用户兴趣分析

基于Flume+Kafka的数据采集方式，算是现在大数据链路里比较稳的一套组合，吞吐大的日志流量也蛮靠谱。前端想了解用户偏好，其实离不开背后的这一整套数据流转逻辑。这套资源从数据进到系统那一刻起，就被Flink预、HBase去重，进Hive做数据仓库，后续用SparkML跑模型，再扔进MySQL存结果，前端你只要调接口拿结果就行，别说，还挺丝滑的。 FineBI 的可视化功能也蛮方便，尤其是那种要快速出报告、做可交互大屏的时候，几乎能直接拿来用，省了不少功夫。整个链路虽然看起来复杂，其实各模块都能单拆调试，定位问题也不难，适合想深入玩数据的你。 要是你对Flume和Kafka这块还不熟，可以先

建模用户的长期和短期兴趣对于准确的推荐至关重要。然而，由于缺乏手动标注用户兴趣的标签，现有方法常常将长短期兴趣纠缠在一起，导致推荐的准确性和可解释性不佳。为解决这一问题，提出了一种对比学习框架，专注于将长期和短期兴趣的推荐分开。我们首先引入了独立的编码器，分别捕捉不同时间尺度下的用户兴趣。然后，通过从交互序列中提取长期和短期兴趣的代理标签，来监督兴趣表示与其相似性。最后，考虑到长短期兴趣的动态变化，我们提出了基于注意力机制的自适应聚合方法来进行预测。我们在电子商务和短视频推荐的两个大规模真实数据集上进行了实验，结果显示，所提出的方法始终优于现有的模型，显著提高了推荐效果：GAUC提升超过0.0

基于背景和内容的微博用户兴趣挖掘方法，挺适合做用户建模和推荐系统的小伙伴参考。文章不光用静态背景信息建兴趣图谱，还结合了用户发的内容动态更新兴趣点。尤其是对冷启动用户的思路——通过关注对象来推兴趣，这点蛮实用。整个方法用在微博上做实验，覆盖了时尚、教育、军事等不同领域，表现还不错。想优化个性化推荐？这篇文章可以看看，思路清晰，操作性也强。

天池的推荐算法数据集挺适合练手的，尤其是关注用户兴趣变化的那部分内容，做推荐系统的朋友应该会感兴趣。数据时间跨度是 11.8~12.8，包含用户点击、行为序列之类的，格式清晰，字段比较全，适合做时间序列建模或测试动态图建模。 推荐系统里，传统算法多时候默认用户兴趣不变，其实不太靠谱。这套数据就比较贴合现实，用户兴趣每天都不一样，像你刷短视频、逛电商，也都是即时反应的。 比较适合用来练习短期兴趣建模、兴趣漂移识别，还能试试深度学习里的序列模型，比如 RNN、Transformer，或者来一发 LightGCN 的时间版本？ 如果你想拓展一下，还可以看看下面这几个资源：解耦长短期兴趣建模那篇蛮有参

为了克服传统分析方法易受噪声和人为因素干扰导致分析结果不准确的缺陷，本研究提出了一种基于大数据的社交网络用户兴趣个性化推荐模型。该模型以矢量空间模型为基础，深入分析了用户兴趣推荐模型的结构及其与周边模型的交互关系，并在此基础上划分了服务器网络部署模块，设计了模型的运行网络结构。为了提高模型的效率和可扩展性，本研究利用MapReduce模型将任务分发到分布式计算机集群中，从而构建出能够满足用户个性化需求的推荐模型。此外，模型还利用了大数据双层关联规则数据挖掘技术来获取用户感兴趣的网络数据，并根据推荐结果评估用户对推荐内容的兴趣程度。实验结果显示，该分析方法的准确率高达98%，且对大规模社交网络用

改进版的 ID3 算法优化挺有意思的，主要是在属性选择这块动了点手脚。原来选属性基本靠信息增益，但现在引入了用户兴趣度，挺人性化的设计，避免了小数据被大数据压死的情况。用 C 语言写的实现，结构清晰，逻辑也容易跟，适合对算法原理比较熟的你来深挖一下。

在关联规则经典算法Apriori的基础上，分析并将其应用于学术分析系统。发现并解决了现有系统中的问题，通过增加兴趣度阈值提升了关联规则在数据挖掘中的准确性，有效减少了无效规则的生成，为学术选课系统的优化提供了重要支持。

提供了一份订单信息表SQL脚本，可供MySQL 8.0及以上数据库使用。表中包含用户ID、订单ID、支付状态、支付金额和支付日期。

这是兴趣区域检测的源代码，解压后放置在MATLAB的搜索路径下，然后调用guiSaliecy()函数即可。

用户研究啊，说到底就是要搞清楚什么对用户有用。嗯，多人做设计时，往往忽视了用户的需求和使用环境。就拿高跟鞋做个例子吧，舞会穿挺合适的，但去打网球就不行了，对吧？只有了解了这些使用背景，才能做出既有用又易用的产品。所以啊，搞好用户研究，是每个前端开发者都得关注的事情。