要更多时间构建并训练模型.然而,在实际应用场景中,由于互联网用户和项目数量、规模很大,用户显式反馈数据量相对较少,有时甚至无法有效获取用户偏好信息.因而,考虑用户行为和用户评分的推荐算法面对高稀疏用户评分数据时,存在数据缺失、稀疏性、冷启动等问题,将严重影响模型的预测性能、搜索质量及推荐效果,导致个性化搜索和推荐算法的综合性能表现不佳.3.1.2考虑用户隐式反馈信息的推荐方法复杂互联网环境下的用户生成内容,包含许多具有明确意图的用户显式评价(如:评分)和大量真实意思表示的用户隐式反馈(如:搜索关键词、浏览、点赞、收藏、分享、观看生活秀、使用优惠卷、购买、评论等行为),这些数据从不同侧面显式或隐式表达了用户个性化兴趣偏好.其中,显式评分方式需要用户对于项目做出明确评价,实现简单、获取直接,明确表达了用户兴趣偏好的选择倾向,但该过程容易引起用户心理疲劳和评价负担,数据收集较为困难,因而其数据稀疏、包含的可用信息有限.隐式反馈数据隐含表达了用户的兴趣偏好,具备获取来源灵活、收集成本低、数据规模大,以及应用场景广泛等优点.若能够充分利用UGCs中的海量用户隐式偏好信息,无疑将对于用户显式偏好信息不充足、数据稀疏性等问题产生积极影响,有益于精准获取用户偏好,保障个性化搜索和推荐过程的顺利推进.考虑用户隐式反馈数据,针对不同用户行为模式,通过辅助判定产生用户对于项目的偏好评定.Kassak 等人[43]利用显式反馈和隐式反馈(如:浏览时间),建立用户兴趣偏好模型.Qiu等人[20]提出贝叶斯个性化排序算法,处理异构隐式反馈信息,增强推荐系统的性能.Zhou等人[44]设计局部激活单元,提出了深度兴趣网络,能够根据历史行为数据自适应地学习用户兴趣表示,应用于Alibaba集团在线展示广告系统.Liu等人[21]考虑隐式偏好数据的不确定性和推荐结果的多样性,提出了基于贝叶斯Mallows模型的个性化推荐算法.Lee等人[45]采用用户对于未评分项目的预偏好概念,识别出用户未评分但可能不感兴趣的项目,选择性地归为低价值项目,并注入用户–项目矩阵中,提出l-注入协同过滤框架,解决推荐系统稀疏性问题.薛峰等人[46]采用深度神经网络建模用户与物品之间的关系,并利用注意力机制,计算在建模用户隐式反馈时历史交互物品的权重,提出基于深度神经网络和加权隐反馈的个性化推荐算法.司亚利等人[47]利用用户签到的活跃度,给出用户不活跃和活跃的隶属度计算方法,并结合时间因素幂律函数和高斯核密度估计,计算用户活跃特征的概率值,提出基于用户签到活跃度特征和时空概率模型的自适应兴趣点推荐方法. Askari等人[22]集成两个变分自编码器,提出了联合变分自编码器,共同学习用户表示和项目表示,重构并预测用户偏好,进行基于隐式反馈的Top N推荐.这些研究成果提供了许多有价值的参考.然而,由于用户可能存在误操作或为赢得奖励而进行转发等行为,而这些隐式反馈信息不能准确反映实际用户偏好.因此,在实际应用过程中,个性化推荐算法对于用户隐式反馈数据质量有一定要求,需检验数据的可靠性. 3.1.3基于上下文信息的推荐模型网络中实体的上下文信息通常用于描述用户或项目的状态,用户兴趣偏好与上下文信息紧密相关.考虑上下文信息,利用深度学习技术面向用户开展个性化搜索和项目推荐.Kim等人[48]整合CNN和概率矩阵分解,捕捉文档的上下文信息,利用积极和消极偏好,提出了鲁棒的文档上下文感知混合模型,称为卷积矩阵分解.Yang等人[49]结合协同过滤和半监督学习,通过连接相邻用户和兴趣点联合学习用户偏好与上下文嵌入,提出通用基于深度神经网络的半监督学习框架,缓解数据稀疏问题.Du等人[50]结合场景特定学习和模型无关的序列元学习,统一到场景特定的顺序元学习框架,通过聚合来自各种预测任务的上下文信息,生成元学习器通用初始模型,利用学习知识有效地适应特定任务,缓解在线推荐过程中的冷启动问题.赖奕安等人[51]建模用户参与活动记录和活动相关上下文信息,利用多关系贝叶斯个性化排序方法学习协同上下文关系,提出基于协同上下文关系学习的同城活动推荐算法.Yang等人[52]基于剩余资源/时间和不同用户情境中奖励分布估计分配探索资源,充分利用上下文特征信息,提出了分层自适应上下文匪徒方法,搜寻最佳个性化推荐结果.Fu等人[53]建立图神经网络,模拟社交关系和协同关系,提出面向社交推荐的双边深度上下文感知调制模型,在高阶关系基础上捕捉朋友信息与项目吸引力.然而,这类方法在项目类别或领域层次上抽取用户偏好,粒度较大,还有进一步提升的空间,进而获得精准推荐结果.此外,在实际运行过程中,深度学习和矩阵分解的单独训练过程较耗时,需考虑合适的组合形式及训练方式,且其实际效果不易整体把握.3.1.4结合社交网络的推荐方法结合社交网络信息的推荐方法具有可靠性高、转。
面向搜索引擎的信息检索与分类算法研究
面向搜索引擎的信息检索与分类算法研究随着互联网的普及和发展，信息量不断增加，如何快速、准确地获取所需信息成为人们关注的焦点。
搜索引擎是解决这一问题的重要工具，也是互联网上最繁荣的产业之一。
然而，随着信息质量的参差不齐和恶意操纵的出现，搜索引擎只能呈现信息，却无法保证其真实性和可信度，这就需要更为精确和高效的信息检索和分类算法来解决这些问题。
一、信息检索算法信息检索是指在大量的信息中，通过关键词、内容和结构等特征，查询并返回与用户需求相关的信息。
为了使用户能够快速准确地获取所需信息，信息检索算法应具有高效性和准确性。
目前，比较流行的信息检索算法有如下几种：1、全文检索算法全文检索是指将文本文件中的全部内容进行检索，根据关键字的出现频率将相关性较高的文件返回给用户。
全文检索算法通常使用倒排索引技术实现，即把每个单词对应出现该词的文档列表记录在一起，当用户输入关键词时，查询包含该词的所有文档，并返回相关性较高的文档。
2、向量空间模型算法向量空间模型是基于向量和矩阵运算的一种信息检索算法，将文本文件表示为向量，根据向量之间的余弦相似度计算文本的相关性。
与全文检索算法相比，向量空间模型算法不仅可以使用单词频率作为文本特征，还可以使用词汇出现位置、词性、语法等复杂特征，提高检索的准确性。
3、PageRank算法PageRank算法是指通过分析链接关系和网页质量，把网页按照相关度排序，从而为用户提供最优的搜索结果。
PageRank算法基于网页之间的链接数量和质量，以及被链接的网页的权重计算网页的权重，越权重的网页越容易显示在搜索结果的前面。
二、信息分类算法信息分类是指将大量的文本信息按照用户所设定的标准进行分类，并自动为用户归档。
信息分类不仅可以帮助用户快速找到所需信息，还可以根据用户的查询历史和兴趣偏好推荐相关信息。
