seolu于2022-12-19发布在数字时代的精准推荐系统
随着全球数字化、5G通信技术的成熟，以及互联网在各行各业的应用，积累的数据量越来越大。越来越多的企业、行业和国家发现，可以利用类似的技术更好地服务客户，发现新的商机seo优化，拓展新的市场，提高效率，引发了一场新的技术革命。
科技进步在极大丰富人类生活的同时，也给我们带来了抉择的困境——如何从复杂的数据中快速获取有价值的信息。推荐系统作为解决信息负载问题的有效方法，发挥着重要作用。它起着重要作用；传统推荐系统在处理大数据时存在的问题限制了其性能。为了充分挖掘数据的价值，提高推荐系统的性能和实时性，进一步有效缓解信息过载问题，今天我们就数字时代的精准推荐系统进行探讨。
首先，我们介绍一下传统推荐系统的特点：
传统推荐系统在生成推荐项的过程中有两个重要阶段：数据预处理阶段和推荐生成阶段。在数据预处理阶段，推荐系统需要从数据中获取用户偏好；，使用推荐算法从数据集中生成用户推荐项。偏好获取技术是指通过跟踪学习用户的兴趣、偏好、性格特征，实时、准确地发现不同用户对各种网络服务的需求，并适应和适应其变化。传统的用户偏好获取技术通过显式或隐式的方法获取用户偏好，主要分为启发式和建模两类。前者使用一些直观的启发式方法获取用户需求，如最近邻算法、聚类（K-算法）、相似度计算等；后者通过引入决策树归纳、贝叶斯分类、聚类等机器学习技术来学习模型。对于时间偏移问题，研究人员采用了一些自适应的方法seo排名，如信息补充技术、遗传算法和神经网络技术，解决这个问题。从信息过滤的角度来看，传统的推荐系统主要分为协同过滤推荐系统（CF, ）、基于内容的推荐系统和混合推荐系统。随着移动设备的发展，情境感知推荐系统应运而生。
那么我们介绍一下数字时代的推荐系统与传统推荐系统的区别：
由于大数据具有以下特点：体量大（）、速度快（）、模式多（）、难区分（）、高价值低密度（），与传统推荐系统相比，数字推荐系统面临以更复杂的信息提供环境和数据特征；只有在大数据环境下，对用户产生的各种数据中所包含的用户偏好进行全面、准确的提取和预测，才能产生准确率更高的有效推荐。因此，尽管大数据环境下的推荐系统的基本思想与传统推荐系统相似，但重点关注大数据环境对推荐系统的影响：更快的数据生成、高维和稀疏数据，更多的内容采样通道，以及多源数据融合时，由于结构和采集方式的不同，会引入更高的噪声和冗余，数据结构的比例也会发生变化。非结构化数据和半结构化数据将成为主要数据，流式数据也将成为一种常见的数据类型。数据内容会发生变化。推荐系统可以收集到丰富的用户隐性反馈数据。移动网络的快速发展使得移动应用变得丰富多彩。用户使用移动设备或登录移动应用产生丰富的移动社交网络数据，尤其是基于位置的GPS数据已成为重要数据。许多以数据处理为核心的大数据问题，使得推荐系统对数据处理能力提出了更高的要求。同时，丰富的数据使得用户对推荐系统的实时性和准确性有了更高的要求。因此，适用于传统推荐系统的方法不能直接应用于大数据环境下的移动端推荐，需要对算法进行改进和扩展，以更好地满足大数据环境下推荐系统的需求。
最后介绍一下数字时代推荐系统的关键技术：
下面是推荐系统的基本架构：
大数据环境下的推荐系统框架分为四层，分别是源数据获取层、数据预处理层、推荐生成层和效用评估层。其中，在数据预处理层，对采集到的相关数据进行预处理，将数据处理结果作为推荐系统数学形式的输入，其主要工作是用户偏好获取、社交网络构建、上下文用户偏好收购等；推荐生成层是推荐系统的核心。在大数据环境下，这一层的主要任务是引入并充分处理大数据，生成实时、高精度、用户满意的推荐结果。现在，主要推荐技术包括大数据环境下基于矩阵分解的推荐系统、基于隐式反馈的推荐系统、基于推荐系统和群组推荐系统的推荐系统；在效用评价层，将推荐结果呈现给用户时，需要结合用户反馈数据，使用准确性、实时性、新颖性、多样性等评价指标来评价推荐系统的性能，扩展和扩展根据要求进行改进。
今天重点分析一下基于隐式反馈数据的推荐系统：
在大数据环境下，隐性反馈数据（如用户视频点击、浏览网页、转发微博、购买商品等行为数据）是主要的输入数据形式。会影响用户的正常生活，采集成本低，应用场景广，数据规模大，而用户评分数据只是非常稀疏。这些条件决定了在大数据环境下，基于隐式反馈数据的推荐系统将成为推荐系统的主要形式之一。
传统推荐系统忽略了大量隐性反馈信息，只专注于分析用户评分数据，不仅浪费了宝贵的大数据资源，也限制了推荐系统在大数据环境下的发展。
