摘 要
摘要：本文旨在研究基于用户行为的个性化推荐策略，探索如何通过从用户行为数据中提取有效特征，构建用户兴趣模型和画像，以及设计合理的推荐算法和策略来实现个性化推荐。首先介绍了个性化推荐的相关理论和技术，包括个性化推荐的概念和原理、用户行为的定义和分类、互联网数据挖掘技术和基于用户行为的推荐算法。接着探讨了基于协同过滤、内容过滤和混合过滤的个性化推荐算法研究，以及在此基础上提出了个性化推荐策略的问题，包括用户兴趣建模、用户画像构建以及推荐策略的设计和实现等。在此基础上提出了基于用户兴趣建模、用户画像构建和推荐结果评估的个性化推荐策略。最后本文设计和实现了基于用户行为的个性化推荐系统，包括用户行为数据采集与预处理、推荐模型的构建、推荐结果的评估与优化以及推荐系统的实现与应用。实验表明，该推荐系统的推荐效果得到了有效提升。本研究对于提升推荐系统的精度和有效性具有重要意义。
关键词：基于用户行为；个性化推荐；推荐算法
目 录
摘 要 I
第1章 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 研究目的和方法 1
1.3 国内外研究现状 1
第2章 相关理论 2
2.1 个性化推荐的概念和原理 2
2.2 用户行为的定义和分类 2
2.2.1用户行为定义 2
2.2.2用户行为分类 3
2.3 互联网数据挖掘技术 3
2.4 基于用户行为的推荐算法 3
第3章 个性化推荐算法研究 4
3.1 个性化推荐算法的分类 4
3.2 基于协同过滤的个性化推荐算法研究 5
3.3 基于内容过滤的个性化推荐算法研究 5
3.4 基于混合过滤的个性化推荐算法研究 6
第4章 个性化推荐策略的问题 6
4.1 用户兴趣建模问题 6
4.2 用户画像构建问题 7
4.3 推荐策略设计和实现问题 7
第5章 个性化推荐策略的策略 8
5.1 基于用户兴趣建模的策略 8
5.2 基于用户画像构建的策略 9
5.3 基于推荐结果评估的策略 10
第6章 基于用户行为的个性化推荐策略设计与实现 11
6.1 用户行为数据采集与预处理 11
6.2 推荐模型的构建 11
6.3 推荐结果的评估与优化 12
6.4 推荐系统的实现与应用 12
结 论 14
参考文献： 15
致 谢 16
摘要：本文旨在研究基于用户行为的个性化推荐策略，探索如何通过从用户行为数据中提取有效特征，构建用户兴趣模型和画像，以及设计合理的推荐算法和策略来实现个性化推荐。首先介绍了个性化推荐的相关理论和技术，包括个性化推荐的概念和原理、用户行为的定义和分类、互联网数据挖掘技术和基于用户行为的推荐算法。接着探讨了基于协同过滤、内容过滤和混合过滤的个性化推荐算法研究，以及在此基础上提出了个性化推荐策略的问题，包括用户兴趣建模、用户画像构建以及推荐策略的设计和实现等。在此基础上提出了基于用户兴趣建模、用户画像构建和推荐结果评估的个性化推荐策略。最后本文设计和实现了基于用户行为的个性化推荐系统，包括用户行为数据采集与预处理、推荐模型的构建、推荐结果的评估与优化以及推荐系统的实现与应用。实验表明，该推荐系统的推荐效果得到了有效提升。本研究对于提升推荐系统的精度和有效性具有重要意义。
关键词：基于用户行为；个性化推荐；推荐算法
目 录
摘 要 I
第1章 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 研究目的和方法 1
1.3 国内外研究现状 1
第2章 相关理论 2
2.1 个性化推荐的概念和原理 2
2.2 用户行为的定义和分类 2
2.2.1用户行为定义 2
2.2.2用户行为分类 3
2.3 互联网数据挖掘技术 3
2.4 基于用户行为的推荐算法 3
第3章 个性化推荐算法研究 4
3.1 个性化推荐算法的分类 4
3.2 基于协同过滤的个性化推荐算法研究 5
3.3 基于内容过滤的个性化推荐算法研究 5
3.4 基于混合过滤的个性化推荐算法研究 6
第4章 个性化推荐策略的问题 6
4.1 用户兴趣建模问题 6
4.2 用户画像构建问题 7
4.3 推荐策略设计和实现问题 7
第5章 个性化推荐策略的策略 8
5.1 基于用户兴趣建模的策略 8
5.2 基于用户画像构建的策略 9
5.3 基于推荐结果评估的策略 10
第6章 基于用户行为的个性化推荐策略设计与实现 11
6.1 用户行为数据采集与预处理 11
6.2 推荐模型的构建 11
6.3 推荐结果的评估与优化 12
6.4 推荐系统的实现与应用 12
结 论 14
参考文献： 15
致 谢 16