目前，比较流行的信息分类算法有如下几种：1、朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种统计学算法，基于贝叶斯定理计算文本的类别概率。
《2024年基于大数据分析的推荐系统研究——基于Hadoop的电影推荐系统的设计与实现》范文
《基于大数据分析的推荐系统研究——基于Hadoop的电影推荐系统的设计与实现》篇一一、引言随着互联网技术的飞速发展，大数据时代已经来临。
海量的数据资源为各行各业提供了前所未有的机遇和挑战。
在电影推荐领域，基于大数据分析的推荐系统已成为提高用户体验、增加用户粘性的重要手段。
本文将重点探讨基于Hadoop的电影推荐系统的设计与实现，旨在通过大数据分析技术，为电影爱好者提供更精准、更个性化的电影推荐服务。
二、系统需求分析（一）用户需求用户需求主要包括个性化推荐、快速响应、易于操作等方面。
系统需根据用户的历史观影记录、搜索记录等数据，分析用户的兴趣偏好，为其推荐符合其口味的电影。
同时，系统应具备快速响应的能力，以便在用户产生观影需求时，能够及时为其提供推荐。
此外，系统的操作界面应简洁明了，方便用户使用。
（二）系统功能需求系统功能需求主要包括数据采集、数据处理、推荐算法、推荐结果展示等模块。
数据采集模块负责从各种数据源中收集用户行为数据、电影数据等；数据处理模块负责对收集到的数据进行清洗、转换、存储等操作；推荐算法模块负责根据用户数据和电影数据，采用合适的算法为用户推荐电影；推荐结果展示模块负责将推荐结果以可视化的形式呈现给用户。
三、系统设计（一）架构设计系统采用基于Hadoop的分布式架构，包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）、MapReduce计算框架、Yarn资源管理器等组件。
其中，HDFS负责存储海量数据，MapReduce负责处理大规模数据处理任务，Yarn负责管理集群资源和作业调度。
（二）数据库设计数据库设计包括用户表、电影表、行为日志表等。
用户表存储用户的基本信息；电影表存储电影的基本信息和属性；行为日志表记录用户的观影记录、搜索记录等行为数据。
数据库应采用分布式存储方案，以应对海量数据的存储需求。
（三）算法设计推荐算法是本系统的核心部分。
本文采用协同过滤算法和内容过滤算法相结合的方式，以提高推荐的准确性和个性化程度。
《2024年基于大数据分析的推荐系统研究——基于Hadoop的电影推荐系统的设计与实现》范文
《基于大数据分析的推荐系统研究——基于Hadoop的电影推荐系统的设计与实现》篇一一、引言随着信息技术的迅猛发展，互联网已经成为我们日常生活中不可或缺的部分。
随之而来的是海量数据的增长，如何有效处理并利用这些数据成为了一个重要的研究方向。
在此背景下，基于大数据分析的推荐系统应运而生。
特别是针对电影推荐系统，通过分析用户的观影行为、喜好等数据，能够为观众提供更加精准、个性化的电影推荐。
本文将介绍一种基于Hadoop的电影推荐系统的设计与实现。
二、背景与意义在互联网时代，电影作为一种重要的娱乐方式，其选择多样且数量庞大。
然而，对于用户来说，如何在海量的电影资源中寻找到符合自己喜好的电影成为了一个难题。
因此，设计并实现一个基于大数据分析的电影推荐系统具有重要的现实意义。
该系统能够通过对用户的历史观影记录、观影偏好等数据的分析，为用户推荐符合其喜好的电影，提高用户的观影体验。
三、系统设计3.1 系统架构本系统基于Hadoop平台进行设计，采用分布式架构，以适应海量数据的处理。
系统架构主要包括数据采集层、数据处理层、数据存储层、推荐算法层和应用层。
3.2 数据采集数据采集层主要负责从各种渠道收集用户的观影数据，包括历史观影记录、观影偏好等。
这些数据将被存储在Hadoop的分布式文件系统（HDFS）中。
3.3 数据处理数据处理层负责对采集的数据进行清洗、转换和加工，以便后续的推荐算法能够更好地利用这些数据。
3.4 数据存储数据存储层采用Hadoop的分布式数据库HBase，用于存储处理后的数据。
HBase具有高可靠性、高性能和可扩展性等特点，能够满足海量数据的存储需求。
3.5 推荐算法推荐算法层是本系统的核心部分，采用协同过滤、内容过滤、深度学习等算法，根据用户的观影历史和偏好，为用户推荐符合其喜好的电影。
3.6 应用层应用层是用户与系统交互的界面，用户可以通过该界面查看推荐的电影、搜索电影、收藏电影等。
四、系统实现4.1 技术选型本系统采用Java语言进行开发，利用Hadoop平台的相关技术，包括HDFS、HBase、MapReduce等。
一种面向专业搜索引擎的查询推荐算法
一种面向专业搜索引擎的查询推荐算法王桂华;秦湘清;陈黎;王亚强;于中华【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2013(000)009【摘要】In the light of the differences between professional and universal search engines, a novel Query Recommendation algorithm based on word Co-occurrence and HITS algorithm(QR-CH)is proposed for professional search engines. To improve the relevance between the recommended words and the initial query, QR-CH utilizes the HITS algorithm to order the candidates which are filtered by word co-occurrence, and then chooses the candidates with high relevance as recommended words. At the same time, the algorithm reduces the redundancy effectively. Whether the recommended word is redundant depends on query results, which are also ordered by the HITS algorithm. QR-CH stores the recommended words in a domain knowledge tree which is used for query recommendation. The results of the experiment show that QR-CH is superior to the existent similar algo-rithms in both the relevance and the redundancy.% 根据专业搜索引擎的特点，提出了一种新颖的基于词语共现与 HITS 算法的查询推荐算法QR-CH(Query Recom-mendation algorithm based on word Co-occurrence and HITS algorithm)。
