智能推薦系統(tǒng)在數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用
時(shí)間:2022-07-18 10:55:06
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【摘要】現(xiàn)今家庭數(shù)字化已經(jīng)是大勢(shì)所趨,網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)也已然融入到了我國(guó)的千家萬(wàn)戶中,進(jìn)而推進(jìn)大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)。在當(dāng)今時(shí)代背景下,如何在海量的信息中為用戶篩選出具有個(gè)性化、智能化的數(shù)據(jù)不僅是當(dāng)前推薦系統(tǒng)所要攻克的重要難題,實(shí)質(zhì)也是其發(fā)展機(jī)遇。智能推薦系統(tǒng)興起不久,乃是一項(xiàng)新興科技,該類系統(tǒng)能夠智能化地分析用戶的個(gè)人信息、行為偏好與社會(huì)關(guān)系等因素,并有效為用戶推薦出合適的數(shù)據(jù)。鑒于此,本文將基于協(xié)同信息篩選技術(shù),并結(jié)合個(gè)性化數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),構(gòu)建研究一個(gè)智能推薦系統(tǒng),相信對(duì)于智能推薦系統(tǒng)的進(jìn)一步普及與發(fā)展具有一定積極作用。
【關(guān)鍵詞】智能推薦系統(tǒng);個(gè)性化;數(shù)據(jù)挖掘;應(yīng)用
互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展與革新,致使數(shù)字化家庭這一概念已然成為現(xiàn)實(shí)。就當(dāng)前而言,人們?cè)谶\(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行觀影、購(gòu)物以及看書等日常活動(dòng)時(shí),越來(lái)越希望各項(xiàng)app或網(wǎng)頁(yè)能夠?yàn)樽陨硗扑]具有個(gè)人偏好的信息。一般來(lái)說(shuō),智能推薦系統(tǒng)的成功運(yùn)用是通過(guò)把不同用戶的個(gè)人信息或個(gè)人偏好與特殊的參數(shù)數(shù)據(jù)相比較,得出相對(duì)客觀的結(jié)論,進(jìn)而預(yù)測(cè)用戶對(duì)于一些未接觸項(xiàng)目的喜好程度。這里所說(shuō)的參數(shù)數(shù)據(jù)不是一個(gè)特定的元素,即可能是用戶所處的社會(huì)環(huán)境與社交關(guān)系,也可能是從用戶曾經(jīng)接觸過(guò)的類似項(xiàng)目中得出。
1.系統(tǒng)構(gòu)成
本文中所涉及的網(wǎng)絡(luò)影視智能推薦系統(tǒng)具有兩個(gè)重要目標(biāo),其一是能夠依據(jù)不同用戶的行為喜好,從海量的影視數(shù)據(jù)庫(kù)中篩選出適宜的影視推薦項(xiàng)目;其二是能夠?qū)崟r(shí)、迅捷為用戶更新偏好信息。為了將這兩個(gè)目標(biāo)變?yōu)楝F(xiàn)實(shí),本文將構(gòu)成一個(gè)三層應(yīng)用處理的系統(tǒng)。即當(dāng)系統(tǒng)收到用戶發(fā)出的請(qǐng)求時(shí),系統(tǒng)接口就會(huì)迅速將用戶的請(qǐng)求發(fā)送至系統(tǒng)的中間層,隨后位于中間層的搜索引擎就會(huì)迅速作出反應(yīng),并根據(jù)用戶的各項(xiàng)偏好信息與自身影視媒體庫(kù)的內(nèi)容進(jìn)行分析處理,最后再把分析出的數(shù)據(jù)內(nèi)容制定成推薦列表傳回給用戶。