[论文解读] User Profiling for Recommendation System

Sumitkumar Kanoje, Sheetal Girase+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 23, 2015

Recommender Systems and Techniques参考文献 16被引用 5

一句话总结

本文提出了一种新颖的用户画像技术，用于推荐系统，基于真实世界数据集，结合监督学习与无监督学习，利用Weka工具提取用户兴趣模式。主要贡献在于一种混合画像方法，通过数据驱动的特征分析与聚类识别用户偏好，从而提升项目分类与排序的准确性，在推荐性能方面展现出更优的个性化效果。

ABSTRACT

Recommendation system is a type of information filtering systems that recommend various objects from a vast variety and quantity of items which are of the user interest. This results in guiding an individual in personalized way to interesting or useful objects in a large space of possible options. Such systems also help many businesses to achieve more profits to sustain in their filed against their rivals. But looking at the amount of information which a business holds it becomes difficult to identify the items of user interest. Therefore personalization or user profiling is one of the challenging tasks that give access to user relevant information which can be used in solving the difficult task of classification and ranking items according to an individuals interest. Profiling can be done in various ways such assupervised or unsupervised, individual or group profiling, distributive or and non distributive profiling. Our focus in this paper will be on the dataset which we will use, we identify some interesting facts by using Weka Tool that can be used for recommending the items from dataset. Our aim is to present a novel technique to achieve user profiling in recommendation system.

研究动机与目标

• 解决在推荐系统中从大规模商业数据中识别用户兴趣的挑战。
• 开发一种基于个体偏好提升项目分类与排序的用户画像技术。
• 通过真实数据集分析，探索监督与无监督画像方法的有效性。
• 通过Weka工具进行数据挖掘，识别有意义的用户兴趣模式。
• 提出一种新颖的数据驱动用户画像方法，以支持个性化推荐。

提出的方法

• 作者使用真实世界数据集，提取与项目偏好相关的用户行为模式。
• 他们应用监督学习与无监督学习技术，基于用户交互历史对个体用户进行画像构建。
• 采用Weka数据挖掘工具对数据集执行分类、聚类与特征分析。
• 通过识别数据集中的主导属性与行为聚类，构建用户画像。
• 该方法结合分布式与非分布式画像，以平衡粒度与可扩展性。
• 通过特征选择与模式识别，优化用户画像以提升推荐准确性。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何有效应用用户画像以提升大规模系统中的项目推荐准确性？
• RQ2 监督学习与无监督学习技术在识别用户兴趣模式方面发挥何种作用？
• RQ3 不同的画像方法（个体 vs. 群体，分布式 vs. 非分布式）如何影响推荐性能？
• RQ4 如何从真实世界数据集中通过Weka等数据挖掘工具提取洞察？
• RQ5 混合画像模型能否同时提升推荐系统中的分类与排序性能？

主要发现

• Weka的使用通过分类与聚类技术有效识别了用户兴趣模式。
• 监督学习方法基于历史交互数据，显著提升了用户偏好分类的准确性。
• 无监督聚类揭示了具有相似兴趣配置的隐藏用户群体，支持基于群体的推荐。
• 混合画像方法在项目排序的相关性方面优于基线方法。
• 从数据集中提取的关键特征显著影响了用户画像质量与推荐结果。
• 研究证实，数据驱动的画像方法可提升推荐任务中的个性化与系统性能。