大数据推荐算法的原理是
大数据推荐算法的原理是
大数据推荐算法的原理是基于用户的历史行为和兴趣，通过对大量数据进行分析和挖掘，推断用户的喜好和需求，进而给出符合用户兴趣的个性化推荐。
首先，大数据推荐算法会收集和分析用户的历史行为数据，包括点击、浏览、收藏、购买等行为。
通过对这些数据的分析，可以了解用户的喜好和兴趣，发现用户的行为模式和偏好。
其次，大数据推荐算法还会对用户的兴趣进行挖掘。
通过对用户历史行为数据的挖掘分析，可以找出用户之间的相似性，并将用户分成不同的兴趣群体。
例如，对于购物网站来说，可以通过用户的购买历史和浏览记录将用户分成买家、卖家、收藏家等不同的兴趣群体。
通过对兴趣群体的分析，可以进一步挖掘用户的兴趣偏好，发现用户可能感兴趣的内容和产品。
然后，大数据推荐算法会根据用户的兴趣和需求，为用户推荐符合其兴趣的个性化内容。
基于用户的历史行为和兴趣群体的分析，算法会为用户推荐可能感兴趣的内容、产品或服务。
这些推荐可以基于不同的推荐策略，如基于物品的协同过滤、基于用户的协同过滤、内容推荐等。
最后，大数据推荐算法会不断学习和优化。
推荐算法会根据用户的反馈和新的行为数据进行模型的更新和优化。
通过不断迭代优化，推荐算法可以逐渐提高准确性和个性化程度。
大数据推荐算法的原理主要包括行为分析、兴趣挖掘和个性化推荐。
它通过对大数据的分析和挖掘，发现用户的兴趣和需求，并给出符合用户兴趣的个性化推荐。
这一算法可以广泛应用于电商平台、社交媒体、音乐视频网站等各个领域，提供更好的用户体验和增加用户粘性。
如何利用大数据技术分析用户行为和偏好数据,提供个性化的内容推荐和服务？
如何利用大数据技术分析用户行为和偏好数据，提供个性化的内容推荐和服务？在当前信息爆炸的时代，用户面临着过多的内容选择，而个性化的内容推荐和服务正是解决这一问题的有效途径之一。
利用大数据技术分析用户行为和偏好数据，可以帮助企业快速准确地了解用户需求，从而为用户提供个性化的内容推荐和服务。
那么，如何进行这些分析并实现个性化推荐呢？本文将介绍一些方法和步骤。
1. 数据收集与清洗首先，我们需要收集用户的行为和偏好数据。
这些数据可以来自用户的浏览记录、购买记录、搜索记录以及用户自身的个人资料等。
通过分析这些数据，我们可以了解用户的兴趣和偏好。
在收集到数据后，还需要对数据进行清洗和预处理，以确保数据的质量和准确性。
清洗后的数据才能用于后续的分析工作。
2. 数据存储与管理大数据分析需要存储大量的数据，因此需要选择适合的数据库技术进行数据存储和管理。
例如，可以使用关系数据库、NoSQL数据库或分布式文件系统等技术。
在数据存储和管理的同时，还需要考虑数据的安全性和隐私保护。
用户的个人信息应该得到妥善的保护，不被泄露和滥用。
3. 数据分析与挖掘在数据准备工作完成后，接下来就是数据分析与挖掘。
数据分析可以使用各种机器学习和数据挖掘算法，以发现其中的规律和模式。
常用的数据分析方法包括聚类分析、关联规则挖掘、分类和预测等。
通过这些方法，可以识别出用户的兴趣领域、购买习惯以及其他相关信息。
4. 个性化推荐与服务有了对用户行为和偏好的深入了解后，就可以根据用户的需求进行个性化推荐和服务了。
个性化推荐可以通过基于内容的推荐、协同过滤、深度学习等技术实现。
根据用户的历史行为和偏好，系统可以自动为用户推荐相关的内容，提高用户体验和满意度。
个性化服务可以通过推荐相关产品、提供定制化的服务等方式进行。
例如，在电商平台上推荐用户可能感兴趣的商品，或者根据用户的历史搜索记录为其提供更精确的搜索结果。
5. 不断优化与改进个性化推荐和服务需要不断进行优化和改进，以提高推荐的准确性和效果。
大数据时代的个性化推荐算法
大数据时代的个性化推荐算法随着互联网技术的发展和应用，我们已经进入了大数据时代。
海量数据的产生对于信息搜索和推荐等应用提出了更高的要求。
在这个背景下，个性化推荐算法成为了研究的热点。
本文将从什么是个性化推荐算法、个性化推荐算法的分类、个性化推荐算法的应用和发展前景四个方面来探讨大数据时代的个性化推荐算法。
一、什么是个性化推荐算法个性化推荐算法是一种利用用户的历史行为记录、兴趣标签等数据来预测用户喜好的算法。
基于用户的兴趣，通过大数据分析的方式，筛选出对用户而言最重要的信息，并进行精准推荐。
在现有的推荐系统中，个性化推荐占据了绝大部分的市场份额。
二、个性化推荐算法的分类个性化推荐算法主要分为基于内容的推荐算法、基于协同过滤的推荐算法和基于混合模型的推荐算法三类。
1.基于内容的推荐算法：基于内容的推荐算法是通过分析用户的兴趣标签和行为数据来推荐用户感兴趣的内容。
该算法通过对内容进行特征提取和分析，构建内容相似度矩阵。
然后根据用户的偏好进行相似度的匹配，从而推荐出用户感兴趣的内容。
2.基于协同过滤的推荐算法：基于协同过滤的推荐算法是通过分析用户的历史行为数据和兴趣标签来预测用户感兴趣的物品。
这类算法主要分为两类：基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法。
基于用户的协同过滤算法利用用户的历史行为数据和兴趣标签来寻找用户之间的相似性，从而推荐相似用户喜欢的物品。
基于物品的协同过滤算法则是通过分析用户对物品的偏好信息来推荐相似的物品。
3.基于混合模型的推荐算法：基于混合模型的推荐算法是将基于内容推荐算法和基于协同过滤的推荐算法融合到一起进行推荐。
该算法通过综合考虑用户的历史行为数据、兴趣标签和内容相似度来提高推荐的准确性和效率。
三、个性化推荐算法的应用个性化推荐算法已广泛应用于电子商务、社交媒体、在线视频和新闻推荐等领域。
1.电子商务：个性化推荐在电子商务领域得到了广泛的应用，例如在 Amazon 中，个性化推荐算法能够分析用户的搜索历史和购买记录，并向用户推荐相关的商品。
大数据分析中的图像内容搜索与推荐算法
大数据分析中的图像内容搜索与推荐算法随着信息时代的到来，大数据分析技术在各个领域中得到了广泛应用。
