江苏龙网

  1. 首页 > 生活 > >

未来怎样让个性化推荐更有惊喜感

随着信息技术和互联网行业的发展，信息过载成了人们处理信息的挑战。对于用户而言，如何在以指数增长的资源中快速、准确地定位到自己需要的内容是一个非常重要且极具挑战的事情。对于商家而言，如何把恰当的物品及时呈现给用户，从而促进交易量和经济增长，也是一件颇具难度的事情。
因此，如何搭建有效的推荐系统意义深远。我们将从深度学习的应用、知识图谱的应用、强化学习的应用、用户画像和可解释推荐等几个方面，一起看看未来如何让个性化推荐更有惊喜感。
方向1：推荐系统与深度学习
近几年深度学习的技术应用在语音识别、计算机视觉和自然语言理解等领域，取得了巨大的成功。如何将其应用到推荐系统是当前的研究热点。深度推荐系统现阶段的应用主要体现在提升表征学习能力、深度协同过滤、特征间的深度交互等方面。
深度学习技术在推荐系统中的应用前景很广阔，未来效率与可拓展性、多样化数据融合、捕捉用户长短期偏好等方面都将提升推荐的个性化程度。
方向2：推荐系统与知识图谱
将知识图谱引入推荐系统，主要有如两种不同的处理方式：
第一，基于特征的知识图谱辅助推荐，核心是知识图谱特征学习的引入。一般而言，知识图谱是一个由三元组\u0026lt;头节点，关系，尾节点\u0026gt; 组成的异构网络。由于知识图谱天然的高维性和异构性，首先使用知识图谱特征学习对其进行处理，从而得到实体和关系的低维稠密向量表示。这些低维的向量表示可以较为自然地与推荐系统进行结合和交互。
第二，基于结构的推荐模型，则更加直接地使用知识图谱的结构特征。具体来说，对于知识图谱中的每一个实体，进行宽度优先搜索来获取其在知识图谱中的多跳关联实体从中得到推荐结果。
方向3：推荐系统与强化学习
通过融合深度学习与知识图谱技术，推荐系统的性能取得了大幅的提升。然而，多数的推荐系统仍是以一步到位的方式建立的。它们有着类似的搭建方式，即在充分获取用户历史数据的前提下，设计并训练特定的监督模型，从而得到用户对于不同物品的喜好程度。这些训练好的模型在部署上线后可以为特定用户识别出最具吸引力的物品，为其做出个性化推荐。在此，人们往往假设用户数据已充分获取，且其行为会在较长时间之内保持稳定，使得上述过程中所建立的推荐模型得以应付实际中的需求。
然而对于诸多现实场景，用户与推荐系统之间往往会发生持续密切的交互行为。在这一过程中，用户的反馈将弥补可能的数据缺失，同时有力地揭示其当前的行为特征，从而为系统进行更加精准的个性化推荐提供重要的依据。
强化学习为解决这个问题提供了有力支持，在不同场景下改善推荐系统的用户感知与个性化能力。
方向4：推荐系统中的用户画像
构建推荐系统的核心任务之一在于如何准确地分析出用户的兴趣特点，也就是我们常说的用户画像。
简单说来，用户画像是指从用户产生的各种数据中挖掘和抽取用户在不同属性上的标签，如年龄、性别、职业、收入、兴趣等。完备且准确的属性标签将有力地揭示用户本质特征，因而极大地促进精准的个性化推荐。
【未来怎样让个性化推荐更有惊喜感】 未来，以下四个方面将是用户画像研究的重点领域：
1.构建具有更强表征能力的用户表示模型。利用深层神经网络从用户原始数据中自动抽取深层次的、有信息量的特征来构建用户的特征表示能够有助于更加充分地利用用户数据并有效提升用户画像的精度。
2.基于多源和异构数据的用户画像。如何设计一个深度信息融合模型来利用不同来源、不同结构和不同模态的用户数据进行用户建模，是未来用户画像领域的一个重要方向。基于深度神经网络的协同学习和多通道模型可能是值得尝试的技术。
3.不同平台用户画像数据的共享和用户隐私保护。平台之间直接共享用户信息可能会使得用户的隐私受到泄露和损害。如何在不转移和不共享用户数据的情况下，充分利用不同平台的用户信息实现协同用户画像和建模是值得研究的一个方向。


推荐阅读


上一篇：礼好吗这个平台做的咋样

下一篇：Android应用开发，初级、中级和高级应该分别掌握哪些关键知识点