隐式反馈数据分为两种类型：“选择”和“未选择”。其中，“选择”的数据量小，可以直接反映用户的喜好；“未选择”的数据量很大，但不能直接解释为用户不喜欢。，但无法确定用户偏好。目前研究者主要使用正向和隐式反馈数据，比如Pá，它使用的是用户听音乐的行为数据，浪费了大量用户不听音乐的数据。为了解决这个问题，Seal 等人。提出了一种隐式反馈推荐模型(IFRM, )，将推荐任务转化为最大化用户选择行为发生概率的问题，达到直接对隐式反馈数据进行建模的目的，它不仅利用了“未选择”的信息，还避免了引入负样本的同时引入噪声，提高了推荐质量。同时采用降维的方法解决高维稀疏数据的噪声问题，进一步采用带桶的并行隐式反馈模型p-IFRM提高算法效率。.隐式信任数据是一种通过用户之间的交互反映的用户关系。使用隐式信任数据预测用户信任值得分，实验表明，其结果与使用用户评分数据得到的结果相似，但数据收集成本更低，具有很好的应用前景。同时也避免了引入负例和引入噪声的同时提高了推荐质量。同时采用降维的方法解决高维稀疏数据的噪声问题，进一步采用带桶的并行隐式反馈模型p-IFRM提高算法效率。.隐式信任数据是一种通过用户之间的交互反映的用户关系。使用隐式信任数据预测用户信任值得分，实验表明，其结果与使用用户评分数据得到的结果相似，但数据收集成本更低，具有很好的应用前景。同时也避免了引入负例和引入噪声的同时提高了推荐质量。同时采用降维的方法解决高维稀疏数据的噪声问题抖音大数据，进一步采用带桶的并行隐式反馈模型p-IFRM提高算法效率。.隐式信任数据是一种通过用户之间的交互反映的用户关系。使用隐式信任数据预测用户信任值得分，实验表明，其结果与使用用户评分数据得到的结果相似，但数据收集成本更低，具有很好的应用前景。同时采用降维的方法解决高维稀疏数据的噪声问题，进一步采用带桶的并行隐式反馈模型p-IFRM提高算法效率。.隐式信任数据是一种通过用户之间的交互反映的用户关系。使用隐式信任数据预测用户信任值得分，实验表明，其结果与使用用户评分数据得到的结果相似抖音大数据，但数据收集成本更低，具有很好的应用前景。同时采用降维的方法解决高维稀疏数据的噪声问题，进一步采用带桶的并行隐式反馈模型p-IFRM提高算法效率。.隐式信任数据是一种通过用户之间的交互反映的用户关系。使用隐式信任数据预测用户信任值得分，实验表明，其结果与使用用户评分数据得到的结果相似，但数据收集成本更低，具有很好的应用前景。隐性信任数据是一种通过用户之间的交互所反映的用户关系。使用隐式信任数据预测用户信任值得分，实验表明，其结果与使用用户评分数据得到的结果相似，但数据收集成本更低，具有很好的应用前景。隐性信任数据是一种通过用户之间的交互所反映的用户关系。使用隐式信任数据预测用户信任值得分，实验表明，其结果与使用用户评分数据得到的结果相似，但数据收集成本更低，具有很好的应用前景。
与用户评分数据相比，隐式反馈数据更能直观地反映用户行为偏好。在大数据环境下，丰富的隐式反馈数据使得捕捉用户短期的部分偏好成为可能，当前的短期偏好可以更好地预测用户未来一段时间内的偏好，从而产生实时的推荐结果。杨等。提出了一种基于局部隐式反馈大数据的推荐算法。当前用户偏好影响的思想，将用户的时间划分为多个时间片。在每个时间片中，综合考虑了用户的情境（如休息、工作或跑步）对用户选歌的影响。根据当前时间片得到的用户的音乐偏好预测用户'
传统的推荐方法在处理评分数据时有很好的表现，但隐式反馈数据没有直接的评分。与基于评分的预测方法不同，直接基于排名的方法在处理隐式反馈数据时具有更好的性能。赵等。将微博中提取的用户反馈信息加入到排序算法中，取得了较好的电商推荐效果。然而，传统的排序方法需要付出大量代价来最小化目标函数，并且需要牺牲一定的目标采样精度。提高算法的计算效率，而这种牺牲在大数据中往往是不能容忍的。有研究者认为，在大数据环境下，数据采样的方式已经不重要，甚至不需要采样。基于这个想法，Takács 等人。提出，该算法无需采样直接最小化排序目标函数，提高了数据处理的效率。
最后，我们期待推荐系统： 为了缓解更加严重的“信息过载”问题，推荐系统越来越受到业界和学术界的关注。在大数据环境下，数据规模更大，更新速度更快。数据类型较多，传统的推荐系统无法直接满足大数据环境数据的处理需求。因此，在同一框架下，提出了大数据环境下的推荐系统，对大规模数据处理能力有更高的需求。推荐结果的准确性和实时性要求也更高。同时，大规模数据也为进一步提高推荐系统的准确性提供了机会。目前收集的主要用户数据是隐式反馈数据。与传统推荐系统的主要输入数据——用户评分数据相比，隐式反馈数据量大、成本低、对用户干扰小。其中，从移动网络收集的移动社交网络数据，尤其是用户位置数据，影响很大。使用价值。同时，大数据环境下的推荐系统应用领域还有很多问题需要解决，例如如何利用大数据缓解推荐结果的多样性，如何充分利用价值大数据带来的同时保护用户隐私和安全等，因此，