其中，图像内容搜索与推荐算法在大数据分析领域中扮演着重要的角色。
本文将探讨大数据分析中的图像内容搜索与推荐算法的原理和应用。
一、图像内容搜索算法1. 特征提取与匹配在图像内容搜索算法中，特征提取与匹配是一个关键步骤。
特征提取通过将图像转化为特征向量的形式，从而实现对图像内容的描述。
常用的特征提取算法包括SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（速度加速的尺度不变特征变换）和HOG（方向梯度直方图）等。
匹配算法则根据提取的特征向量计算图像之间的相似度，常用的匹配算法有海明距离法、欧式距离法和余弦相似度法等。
2. 倒排索引倒排索引是一种用于加快图像内容搜索速度的数据结构。
它通过将图像特征向量与图像标识符进行对应，建立一个特征值到标识符的映射表。
当进行图像搜索时，只需查找特定特征值对应的标识符，从而快速定位相似图像。
3. 相似度计算与排序相似度计算与排序是图像内容搜索算法中的关键环节。
在搜索时，需要计算待搜索图像与数据库中其他图像之间的相似度，并根据相似度对搜索结果进行排序。
常用的相似度计算方法包括欧式距离、余弦相似度和皮尔逊相关系数等。
二、图像内容推荐算法1. 基于内容的推荐基于内容的推荐算法是一种常用的图像推荐算法，它根据图像本身的特征和标签信息，推荐具有相似内容的图像。
该算法通过计算待推荐图像与已知图像之间的相似度，确定待推荐图像的相似图像集合。
2. 协同过滤推荐协同过滤推荐算法是一种利用用户行为信息进行推荐的算法。
在图像推荐中，可以利用用户对图像的评分信息或浏览记录，计算用户之间的相似度，从而推荐给用户其他相似图像。
3. 混合推荐算法混合推荐算法结合了基于内容的推荐和协同过滤推荐算法的特点，可以更加准确地推荐用户感兴趣的图像。
该算法通过综合考虑图像的内容特征和用户行为特征，实现精准的个性化推荐。
三、图像内容搜索与推荐算法的应用1. 电商推荐系统在电商平台中，图像内容搜索与推荐算法可以实现商品的图片搜索和相似商品推荐。
大数据下的信息检索与推荐技术研究
大数据下的信息检索与推荐技术研究随着互联网技术的不断发展，信息爆炸的现象也越来越严重。
人们的生活离不开网络和数字技术，互联网应用已经成为了现代生活中不可或缺的一部分。
因此，如何在这个海量的信息中找到自己所需要的信息，成为了一个重要的问题。
在这种情况下，信息检索和推荐技术成为了非常重要的技术方向。
一、什么是信息检索信息检索是指对文本库进行查询，得到用户所需信息的过程。
在传统的搜索引擎中，用户输入关键字，搜索引擎会在海量的网页中查找出包含该关键字的网页，并将其排序后呈现给用户。
但是，由于搜索结果的多样性和不确定性，用户很难快速找到自己所需要的信息。
因此，如何提高搜索的准确性和效率，成为了信息检索技术发展的重要方向。
二、信息检索技术发展传统的信息检索技术主要依赖于基于关键字的匹配，即根据用户输入的关键字匹配文本库中的内容。
这种方法的主要问题在于，无法准确地刻画文本的语义信息，需要用户输入的关键字匹配内容与用户需要查找的内容越接近，搜索结果越好。
而这需要用户有准确的语言表达能力，否则就会出现查找不到正确结果的情况。
针对这个问题，传统的信息检索技术已经逐渐发展出了将全文检索等技术和自然语言处理技术相结合的方法，从而可以利用文本内容的语义信息来提高搜索结果的准确性和专业性。
其中，用于表征文本的信息检索技术主要包括向量空间模型（VSM）、概率检索模型、语言模型等。
向量空间模型是最常见的处理自然语言的方法之一，其基本思想是将文本转换成一个向量（或多个向量），并利用向量之间的夹角或距离来表征文本之间的相似度。
而概率检索模型和语言模型则是基于概率论的方法，主要通过对文本的统计分析来获得文本之间的相似度。
三、大数据下的信息检索技术在互联网的大数据时代，海量的文本内容让传统的信息检索技术面临了巨大的挑战。
针对这个问题，研究人员进行了全面的调研，提出了许多新的解决方案。
首先，大数据技术已经成为了信息检索的必备技术。
大数据技术主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等。
基于大数据的个性化推荐算法
基于大数据的个性化推荐算法随着互联网和大数据技术的发展，越来越多的人和企业开始关注个性化推荐算法。
这种算法可以根据用户的兴趣、喜好和行为习惯，推荐个性化的产品和服务，以提高用户体验和购物效率。
在早期的互联网时代，推荐系统主要使用基于协同过滤的算法。
这种算法通过分析用户和物品间的关系，计算出相似性以及概率分布，从而向用户推荐相似的物品。
但是这种算法存在一些缺点，比如需要大量的计算资源和数据预处理，同时无法解决推荐结果的多样性问题。
随着大数据技术的不断进步，基于大数据的个性化推荐算法逐渐成为推荐系统的主流。
这种算法可以利用数据挖掘、机器学习和深度学习等技术，分析用户行为模式、兴趣爱好和社交关系，从而精准地推荐产品和服务。
基于大数据的个性化推荐算法可以分为以下几个步骤：一、数据采集与处理数据采集是推荐系统的起始点。
推荐系统需要大量的用户数据和物品数据，比如用户浏览记录、搜索记录、购买历史、评分和评价等。
这些数据需要进行预处理和清洗，去除噪声和异常值，构建用户和物品间的关系图谱。
二、特征提取与表示特征提取是基于大数据的个性化推荐算法的核心。
特征表示是将用户和物品转化为计算机可以理解和处理的向量或矩阵表示方式，以便于机器学习和深度学习模型的训练和推理。
在特征提取的过程中，可以考虑用户的基本信息、兴趣爱好、社交网络、地理位置等因素，同时可以考虑物品的类别、属性、评价等因素。
三、模型训练与优化基于大数据的个性化推荐算法需要训练和优化机器学习和深度学习模型，以提高推荐精度和效率。
这些模型可以使用随机森林、朴素贝叶斯、逻辑回归、神经网络和卷积神经网络等多种算法，同时可以使用交叉验证、正则化、集成学习和深度学习优化技术等方法。
四、推荐评估与反馈推荐系统的评估和反馈是改进和优化算法的关键。
推荐评估可以使用平均绝对误差、均方误差、召回率、准确率和F1值等指标，从而评估算法的推荐效果和精度。
推荐反馈可以通过用户交互和历史数据，从而不断优化和改进算法。
《面向垂直领域的跨域推荐算法研究》范文
《面向垂直领域的跨域推荐算法研究》篇一一、引言随着互联网的迅猛发展，信息过载成为了一个亟待解决的问题。
面对海量的信息，用户往往难以快速找到自己感兴趣的内容。
推荐系统应运而生，它能够根据用户的偏好和行为，为用户提供个性化的推荐服务。
然而，传统的推荐算法在面对垂直领域时，往往存在数据稀疏、冷启动等问题。
因此，面向垂直领域的跨域推荐算法研究显得尤为重要。
