基于用户行为分析建立用户偏好模型

 

    本文，会介绍一些关于用户行为分析的相关介绍，对此感兴趣的小伙伴们，还不赶快往下看。

    我们经常将个性化推荐的思想简单地抽象为：通过用户的行为推测出用户的兴趣，那我们其实就是要通过用户行为分析建立一个用户偏好（偏好即兴趣）模型，模型中包含各个用户的一个或更多个偏好，从而给用户推荐满足他们兴趣的物品。

    首先，我们要先插叙一段什么是用户行为，用户兴趣，像用户行为，用户兴趣这样的词，大多数人都有一个默认的感知，所以我很少见到有文章使用这些词时解释它们。甚至对于这种词的理解可能已固化为常识，我感觉涉及到算法模型时，因为不同人对这些词的基本理解可能一致，但是拓展理解各不相同。对这些词的不加限定的宽泛认知就容易影响对算法模型的深入理解，会导致感知模糊却不自知。本文会作出限定解释，且本文所谈用户行为都是指网络可以是电信网络，互联网上的行为。

    有关用户行为分析的概念

    实体域：当我们想基于用户行为分析来建立用户偏好模型时，个性化推荐落实在具体的推荐中都是在某个实体域的推荐，我们必须把用户行为和兴趣主题限定在一个实体域上。实体域包括所有的图书，我们可以称之为图书域。比如对于阅读网站，其他还有，个性化电影推荐，个性化音乐推荐，个性化资讯推荐等。

    用户行为：用户在门户网站点击资讯，评论状态，在社交网站发布状态，评论资讯，在电商网站浏览商品，购买商品，点评商品，比如用户在图书域产生的行为有阅读，评论，购买，评分等。本文所指的用户行为都是指用户在某实体域上的行为。以及在其他类型网站的种种行为都可是用户行为。

    其实，小编知道，关于用户行为分析还有许多的要点没有讲到。由于篇幅的原因，这里就不多赘述了。不过，想对用户行为分析进行进一步了解的小伙伴，不要失望啊，疼你们的小编，下一篇文章还是关于用户行为分析的，有没有感到惊喜啊。那我们说好了，一起相约下一篇文章，小编在这里等你啊，我们不见不散。

 

 

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