用戶在收到由智能推薦系統(tǒng)所推薦的影視數(shù)據(jù)時(shí),可以通過(guò)點(diǎn)擊試看或預(yù)覽影視介紹等方式,決定是否采納觀看系統(tǒng)所推薦內(nèi)容。只要用戶確定其所偏好的內(nèi)容,系統(tǒng)就會(huì)利用自身的索引技術(shù)為用戶提供相應(yīng)的影視資源[1]??偠灾撓到y(tǒng)主要由三子系統(tǒng)所組成。1.1管理員子系統(tǒng)。該子系統(tǒng)主要執(zhí)行影視數(shù)據(jù)庫(kù)的資料進(jìn)行實(shí)時(shí)更新、定期刪減與管理用戶信息等任務(wù),進(jìn)而保障該系統(tǒng)搜索引擎的時(shí)效性,使之能夠迅速完善參數(shù)設(shè)置,改善相應(yīng)的關(guān)聯(lián)機(jī)制。1.2用戶信息處理子系統(tǒng)。該子系統(tǒng)主要管理用戶的個(gè)人信息檔案,例如用戶的民族、性別、職業(yè)、社交與年齡等等。除此之外,該系統(tǒng)還將管理個(gè)人用戶的交易信息,為用戶提供相應(yīng)的注冊(cè)、充值與登錄等服務(wù)。1.3推薦子系統(tǒng)推薦子系統(tǒng)是管理關(guān)聯(lián)機(jī)制的重要力量,通過(guò)與其他子系統(tǒng)的相互配合,迅速為用戶推薦出具有個(gè)性化與智能化的影視推薦項(xiàng)目。該系統(tǒng)的構(gòu)建是基于資料搜索技術(shù)的,并結(jié)合了不同用戶的交易信息與個(gè)人基礎(chǔ)信息庫(kù)。
2.系統(tǒng)方案
以上述系統(tǒng)構(gòu)成為基礎(chǔ),整個(gè)系統(tǒng)實(shí)質(zhì)分為客戶端程序與推薦程序兩個(gè)部分組成,下面將分別闡述兩大程序。2.1客戶端程序。智能推薦系統(tǒng)的客戶端程序主要由兩項(xiàng)重要技術(shù)作為其支撐點(diǎn)。2.1.1智能化的自主學(xué)習(xí)技術(shù)。當(dāng)用戶在互聯(lián)網(wǎng)上選擇影視作品進(jìn)行觀看時(shí),必然有一個(gè)篩選與點(diǎn)擊的過(guò)程,這個(gè)時(shí)候客戶端程序就能根據(jù)不同影視作品的點(diǎn)擊頻率或不同用戶主體的選擇偏好與規(guī)律,學(xué)習(xí)用戶不同的偏好習(xí)慣或點(diǎn)擊特性??蛻舳嗽趯?duì)用戶進(jìn)行影視作品推薦時(shí),必須要找出影視作品內(nèi)容與用戶本身的關(guān)聯(lián)性[2]。根據(jù)此,影視作品的信息、用戶自身的檔案資料與消費(fèi)記錄之間,必須引入客觀正確的關(guān)聯(lián)機(jī)制。通過(guò)關(guān)聯(lián)機(jī)制發(fā)現(xiàn)三者之間存在的客觀規(guī)律,能夠推進(jìn)搜索引擎的使用效力,并能夠更加快捷有效地整和諸項(xiàng)信息,得出較為正確恰當(dāng)?shù)囊?guī)則信息。其中規(guī)則有效形式的產(chǎn)生必然是通過(guò)挖掘推導(dǎo)用戶的個(gè)性化數(shù)據(jù)而得出的。通過(guò)此種方式,就能讓用戶在登錄客戶端時(shí),推薦系統(tǒng)就能迅速作出處理,調(diào)用自身的規(guī)則數(shù)據(jù)庫(kù)。經(jīng)歷適用程序后定能為用戶推薦出適宜的影視信息資料。2.1.2智能化的特性分析技術(shù)。對(duì)于特性分析技術(shù)而言,其目的是為了探尋出影視作品內(nèi)容與用戶本身個(gè)性化需求的聯(lián)系。