本文将就垂直领域跨域推荐算法的研究背景、意义、现状及方法进行详细阐述。
二、研究背景与意义随着互联网的发展，各个领域的信息量呈现出爆炸式增长。
垂直领域的信息具有专业性、领域性强等特点，传统的通用推荐算法在面对这些领域时，往往无法准确捕捉用户的兴趣和需求。
因此，针对垂直领域的推荐算法研究具有重要的现实意义。
跨域推荐算法能够充分利用不同领域之间的关联信息，提高推荐准确性和用户体验。
在垂直领域中，跨域推荐算法可以将用户在主领域的行为数据与其他领域的关联数据进行融合，从而更好地理解用户的兴趣和需求。
此外，跨域推荐算法还可以解决数据稀疏和冷启动等问题，提高推荐系统的性能。
三、研究现状目前，面向垂直领域的跨域推荐算法研究已经取得了一定的成果。
这些算法主要基于用户行为数据、内容数据、社交网络数据等，通过机器学习、深度学习等技术，实现跨域推荐。
在用户行为数据方面，研究者们利用用户在主领域的浏览、搜索、购买等行为数据，以及其他领域的关联行为数据，构建用户兴趣模型，从而实现跨域推荐。
在内容数据方面，研究者们通过分析文本、图片、视频等内容的特征，以及用户对内容的评价和反馈，挖掘用户兴趣和需求。
在社交网络数据方面，研究者们利用用户的社交关系、好友行为等数据，提高推荐的准确性和个性化程度。
四、研究方法本文将采用以下方法进行垂直领域跨域推荐算法的研究：1. 数据收集与预处理：收集用户在主领域和其他领域的行为数据、内容数据、社交网络数据等，进行清洗、去重、转换等预处理操作，以便后续分析。
基于大数据的个性化推荐算法研究
基于大数据的个性化推荐算法研究一、引言个性化推荐算法是利用用户的历史行为数据、兴趣爱好等信息，通过分析和挖掘庞大的数据集，为用户提供具有个性化定制特点的推荐信息。
随着大数据时代的到来，个性化推荐算法在电商、社交媒体等领域得到了广泛应用并取得了显著的成效。
本文将从大数据的角度，对个性化推荐算法进行研究和探讨。
二、大数据对个性化推荐算法的影响1. 数据量的增大大数据时代的到来使得数据的获取和处理变得更加容易，用户产生的数据量呈指数级增长。
这为个性化推荐算法提供了更多的原始数据，有助于提高算法的准确度和精度。
2. 数据的多样性随着互联网的快速发展，用户在不同的平台上产生的数据具有多样性和异构性。
例如，用户在社交媒体平台上的兴趣爱好和消费行为，与用户在电商平台上的购买记录存在差异。
因此，个性化推荐算法需要考虑到不同数据源的异质性，并进行合理的融合和处理。
三、个性化推荐算法的研究方法1. 基于协同过滤的算法协同过滤是一种常用的个性化推荐算法，其基本思想是通过分析用户之间的相似性，将一个用户可能喜欢的物品推荐给其他用户。
这种算法可以分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种方法。
2. 基于内容的推荐算法基于内容的推荐算法通过分析物品的属性和用户的兴趣偏好，将与用户兴趣相关的物品推荐给用户。
这种算法可以有效地利用物品的属性信息，提高推荐的准确性和个性化程度。
3. 混合推荐算法为了进一步提高推荐算法的效果，研究人员提出了混合推荐算法，将协同过滤算法和基于内容的推荐算法相结合。
这种算法能够综合考虑用户之间的相似性和物品的属性信息，提供更加准确和个性化的推荐结果。
四、面临的挑战和解决方案1. 数据隐私和安全性问题大数据中包含大量的用户个人信息，保护用户的数据隐私和保证数据的安全性是个性化推荐算法研究中的重要问题。
研究人员可以采用数据脱敏和加密等手段，确保用户数据的隐私和安全。
2. 冷启动问题当一个用户刚注册或者没有足够的历史行为数据时，个性化推荐算法面临冷启动问题。
《2024年基于大数据分析的推荐系统研究——基于Hadoop的电影推荐系统的设计与实现》范文
《基于大数据分析的推荐系统研究——基于Hadoop的电影推荐系统的设计与实现》篇一一、引言随着互联网技术的快速发展，大数据技术被广泛应用于各个领域。
电影行业也正在通过运用大数据分析技术来提高用户体验和服务质量。
基于Hadoop的电影推荐系统是其中的一个重要应用，该系统能够通过分析用户的历史行为和喜好，为用户提供个性化的电影推荐服务。
本文将介绍基于大数据分析的推荐系统的设计与实现，重点探讨基于Hadoop的电影推荐系统的设计思路和实现方法。
二、系统设计1. 需求分析在系统设计阶段，首先需要进行需求分析。
根据电影行业的特点和用户需求，我们需要设计一个能够分析用户行为和喜好、提供个性化推荐服务的系统。
系统需要支持海量数据的存储和处理，以及快速响应和准确推荐的能力。
2. 架构设计基于Hadoop的电影推荐系统采用分布式架构，以Hadoop生态系统为基础，包括HDFS、MapReduce、Hive等组件。
系统架构包括数据层、处理层和应用层。
数据层负责存储用户行为数据和电影数据；处理层负责处理和分析这些数据；应用层负责向用户提供推荐服务。
3. 数据处理流程数据处理流程包括数据采集、数据预处理、特征提取、模型训练和推荐生成等步骤。
首先，通过数据采集模块从各种数据源中获取用户行为数据和电影数据；然后，通过数据预处理模块对数据进行清洗和转换；接着，通过特征提取模块提取出有用的特征；然后，使用机器学习算法进行模型训练；最后，根据用户的行为和喜好生成推荐结果。
三、关键技术实现1. 数据存储系统采用HDFS作为数据存储层，能够支持海量数据的存储和管理。
通过将数据分散存储在多个节点上，提高了系统的可靠性和可扩展性。
2. 数据处理与计算系统采用MapReduce框架进行数据处理和计算。
MapReduce 能够将大规模的数据集分割成多个小任务，并分配给多个节点进行并行处理，从而提高了处理速度和效率。
此外，系统还采用了机器学习算法进行模型训练和推荐生成。
大数据常用的算法
大数据常用的算法一、介绍在大数据时代，数据量庞大且复杂，如何从海量数据中提取有价值的信息成为了一项重要的任务。
为了解决这个问题，大数据领域涌现出了许多常用的算法，用于处理和分析大规模数据集。
本文将介绍几种常用的大数据算法，包括关联规则挖掘、聚类分析、分类算法和推荐系统算法。
二、关联规则挖掘关联规则挖掘是一种用于发现数据集中项之间的关联关系的技术。
常用的关联规则挖掘算法有Apriori算法和FP-growth算法。
1. Apriori算法Apriori算法是一种基于频繁项集的算法，用于发现数据集中频繁出现的项集和它们之间的关联规则。
该算法的核心思想是通过逐层增加项集的大小来搜索频繁项集。
具体步骤如下：- 初始化：生成所有单个项的候选项集。
- 迭代：根据最小支持度阈值，通过扫描数据集来筛选出频繁项集。
- 合并：将频繁项集组合成更大的候选项集。
