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Daily-Aware Personalized Recommendation based on Feature-Level Time Series Analysis
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1067k
资源说明：### 基于特征级时间序列分析的每日感知个性化推荐
#### 概述
本文献介绍了一种基于特征级时间序列分析（Feature-Level Time Series Analysis）的每日感知个性化推荐系统。该方法旨在解决用户偏好及商品特性随时间变化的问题，并通过时间序列分析直接对用户偏好进行建模，克服了传统方法在数据稀疏性方面的挑战。
#### 关键技术与方法
##### 用户及商品动态建模
由于用户的购买行为和商品特性会随着时间发生变化，因此动态地理解和建模用户和商品变得至关重要。以往的方法通常受限于数据分布假设，难以直接利用时间序列分析来捕捉这些变化。本文提出了一种新的方法，能够直接通过对用户历史记录的时间序列分析来预测未来偏好。
##### 特征级模型构建
为了解决商品层面建模中存在的数据不足问题，作者提出将模型从商品级别降级到特征级别。具体而言，通过从大量文本评论中自动提取领域知识，即特定产品领域的显式特征或方面，可以构建更加精细的用户偏好模型。这种特征级别的建模不仅有助于直接预测用户偏好，还能够揭示产品层面上购买模式变化背后的本质。
##### 冷启动问题处理
此外，扩展的特征空间还有助于解决冷启动问题，即对于新用户或者购买记录较少的用户进行推荐。通过增加更多的特征维度，可以更好地理解用户的潜在需求，从而提高推荐准确性。
##### 技术实现
为了应对一年内购买数据的季节性周期，文中开发了一种名为Fourier辅助自回归综合移动平均（FARIMA）的过程。FARIMA能够处理长周期性的数据，使得系统能够实现每日感知的偏好预测。同时，利用条件机会模型进行每日感知的个性化推荐，进一步提高了系统的实用性和有效性。
#### 实验验证
为了验证所提方法的有效性，作者在真实世界的数据集上进行了广泛的实验。数据来源于化妆品领域，实验结果表明，基于特征级时间序列分析的每日感知个性化推荐系统在准确性、时效性和实用性等方面均表现出显著优势。
#### 总结
本文提出的基于特征级时间序列分析的每日感知个性化推荐方法为解决用户偏好动态变化和数据稀疏性等问题提供了一个新的视角。通过引入特征级别的模型构建以及FARIMA等技术手段，该方法不仅能够更准确地预测用户的未来偏好，还能够有效处理冷启动问题，为实际应用中的个性化推荐系统提供了有力的支持。未来的研究可以进一步探索如何将这种方法应用于更多领域，以及如何进一步优化算法以提高推荐效果。
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