其運(yùn)行規(guī)則主要分為兩個(gè)部分,即形式多樣、內(nèi)容自由的用戶個(gè)人信息以及自由組合的影視作品資料。這里的用戶個(gè)人信息主要包含性別、歲數(shù)、星座屬相、職業(yè)與興趣愛(ài)好等方面,而影視作品資料主要是作品導(dǎo)演、男一號(hào)、女一號(hào)等內(nèi)容。通過(guò)收集整理這些數(shù)據(jù)能夠在系統(tǒng)中形成較為客觀的關(guān)聯(lián)機(jī)制[3]。2.2智能推薦程序。2.2.1基本內(nèi)涵。結(jié)合全文我們不難得出,智能推薦程序主要是為了在海量的信息中,對(duì)各項(xiàng)因素進(jìn)行分析處理,并運(yùn)用相應(yīng)的規(guī)則機(jī)制,進(jìn)而作出正確的信息供應(yīng)。依據(jù)影視作品的相應(yīng)特性,可以將影視資源的篩選推薦與排序選擇建立在用戶未看過(guò)的基礎(chǔ)上,另外影視作品的新舊特性也是程序進(jìn)行排序、推薦的重要依據(jù)內(nèi)容,將新興的影視作品放在優(yōu)先推薦地位較為符合現(xiàn)代人的審美與喜好。最后,影視作品的點(diǎn)擊率也是評(píng)判其排序順序的重要依據(jù),通常情況下,將點(diǎn)擊率較高的影視作品放入推薦作品的優(yōu)先級(jí)地位也是符合客觀規(guī)律的。2.2.2程序設(shè)用邏輯。輸入:用戶信息、用戶消費(fèi)記錄、影視作品資料、關(guān)聯(lián)機(jī)制。輸出:≤十五部推薦影視作品(根據(jù)實(shí)際情況)。首先,當(dāng)用戶利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)登錄到我們的系統(tǒng)后,系統(tǒng)將會(huì)依據(jù)用戶的登錄情況判定用戶是新興用戶還是老用戶。如果該用戶是第一次用該系統(tǒng),那么系統(tǒng)就會(huì)根據(jù)用戶所提供的個(gè)人信息尋找內(nèi)部是否有適宜的關(guān)聯(lián)機(jī)制,若是系統(tǒng)能夠成功尋找出對(duì)應(yīng)的關(guān)聯(lián)機(jī)制,就會(huì)通過(guò)內(nèi)部關(guān)聯(lián)機(jī)制尋找出適合用戶的≤十五部影視作品進(jìn)行推薦,。但是如果系統(tǒng)內(nèi)部沒(méi)有與用戶個(gè)人信息所對(duì)應(yīng)的關(guān)聯(lián)機(jī)制,系統(tǒng)就將為用戶推薦當(dāng)下最為熱門的十五部影視作品[4]。再者,當(dāng)用戶登錄系統(tǒng)后,登錄信息現(xiàn)實(shí)該用戶為本系統(tǒng)的老用戶,那么這個(gè)時(shí)候系統(tǒng)也將主動(dòng)尋找是否有與該老用戶相對(duì)應(yīng)的關(guān)聯(lián)機(jī)制,與新用戶不同的是,當(dāng)系統(tǒng)尋找到與該老用戶對(duì)應(yīng)的關(guān)聯(lián)機(jī)制,并為該用戶篩選出適宜的≤十五部影視作品時(shí),還將進(jìn)一步分析該老用戶的消費(fèi)記錄,根據(jù)用戶消費(fèi)偏好,然后再為老用戶推薦適宜的作品。如果系統(tǒng)未能找到與該老用戶相匹配的關(guān)聯(lián)機(jī)制,那么系統(tǒng)就將直接分析該老用戶的消費(fèi)偏好,進(jìn)而為用戶推薦相對(duì)適宜的≤十五部影視作品。系統(tǒng)利用關(guān)聯(lián)機(jī)制分析出不同用戶的觀影喜好時(shí),還需要進(jìn)一步判斷其具體內(nèi)容與種類,然后才從類似的影視作品中尋找出符合篩選與排序原則的推薦作品。消費(fèi)記錄是智能推薦系統(tǒng)為用戶推薦何種影視作品的重要依據(jù)。