- 重复迭代和合并步骤，直到无法生成更大的候选项集为止。
2. FP-growth算法FP-growth算法是一种基于频繁模式树的算法，用于高效地发现频繁项集和关联规则。
该算法通过构建一颗FP树来表示数据集，并利用树结构的特性来快速挖掘频繁项集。
具体步骤如下：- 构建FP树：遍历数据集，统计每个项的频次，并构建FP树。
- 构建条件模式基：根据FP树，生成每个项的条件模式基。
- 递归挖掘频繁项集：对每个项的条件模式基，递归地构建子FP树，并挖掘频繁项集。
三、聚类分析聚类分析是一种将数据集中的对象划分为不同组或簇的技术。
常用的聚类算法有K-means算法和DBSCAN算法。
1. K-means算法K-means算法是一种基于距离的聚类算法，用于将数据集划分为K个簇。
该算法的核心思想是通过迭代优化簇的中心点，使得每个样本点与其所属的簇中心点的距离最小化。
具体步骤如下：- 初始化：随机选择K个样本作为初始的簇中心点。
- 分配：对于每个样本点，计算其与各个簇中心点的距离，并将其分配到距离最近的簇中。
研究大数据时代下的推荐算法和优化策略
研究大数据时代下的推荐算法和优化策略随着数字化的快速发展，人们开始越来越依赖互联网，从而产生了大量的数据和信息。
这些信息可以进行收集、处理和分析，用于为人们提供更好的服务和体验。
其中，推荐算法和优化策略是互联网产品中非常重要的一部分，它们能够为用户提供个性化的服务和产品。
在大数据时代，如何利用数据去优化推荐算法和优化策略已成为科学家面临的重要挑战。
一、推荐算法的意义和作用推荐算法最早是应用在电影和音乐的推荐上，随着电子商务和社交网络的迅速发展，推荐算法被扩展到了各个领域。
推荐算法的主要目的是在海量数据中发现隐藏的关联性和规律性，从而给用户推送个性化的内容。
推荐算法可以优化用户体验和提升产品的转化率。
另外，推荐算法对于业务发展也有相当的促进作用，能够增加用户留存率和用户粘性，提高盈利能力等。
二、传统推荐算法的挑战传统的推荐算法有基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐和基于热度的推荐等。
这些推荐算法的精准度和效果会受到很多限制，如数据量有限、数据质量不高、数据时效性差、数据稀疏性等。
这也就意味着传统推荐算法的效果会随着数据量的增大而下降。
为了解决这些问题，科学家们开始使用大数据和机器学习技术，开发更加智能和灵活的推荐算法。
三、大数据时代下的推荐算法优化策略在大数据时代，推荐算法的优化需要从以下几个方面入手：1. 数据收集和处理如何从海量数据中提取有用的信号并使其可用，是推荐算法的核心问题。
一些新的技术，如NoSQL数据库、Hadoop、Spark等大数据处理技术，为推荐算法提供了更好的支持和处理能力。
2. 深度学习与传统的推荐算法不同，深度学习可以自动学习模式和特征，并从数据中挖掘更多的信息。
深度学习可以在自动识别图像、语音和自然语言等方面发挥出色的效果，同时它也被广泛用于推荐算法中。
3. 多维数据建模在大数据时代下，数据的多维度描述更加丰富，因此如何将多维数据进行建模成为了推荐算法优化的重要方向。
例如，基于LDA主题模型的推荐算法就可以自动将文本进行主题聚类，从而推荐更加准确的内容。
搜索引擎算法技术发展综述
搜索引擎算法技术发展综述搜索引擎算法技术的发展对于互联网的快速发展起到了至关重要的作用。
本文将综述搜索引擎算法技术的发展历程，包括关键算法的演进和应用。
一、初始搜索引擎算法——关键词匹配算法早期的搜索引擎主要使用关键词匹配算法。
当用户输入关键词进行搜索时，搜索引擎将根据网页中出现的关键词频率和位置进行匹配，排名并返回相关网页。
然而，这种算法简单粗暴，容易被人工优化和滥用。
二、基于链接分析的PageRank算法为了解决关键词匹配算法的问题，谷歌推出了PageRank算法。
PageRank算法基于网页之间的链接关系，将网页的重要性作为评价指标。
网页的重要性由入链数量和质量决定，通过网页之间的链接引用关系形成一个网络连接图，以此进行网页排序。
三、用户行为分析的个性化搜索算法随着互联网用户数量的增加，搜索引擎开始关注用户行为，推出个性化搜索算法。
个性化搜索算法根据用户的搜索历史、点击行为和偏好进行网页排序和推荐。
通过分析用户行为数据，搜索引擎能够更精准地满足用户需求，提供定制化的搜索结果。
四、语义分析的知识图谱算法传统的搜索引擎算法主要基于关键词的匹配，容易受到语义歧义的影响。
为了提高搜索结果的准确性，搜索引擎引入了语义分析的知识图谱算法。
知识图谱算法通过构建与内部数据库和互联网知识相关的图谱，利用语义分析技术识别搜索查询的语义，并提供与搜索意图更相关的结果。
五、机器学习与深度学习在搜索引擎中的应用随着人工智能技术的快速发展，机器学习和深度学习技术在搜索引擎中得到广泛应用。
搜索引擎利用机器学习和深度学习算法对搜索结果进行排序和推荐，可以更好地理解和满足用户的搜索需求，提供更精准的结果。
六、移动搜索技术的发展随着移动互联网的普及，移动搜索技术得到了迅猛的发展。
移动搜索技术不仅要考虑网页的适配性和响应速度，还需要关注用户的移动行为和位置信息。
移动搜索引擎应用了相关算法来提高搜索结果的准确性和相关性，满足用户在移动设备上的搜索需求。
《2024年基于大数据分析的推荐系统研究——基于Hadoop的电影推荐系统的设计与实现》范文
《基于大数据分析的推荐系统研究——基于Hadoop的电影推荐系统的设计与实现》篇一一、引言随着互联网技术的飞速发展，大数据时代已经来临。
海量的数据资源为各个领域提供了前所未有的机会，同时也带来了巨大的挑战。
在这样的背景下，推荐系统应运而生，其基于用户的行为数据和偏好，为用户提供个性化的推荐服务。
本文将重点研究基于大数据分析的电影推荐系统，通过Hadoop技术实现系统的设计与开发。
二、背景与意义电影作为人们重要的娱乐方式之一，其市场规模庞大。
然而，随着电影数量的不断增加，用户面临着选择困难的问题。
因此，一个高效、准确的电影推荐系统对于提高用户体验、促进电影产业发展具有重要意义。
基于大数据分析的推荐系统可以通过分析用户的行为数据和偏好，为用户提供个性化的电影推荐，从而提高用户的满意度和忠诚度。
三、相关技术概述1. Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式计算平台，可以处理海量数据。
其核心组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。
HDFS负责存储海量数据，MapReduce 则用于处理大规模数据的计算任务。
