挖掘大量用户数据以获取个性化建议

挖掘大量用户数据以获取个性化建议(中文13400字,英文PDF)
摘要
Netflix奖聚焦于利用数据挖掘和机器学习技术预测用户偏好。比赛中得到了许多教训。但从那时起, 推荐系统进化了。推动这一演变的原因是, 工业中不同类型的用户数据越来越多,研究界对该领域的兴趣也越来越大。本文的目的是提供数据挖掘方法在个性化和推荐中的使用的最新概述。使用Netflix 个性化作为一个激励的用例, 我将描述不同类型的数据和机器学习技术的使用.
在介绍了传统的推荐方法之后, 我重点介绍了从 Netflix 奖中获得的一些主要经验教训。然后, 我描述了在 Netflix 中使用个性化推荐技术。最后, 我指出了当前最有前途的研究方向和在这一领域值得关注的尚未解决的问题.