聚类因子分解机推荐模型：电商行为分析与优化

"基于聚类的因子分解机推荐算法研究 (2016年) - 软件 - 第37卷第10期 - 北京邮电大学信息与通信工程学院, 北京邮电大学网络技术研究院" 在当前快速发展的电商行业中，海量的用户行为数据如点击、评分和购买记录变得越来越庞大、多样和无序，这增加了从这些数据中提取有价值信息的难度，同时也降低了信息传播的效率，导致用户体验下降。为了解决这个问题，该研究提出了一种创新的推荐系统模型，即基于用户行为聚类的分级因子分解机推荐算法。 首先，该模型通过构建用户多维行为特征工程，将用户的在线行为进行分析和抽象，将其归纳为四种不同的行为模式。这种模式划分有助于更深入地理解用户的行为习惯和兴趣偏好。通过对这些行为模式的聚类分析，可以更准确地捕捉到用户的不同需求和喜好。 接下来，研究利用因子分解机（Factorization Machine, FM）这一机器学习模型，对每种行为模式的用户群体进行推荐预测。因子分解机是一种能够处理高维稀疏数据的有效工具，它能捕捉特征之间的潜在关系，从而提高推荐的准确性。在本研究中，针对不同行为模式的用户群体，分别应用FM算法，以实现更个性化的推荐。 仿真结果证实了该改进算法的有效性。它显著降低了推荐预测的均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE），这意味着推荐的精度得到了提升。此外，该算法还极大地缩短了推荐所需的时间，这对于实现实时推荐系统至关重要。更快的推荐速度意味着用户可以更快地收到个性化推荐，从而提升用户体验和平台的互动性。 这项工作展示了如何通过聚类分析和因子分解机结合，来优化电商推荐系统。这种方法不仅提高了推荐的准确性和效率，还为大数据时代的推荐系统设计提供了新的思路。研究团队由北京邮电大学的学者组成，他们在数据挖掘和机器学习领域有着深厚的理论基础和实践经验，这也确保了研究的科学性和实用性。