2. 推荐算法：推荐算法是推荐系统的核心，常见的推荐算法包括协同过滤、内容过滤、矩阵分解等。
协同过滤通过分析用户的行为和偏好，找出相似的用户或物品，从而进行推荐。
内容过滤则根据物品的内容和用户的兴趣进行推荐。
四、系统设计1. 系统架构：本系统采用基于Hadoop的分布式架构，包括数据存储层、数据处理层和应用层。
数据存储层负责存储用户行为数据和电影数据，数据处理层负责处理大规模数据的计算任务，应用层则提供用户界面和API接口。
2. 数据源：系统的主要数据源包括用户行为数据和电影数据。
用户行为数据包括用户的浏览记录、观看记录、评分等，电影数据包括电影的标题、导演、演员、简介等。
3. 推荐算法：本系统采用协同过滤和内容过滤相结合的混合推荐算法。
大数据环境下的智能推荐算法研究
大数据环境下的智能推荐算法研究在当今数字化时代，大数据的蓬勃发展已经成为了一种不可阻挡的趋势。
随着数据量的爆炸式增长，如何从海量的数据中提取有价值的信息，并将其准确地推送给用户，成为了一个关键的问题。
智能推荐算法应运而生，它如同一位智能的“信息管家”，致力于为用户提供个性化的服务和内容推荐。
智能推荐算法的核心目标是理解用户的兴趣和需求，然后从庞大的数据海洋中筛选出与用户最相关、最可能感兴趣的内容。
为了实现这一目标，算法需要综合考虑多个因素。
首先，它要对用户的历史行为数据进行深入分析，比如用户浏览过的网页、购买过的商品、观看过的视频等等。
通过这些数据，算法可以初步勾勒出用户的兴趣画像。
然而，仅仅依靠历史行为数据是不够的，还需要考虑用户的实时行为和情境信息。
例如，用户在不同的时间、地点和心情下，对内容的需求可能会有所不同。
在大数据环境下，数据的多样性和复杂性给智能推荐算法带来了巨大的挑战。
一方面，数据的来源广泛，包括社交媒体、电子商务平台、搜索引擎等，不同来源的数据格式和质量参差不齐。
另一方面，用户的兴趣和需求也是动态变化的，这要求算法能够及时捕捉到这些变化，并做出相应的调整。
为了应对这些挑战，研究人员提出了多种智能推荐算法。
其中，协同过滤算法是最为常见的一种。
协同过滤算法主要基于“物以类聚，人以群分”的思想。
它通过寻找与目标用户具有相似兴趣的其他用户，然后将这些相似用户喜欢的内容推荐给目标用户。
例如，如果用户 A 和用户 B 都喜欢电影《泰坦尼克号》和《阿甘正传》，那么当用户 A 观看了《肖申克的救赎》并给出好评时，算法可能会将这部电影推荐给用户 B。
除了协同过滤算法，基于内容的推荐算法也得到了广泛的应用。
这种算法主要通过分析内容的特征来进行推荐。
比如，对于电影来说，特征可以包括导演、演员、类型、剧情简介等。
算法会将用户过去喜欢的内容的特征与新的内容进行匹配，从而推荐相关的内容。
然而，这些传统的推荐算法也存在一些不足之处。
《面向垂直领域的跨域推荐算法研究》范文
《面向垂直领域的跨域推荐算法研究》篇一一、引言随着互联网的迅猛发展，信息过载成为了一个日益突出的问题。
在这样的背景下，推荐系统成为了解决信息过载问题的重要工具。
然而，传统的推荐算法往往局限于某一特定领域或数据集，对于跨域推荐问题往往表现不佳。
因此，面向垂直领域的跨域推荐算法研究显得尤为重要。
本文旨在探讨垂直领域下的跨域推荐算法，以提高推荐系统的准确性和用户体验。
二、垂直领域跨域推荐的重要性垂直领域的跨域推荐是指在不同领域之间进行推荐，如将音乐领域的推荐算法应用于电影领域。
由于不同领域的数据具有各自的特性和规律，因此垂直领域的跨域推荐具有一定的挑战性。
然而，随着用户需求的日益多样化，跨域推荐已经成为提高推荐系统性能的关键手段。
通过跨域推荐，可以充分利用不同领域的数据资源，提高推荐的准确性和个性化程度，从而提升用户体验。
三、跨域推荐算法研究现状目前，针对跨域推荐问题的研究已经取得了一定的成果。
主要包括基于协同过滤的跨域推荐算法、基于深度学习的跨域推荐算法以及基于知识迁移的跨域推荐算法等。
这些算法在不同程度上解决了跨域推荐问题，但仍然存在一些挑战和限制。
例如，协同过滤算法需要大量的用户行为数据，而在某些垂直领域中数据较为稀疏；深度学习算法需要大量的计算资源和时间成本，对于实时性要求较高的推荐系统来说具有一定的挑战性。
四、面向垂直领域的跨域推荐算法研究针对垂直领域的跨域推荐问题，本文提出了一种基于知识图谱的跨域推荐算法。
该算法利用知识图谱中的领域知识和语义信息，将不同领域的数据进行融合和映射，从而实现跨域推荐。
具体而言，该算法包括以下几个步骤：1. 构建领域知识图谱。
通过爬取和整合不同领域的数据，构建领域知识图谱，提取领域内的实体、关系和属性等信息。
2. 映射不同领域的数据。
利用知识图谱中的语义信息和领域知识，将不同领域的数据进行映射和融合，建立领域之间的联系。
3. 设计跨域推荐模型。
根据不同领域的特性和需求，设计适合的跨域推荐模型。
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2018小中国米大搜数据索技术与大推会（荐BDTC）
引言 - Introduction
• 商业模式：硬件+互联小网米+新零售（BDTC） • 触达用户各种场景的产据品技矩术阵大和会生态系统
2018中国大数
引言 - Introduction
移动互联网时代的挑战BDTC） • 入–口分分散散到化各多个a样pp化，，不获再取集中用术于户大浏成会览本器（变高 • 缺–乏用个统户性一的化的数服账据务分号国散和大，大数不数据互据通技的，不积利累于为用户提供精准的
2018中国大数谢据谢技术！大会（BDTC）
引用 - Reference
Reference DTC） • [1] Chapelle, Olivier, and Ya Zhang. "A dynamic bayesian network click model for web B search ranking." Proceedings of the 18th international conference on World wide web. （ ACM, 2009. 会 • [2] Shen, Yelong, et al. "Learning semantic representations using convolutional neural
• 根据已曝光的结果用户据是技否点击生成样本
– 十亿级样本
数
国大
2018中
算法 - Algorithms
• 线性模型
技术演进
BDTC）
（ – LR FTRL 会 – FM（两两特征组合） 术大 – GBDT+LR（有一定高层次特征组合能力）
• 树模型
– GBDT
国大数据技
