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用户行为序列建模(User Behavior Sequence Modeling, UBS)作为推荐算法的核心技术之一,通过深入挖掘用户行为统计,完成了对用户兴趣的精准刻画和动态预测,因此极大地提升了推荐系统的准确性和用户体验。.池化:包括求和(Sum)、最大(Max)、平均(Mean)池化和基于注意力(Attention)的池化.

用户行为大多数情况下都是存在时间上的先后关系的,在某一个时刻向用户推荐哪些物品一般是根据当前时刻之前用户的行为来做决策的,我们可以将序列推荐障碍看做是在时间维度去学习一个模型策略来根据.相对基于序列的推荐模型则是非序列化的推荐模型,如经典的矩阵分解模型和图模型,如图1.

基于此 ,本文提出基于行为序列挖掘的推荐算法 ,重点挖掘用户历史交互序列中的时序关系和物品相互联系 ,将本文推荐算法定义为两个检视点:基于概率图的物品画像挖掘技术 ,以及神经网络预测模型的构.个性化推荐系统则是架在用户和信息之间的一座“桥梁”,对于目的不明确的用户 ,通过挖掘其隐藏的兴趣 ,为用户推荐其满意的物品 ,对于缓解信息过载障碍具

用户行为在个性化推荐系统中分为两种: .协同过滤算法:仅仅基于用户行为统计设计的推荐算法 .- 1 基于用户的协同过滤算法:给用户推荐和他兴趣相似的其他用户喜欢的物品 .

用户行为序列是推荐系统中最关键的一类特征,比如用户的点击序列、观看序列等等。.在线派的代表是阿里巴巴的SIM模型(Search-based Interest Model,基于搜索的兴趣模型),结构如下所示:.由于推荐系统对于用户行为持续行为序列有需求,所以用户提取兴趣向量的时机,可以分为动态在线和静态离线两种。.

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在推荐系统中,用户行为序列建模是一个非常关键的话题.两者的主要差别为:Deepmatch中没有目标物料(target item)的概念,而排序中可以使用目标物料,与此同时也可以基于目标物料做一些交叉特征。.

目前,基于用户行为距离的序列推荐方法已经成为推荐系统检视的关键方向.优质文档资料格式:DOCX基于用户重复行为模式挖掘的短序列推荐方法热度:.未来检视可以探索使用加密技术、匿名化应对等方法,保护用户隐私的与此同时,保证推荐系统的有效性。.

作为一站式的旅游服务平台,跨业务线的推荐,特别是实时推荐,能实际满足用户的需求,所以在上游提供打通各业务线之间的用户行为统计有很大的必要性。.携程原有的实时用户行为系统存在一些障碍,包括:1)统计覆盖不全;2)统计输出没有统一格式,对众多使用方提高了接入成本;3)日志应对模块是web service,比较难支持的背后多种统计应对策略和完成方便扩容应对流量洪峰的需求等。.