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基于个人兴趣的用户偏好建模的中期报告
1.介绍
用户偏好建模是指利用用户的历史行为数据或用户提供的个人信息来推断出用户的喜好偏好，以便更好地预测用户的行为和需求。本文旨在介绍一个基于个人兴趣的用户偏好建模方法。
2.数据获取与预处理
本次实验中，我们采取了一份用户音乐收听历史数据集，数据集包含每个用户收听的歌曲列表和各个歌曲的信息，包括歌曲名称、歌手、专辑、风格、年份等。我们对数据进行了清洗和预处理，去除了重复项和缺失值，对文字类型的数据进行了特征提取（例如，将歌曲名称和歌手名称的拼接作为一个特征）。
3.特征工程
我们采用基于用户兴趣模型和内容模型的方法来建模。具体来说，我们将用户分为不同的群体，每个群体中的用户具有相似的兴趣爱好，因此，我们需要从历史行为数据中提取出一些代表用户兴趣的特征。特征的选择需要考虑到不同用户群体之间的差异，因此，我们采用了基于信息熵的特征选择方法，选取了最具有差异性的特征。
4.模型训练与预测
我们利用随机森林算法对数据进行建模，并采用交叉验证的方法来验证模型的准确性。针对不同的任务（例如，预测用户是否会喜欢某个歌曲），我们采用不同的评估指标（例如，精确率、召回率、F1值）来评价模型的效果。
5.结果分析与改进
我们发现，基于个人兴趣的用户偏好建模方法在预测用户的行为和需求方面取得了较好的效果。在后续的实验中，我们将继续优化特征工程和模型算法，提高预测精度和效率。