基于情境感知的推薦系統(tǒng)-馮凱旋

1、基于情境感知的推薦系統(tǒng)馮凱旋2013/04/12綱要上次報告內(nèi)容回顧推薦系統(tǒng)一般架構(gòu)情境與情境感知情境感知實例場景引擎情感感知實例移動情境感知上次報告內(nèi)容回顧推薦系統(tǒng)是一種信息過濾系統(tǒng)幫助用戶找到感興趣的物品基本依據(jù)：物以類聚、人以群分算法：協(xié)同過濾*/基于內(nèi)容/基于規(guī)則/混合推薦推薦系統(tǒng)一般架構(gòu)推薦系統(tǒng)的主要模塊和流程用戶特征提取模塊相關(guān)物品檢索模塊推薦結(jié)果排序模塊根據(jù)用戶歷史行為以及相關(guān)信息生成用戶特征來描述用戶興趣根據(jù)用戶特征快速找到用戶可能感興趣的候選物品將候選物品依據(jù)特定指標(biāo)按相關(guān)度進行排序并推薦給用戶推薦系統(tǒng)一般架構(gòu)特征提取用戶特征提取用戶特征降維性別年齡購書ID搜索關(guān)鍵詞其他行為

2、兩類問題：特征稀疏問題、系統(tǒng)性能問題一種降維思路：根據(jù)用戶興趣將用戶聚類兩種聚類：硬聚類、軟聚類推薦系統(tǒng)一般架構(gòu)相關(guān)物品檢索相關(guān)物品檢索生成”特征-物品”倒排索引利用倒排索引進行檢索推薦系統(tǒng)一般架構(gòu)推薦結(jié)果排序選取統(tǒng)一的指標(biāo)對物品進行排序預(yù)測用戶評分/點擊率預(yù)估/Learn to Rank反映使用推薦系統(tǒng)的網(wǎng)站的商業(yè)目標(biāo)便于現(xiàn)有的成熟機器學(xué)習(xí)算法直接優(yōu)化情境感知以往的推薦系統(tǒng)是如何進行推薦的存在的問題根據(jù)用戶歷史行為以及相關(guān)信息建立用戶的偏好模型根據(jù)上述用戶偏好模型基于用戶/基于物品進行推薦基于歷史興趣愛好，所以不能反映當(dāng)前短期偏好或需求情境感知情境 (Context)基于情境感知的推薦系統(tǒng)所

3、有與人機交互相關(guān)，用于區(qū)分標(biāo)定當(dāng)前特殊場景的信息時間、位置、天氣、心情不同用戶處于不同情境中時對物品的偏好和需求不一樣多數(shù)傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)只考慮了用戶和物品的二維矩陣情境感知能夠更全面挖掘用戶的興趣偏好情境感知實例場景引擎用戶狀態(tài)需求目標(biāo)無需求瀏覽：在線行為無明顯匯聚，無目的性，隨機瀏覽有需求瀏覽：在線行為具有明顯匯聚，一定的目的性挑選：具有目的性，瀏覽行為集中在高度相似商品上購物中：很強目的性，有加入購物車行為購物后：具有下單行為意圖類目：特定狀態(tài)下感興趣的商品類別意圖標(biāo)簽：特定狀態(tài)下感興趣的商品標(biāo)簽支付意愿：購買商品時的支付欲望品牌偏好：感興趣的品牌顏色偏好：感興趣的顏色情境感知實例場景引擎意

4、圖場景反映用戶的行為目的用戶狀態(tài)和需求目標(biāo)的二元組 有需求瀏覽| 鞋類 | 運動、休閑| 較強 | 耐克、李寧| 灰色購物中| 鞋類 | 運動| 強烈 | 李寧| 灰色一組意圖的組合，表征一個用戶在具體業(yè)務(wù)下的需求情境感知實例場景引擎在線購物中的用戶行為狀態(tài)進入目標(biāo)網(wǎng)站有需求瀏覽集中瀏覽一些商品將商品加入購物車用戶下單離開目標(biāo)網(wǎng)站情境感知實例場景引擎百分點場景引擎原理情境感知實例移動情境感知移動情境 感知 移動情境感知認(rèn)知層次人們在線瀏覽行為模式發(fā)生革命性變革豐富的情境信息，多種信息源的綜合描述情境感知實例移動情境感知移動情境感知面臨的挑戰(zhàn)移動情境 感知推薦的基本流程 移動性帶來的跨地域問題特征關(guān)聯(lián)性的理解與利用傳感器特定環(huán)境下失效問題數(shù)據(jù)稀疏性問題情境感知實例移動情境感知移動情境 建模 情境感知實例移動情境感知地理信息挖掘顯著地點挖掘軌跡模式挖掘情境感知實例移動情境感知用戶行為模式挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘序列模式挖掘情境感