行为关联与偏好挖掘
行为关联与偏好挖掘是通过分析用户行为数据，发现行为间的关联规则和用户内在偏好的方法，用于理解用户兴趣、优化推荐系统和实现个性化体验。
主要方法
关联规则挖掘
利用Apriori、FP-Growth等算法分析事物间的共现关系，发现”如果A发生，B也可能发生”的规则模式。
用户兴趣挖掘
通过分析用户内容消费和互动行为，构建用户兴趣画像，理解用户的内容偏好和主题兴趣。
核心技术
关联规则算法
- Apriori算法：通过支持度和置信度筛选频繁项集和关联规则
- FP-Growth算法：基于频繁模式树的高效关联规则挖掘方法
- 关联规则评价指标：支持度、置信度、提升度等用于衡量规则强度
协同过滤技术
- 基于用户的协同过滤：根据相似用户的偏好推荐内容或产品
- 基于物品的协同过滤：根据物品相似性推荐相关内容或产品
- 矩阵分解方法：SVD、NMF等降维技术，处理高维稀疏的用户-物品矩阵
主题模型
- LDA (Latent Dirichlet Allocation)：从文本内容中提取主题
- Word2Vec：词向量化，捕捉词语间的语义关系
- 内容特征提取：从图像、视频、音频等多媒体内容中提取特征
应用场景
内容推荐
- 个性化内容推荐：根据用户兴趣提供定制化内容
- 内容探索优化：帮助用户发现新的但可能感兴趣的内容
- 热点预测：预测内容可能的传播趋势和热度
商品推荐
- 相关商品推荐：“猜你喜欢”、“购买了该商品的人还购买”
- 捆绑销售策略：根据商品关联设计促销组合
- 个性化营销：基于用户兴趣进行精准商品推送
用户体验优化
- 个性化界面：根据用户偏好调整界面元素和功能展示
- 搜索结果优化：基于用户兴趣调整搜索结果排序
- 智能助手：基于用户偏好提供智能建议和服务
实现流程
- 数据收集：收集用户行为日志、内容特征数据等
- 数据预处理：数据清洗、转换、会话划分等
- 模型选择：根据应用需求选择合适的算法和模型
- 参数调优：优化算法参数，提高模型性能
- 规则/模型生成：生成关联规则或兴趣模型
- 规则应用：将挖掘结果应用于推荐系统或个性化服务
- 效果评估：评估推荐或个性化效果，持续优化
评估指标
- 推荐准确率：推荐内容被用户接受的比例
- 点击率/转化率：用户对推荐内容的点击和转化表现
- 用户满意度：用户对推荐或个性化体验的满意程度
- 多样性/新颖性：推荐内容的多样化程度和新鲜度
与其他方法的关联
行为关联与偏好挖掘可以：