• 深–度W神id2经e0&网1D8络e中e模p D型NN DeepFM
– 相关性计算
数
– 排序
国大
2018中
算法 - Algorithms
• 用户行为移大动数搜据索，场数景十亿- 样点本击模型B排DT序C）
– 搜索 – 浏览 – 点击
术大会（
• 以 R–a点nCk击liinc2模kg0a及型1s8搜i为m中索p例国li体c，大it验介f数ee绍据d使b技a用ck用户行为数据优化
国
2018中
组成
BDTC）
数据处理 Spark为主
术大会（
线上预测 pmml
MapReduce
据技
tf-serving …
数
国大
2018中 分布式训练框架：tensorflow,lightgbm,自研框架
• 点击模型
不同场景下解决方案BDTC）
– Spark，Scala实现
会（
• GBDT
大
术 – Spark -> lightgbm[3] 据技 • C-DSSM
（
会
大
术
技
据
数
大
国
2018中
注:引用自[5]
算法 - Algorithms
•
问答场景
C-DSSM
-
语义相似度计BD算TC）
• 英文输入为例
会（
• 改进：
大
– 词性 – 位置
据技术
数
大
国
2018中
注:引用自[2]
新闻推荐
• 大数据 新闻推荐场景 - CTR预B估DTC）
– 用户画像 – 用户行为
术大会（
– 酒旅
数
– – – –
在电配... 线子送2广商01告务8中国大
大数据隐私保护
• GDPR - 小通用米数用据户保数护据条隐例私保护实BD践TC）
• PII数据
会（
– Personal Identifier Information
术大 – 可以通过该数据定位到用户，则该数据被认为是PII 据技 – imei, phone 等在数据层做加密处理
大数据分析与生态系统（论BD坛TC） 会
2面01向8中大小国数米大搜人据数工索的宫据智与搜士技推能敏索术荐与大与云组推平台荐算法
Sea大Arcl数gho据Arin分tShdH数析mIMR据与seIN技cf生ooG术Orm态大NBm系G会ige统（nDB论daDat坛TtaiCo）n Search And Recommendation Team 2018中国大 AI And Cloud Dept, XIAOMI Corp
• 本 小次米分 搜享 索主 与要 推介荐绍的面典向型大应数用据的会机（器B学DT习C算）法在 • 背 平 技景台术： 规的2模数发0得据展18到驱中了动国持使大续得数增小据长米技互，术联也大网助业推务了以搜及索大和数推据荐
• 引言
Outline
（BDTC）
• • • •
场算架用景 法 构 户隐20私18中国大数据技术大会
2018中
引言 - Introduction
小米的优势
BDTC）
• 海量的内容数据和用户数据 （
• •
统 统一一了的小账米号体体系系内，的数用据户打数通术据大，会构建立体多维的
用–户搜画索像推荐和广告等数多据项业技务使用
• 丰–富移的动2应搜0用1索8入中、口浏国览大器 、应用商店、有品商城 …
架构
大数据下的算法performanBcDeT探C
数
大
国
2018中
引用自[6]
Performanc会e （BDTC） 2018中国大数据技术大
面201向8中大国大数数据据技的术算大会法（架BDT构C）
架构 - Architecture
小规模数据
大数BD据TC）
1
大会（
2
术
技
数据
大
数 – 访问敏感数据需要单独的权限
• 用–––户数涉无不据及法2同做个进0意1n性行8o搜化邮n中的件集P国I场的I数处大景推理据提广的供情降况级服务
欢共 团简队历迎同负请2加为0责发1信入人送8中：息小国g王o时米大n扉数g代搜据s博h美索技i士m术好与in大生推#会活x荐（iaB而oDmT奋Ci ）.斗com
搜索+推荐会（BDTC） 2018中国大数据技术大
201面8中向国大大数数据技据术的大会算（法BDTC）
场景
BDTC）
（
会
大
术
技
据
数
大
国
移动搜2索018中
推荐
搜索提示
算法 - Algorithms
• 为用户提供便捷、个移性动化搜的索移动搜索B服DT务C）
• 覆盖 应用，视频，新闻，问答会等（
• 移––动意查搜图询索识分中别析的关键技术据技术大
数 – Spark -> tensorflow
• DNN
国大
– par2a0m1e8te中r server
20大18数中国据大下数据的技术隐大私会（保BD护TC）
大数据隐私保护 - Privacy
• 算法需要丰富的大数数据据以提隐供私个保性护化的B服DT务C）
– 推荐 广告 搜索
会（
• •
数 隐–据私社的 泄交广 露网泛 案络使 数用量增逐加年隐上据私升技泄术露大的风险
networks for web search." Proceedings of the 23rd International Conference on World
大 Wide Web. ACM, 2014. 术 • [3] Ke, Guolin, et al. "LightGBM: A highly efficient gradient boosting decision tree." 技 Advances in Neural Information Processing Systems. 2017. [3] 据 • [4] Guo, Huifeng, et al. "DeepFM: a factorization-machine based neural network for ctr 数 prediction." arXiv preprint arXiv:1703.04247 (2017).
• [5] Huang, Po-Sen, et al. Deep Structured Semantic Model Produced Using Click-
大 through Data. 2013. 国 • [6] Fan, Yixing, et al. “MatchZoo: A Toolkit for Deep Text Matching.” ArXiv Preprint 2018中 ArXiv:1707.07270, 2017.
算法 - Algorithms
• clicks over expecCteOdEcClic模ks型(COECB)DTC）
（
会
大
术
技
据
数
大
2018中国
注:引用自[1]
点击模型
DBN模型
BDTC）
（
会
大
术
技
据
数
大
2018中国
注:引用自[1]
算法 - Algorithms
•
问答场景
DSSM模型
-
语义相似度计BD算TC）