挖掘大量用戶數據以獲取個性化建議

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資料介紹:

挖掘大量用戶數據以獲取個性化建議(中文13400字,英文PDF)
摘要
Netflix獎聚焦于利用數據挖掘和機器學習技術預測用戶偏好。比賽中得到了許多教訓。但從那時起, 推薦系統進化了。推動這一演變的原因是, 工業中不同類型的用戶數據越來越多,研究界對該領域的興趣也越來越大。本文的目的是提供數據挖掘方法在個性化和推薦中的使用的最新概述。使用Netflix 個性化作為一個激勵的用例, 我將描述不同類型的數據和機器學習技術的使用.
在介紹了傳統的推薦方法之后, 我重點介紹了從 Netflix 獎中獲得的一些主要經驗教訓。然后, 我描述了在 Netflix 中使用個性化推薦技術。最后, 我指出了當前最有前途的研究方向和在這一領域值得關注的尚未解決的問題.
 

挖掘大量用戶數據以獲取個性化建議

 

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