数据挖掘竞赛：利用文本特征预测用户兴趣

本资源是一份关于“大王叫我来巡山”主题的数据挖掘竞赛解题思路PPT，由苗帅分享。该演讲主要关注如何根据用户的浏览历史、赞踩行为以及帖子内容，预测用户在未来三天（28、29、30日）对帖子的赞踩倾向。以下是关键知识点的详细解析： 1. **背景与数据源**: - 数据来源于用户的11月份浏览记录，包括用户对帖子的浏览次数和时间。 - 数据还包括用户对帖子的具体赞踩行为，涉及到用户ID、帖子ID、赞踩动作。 2. **目标任务**: - 主要目标是通过分析用户的过去赞踩行为，挖掘用户的兴趣偏好，以便预测他们未来三天的帖子互动模式。 3. **解决思路**: - 采用向量相似性匹配方法，将用户的过去赞踩记录与其他相关帖子进行比较，找出用户可能感兴趣的帖子类型。 - 针对不同类型的帖子（如短文本和长文本），采取不同的处理策略。短文本特征稀疏性问题通过扩充用户点赞文本、提取关键词并计算权重来解决。 - 使用R语言的jiebaR包进行文本预处理，如分词、去除停用词、提取关键词，然后计算余弦相似度评估文本语义上的相似度。 4. **解决方案**: - 对于短文本，通过用户的所有点赞或踩踏短文本帖子提取喜好特征向量，并利用这些特征向量计算与用户潜在兴趣的相似度。 - 对于长文本，同样提取特征向量，并考虑赞踩行为进行区分，分别对短文本和长文本进行相似度计算。 - 结合用户在训练数据中的点赞行为，对测试数据进行预测，通过计算文本相似度并选择相似度最高的帖子作为预测结果。 5. **实验与预期效果**: - 通过这种方法，预期能够准确预测用户对未浏览过的新帖子的赞踩行为，提升个性化推荐的精度。 这份PPT提供了一种基于用户历史行为和帖子内容的数据挖掘策略，通过文本特征提取和相似度计算来预测用户的兴趣趋势，为精准推荐系统提供了有价值的方法论。在实际应用中，这种技术可以用于社交媒体、电商推荐等领域，帮助平台更好地理解用户需求并提供个性化的用户体验。