故此,系統(tǒng)首先就需要從用戶的消費(fèi)記錄中尋找到用戶最為喜歡的幾種影視作品類型,除此之外,用戶的偏愛(ài)型影視作品也是需要系統(tǒng)作統(tǒng)計(jì)分析的,例如有多部用戶曾看過(guò)的影視作品都由某一位演員出演,系統(tǒng)就可以對(duì)那位演員所出演的影視作品作類型分析,然后在于之前所選出的幾種影視作品類型相對(duì)比,將與之前類型影視作品的類型單獨(dú)分出來(lái),形成一個(gè)新興推薦影視作品類型,隨之再根據(jù)比例關(guān)系合理分配不同類型影視作品數(shù)目,并最終推薦給用戶。在本系統(tǒng)中,如何在同一類型影視作品中挑選出適宜的幾個(gè)影視作品同樣需要遵循相關(guān)規(guī)則,以求智能化的深入。面對(duì)這個(gè)問(wèn)題,我們借助前文可以發(fā)現(xiàn),當(dāng)同一類型的影視作品中出現(xiàn)了用戶所偏愛(ài)的演員時(shí),有用戶偏愛(ài)演員的作品當(dāng)然被列入優(yōu)先級(jí),但是如果同一類型中并為出現(xiàn)用戶所偏愛(ài)的演員,則需要遵循篩選與排序原則進(jìn)行智能化影視作品推薦。除此之外,如果系統(tǒng)分析出的用戶喜好影視作品類型根本就沒(méi)有其所偏愛(ài)的演員出演,那就可以直接利用不同類型影視作品總數(shù)量的比例關(guān)系,進(jìn)而確立不同類型所需分配的推薦數(shù)量,并經(jīng)過(guò)篩選與排序原則進(jìn)行精化推薦,以滿足用戶對(duì)于個(gè)性化與智能化需求[5]。
3.結(jié)語(yǔ)
本文立足社會(huì)實(shí)際需求,提出一套智能影視作品推薦系統(tǒng)的構(gòu)成方案。該推薦系統(tǒng)扎根于個(gè)性化數(shù)據(jù)挖掘中,并通過(guò)利用協(xié)同信息篩選技術(shù),幫助系統(tǒng)對(duì)用戶進(jìn)行個(gè)性化影視作品推薦具有重要積極意義。不得不說(shuō)智能推薦系統(tǒng)確實(shí)具有其特點(diǎn)與優(yōu)勢(shì),但是在本文中由于相關(guān)數(shù)據(jù)的缺乏與應(yīng)用實(shí)驗(yàn)的缺失,必然不能對(duì)智能推薦系統(tǒng)有一個(gè)全面的認(rèn)識(shí)與研究,但筆者相信隨著該項(xiàng)系統(tǒng)的不斷普及應(yīng)用,定能得到更為長(zhǎng)遠(yuǎn)的發(fā)展。
【參考文獻(xiàn)】
[1]汪毅峰.基于數(shù)據(jù)挖掘的個(gè)性化推薦系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)[D].南昌大學(xué),2013.
[2]趙鳳霞.基于數(shù)據(jù)挖掘的旅游智能推薦系統(tǒng)的研究和設(shè)計(jì)[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)用,2013(32):55-56.
[3]李中良.基于Web日志挖掘和關(guān)聯(lián)規(guī)則的個(gè)性化推薦系統(tǒng)模型研究[D].西南大學(xué),2014.
[4]丁建軍.面向電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的Web數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用研究[D].浙江理工大學(xué),2015.
[5]張勞模,馬穎,王國(guó)棟.基于數(shù)據(jù)挖掘的個(gè)性化智能推薦系統(tǒng)應(yīng)用研究[J].現(xiàn)代電子技術(shù),2011,34(16):31-34.
作者:王珊珊 單位:安徽國(guó)際商務(wù)職業(yè)學(xué)院