導語：智能推薦系統(tǒng)在數(shù)據(jù)挖掘的應用一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

【摘要】現(xiàn)今家庭數(shù)字化已經(jīng)是大勢所趨，網(wǎng)絡信息技術也已然融入到了我國的千家萬戶中，進而推進大數(shù)據(jù)時代的到來。在當今時代背景下，如何在海量的信息中為用戶篩選出具有個性化、智能化的數(shù)據(jù)不僅是當前推薦系統(tǒng)所要攻克的重要難題，實質(zhì)也是其發(fā)展機遇。智能推薦系統(tǒng)興起不久，乃是一項新興科技，該類系統(tǒng)能夠智能化地分析用戶的個人信息、行為偏好與社會關系等因素，并有效為用戶推薦出合適的數(shù)據(jù)。鑒于此，本文將基于協(xié)同信息篩選技術，并結合個性化數(shù)據(jù)挖掘技術，構建研究一個智能推薦系統(tǒng)，相信對于智能推薦系統(tǒng)的進一步普及與發(fā)展具有一定積極作用。

【關鍵詞】智能推薦系統(tǒng)；個性化；數(shù)據(jù)挖掘；應用

互聯(lián)網(wǎng)技術的不斷發(fā)展與革新，致使數(shù)字化家庭這一概念已然成為現(xiàn)實。就當前而言，人們在運用互聯(lián)網(wǎng)技術進行觀影、購物以及看書等日?；顒訒r，越來越希望各項app或網(wǎng)頁能夠為自身推薦具有個人偏好的信息。一般來說，智能推薦系統(tǒng)的成功運用是通過把不同用戶的個人信息或個人偏好與特殊的參數(shù)數(shù)據(jù)相比較，得出相對客觀的結論，進而預測用戶對于一些未接觸項目的喜好程度。這里所說的參數(shù)數(shù)據(jù)不是一個特定的元素，即可能是用戶所處的社會環(huán)境與社交關系，也可能是從用戶曾經(jīng)接觸過的類似項目中得出。

1.系統(tǒng)構成

本文中所涉及的網(wǎng)絡影視智能推薦系統(tǒng)具有兩個重要目標，其一是能夠依據(jù)不同用戶的行為喜好，從海量的影視數(shù)據(jù)庫中篩選出適宜的影視推薦項目；其二是能夠?qū)崟r、迅捷為用戶更新偏好信息。為了將這兩個目標變?yōu)楝F(xiàn)實，本文將構成一個三層應用處理的系統(tǒng)。即當系統(tǒng)收到用戶發(fā)出的請求時，系統(tǒng)接口就會迅速將用戶的請求發(fā)送至系統(tǒng)的中間層，隨后位于中間層的搜索引擎就會迅速作出反應，并根據(jù)用戶的各項偏好信息與自身影視媒體庫的內(nèi)容進行分析處理，最后再把分析出的數(shù)據(jù)內(nèi)容制定成推薦列表傳回給用戶。用戶在收到由智能推薦系統(tǒng)所推薦的影視數(shù)據(jù)時，可以通過點擊試看或預覽影視介紹等方式，決定是否采納觀看系統(tǒng)所推薦內(nèi)容。只要用戶確定其所偏好的內(nèi)容，系統(tǒng)就會利用自身的索引技術為用戶提供相應的影視資源[1]?？偠灾?，該系統(tǒng)主要由三子系統(tǒng)所組成。1.1管理員子系統(tǒng)。該子系統(tǒng)主要執(zhí)行影視數(shù)據(jù)庫的資料進行實時更新、定期刪減與管理用戶信息等任務，進而保障該系統(tǒng)搜索引擎的時效性，使之能夠迅速完善參數(shù)設置，改善相應的關聯(lián)機制。1.2用戶信息處理子系統(tǒng)。該子系統(tǒng)主要管理用戶的個人信息檔案，例如用戶的民族、性別、職業(yè)、社交與年齡等等。除此之外，該系統(tǒng)還將管理個人用戶的交易信息，為用戶提供相應的注冊、充值與登錄等服務。1.3推薦子系統(tǒng)推薦子系統(tǒng)是管理關聯(lián)機制的重要力量，通過與其他子系統(tǒng)的相互配合，迅速為用戶推薦出具有個性化與智能化的影視推薦項目。該系統(tǒng)的構建是基于資料搜索技術的，并結合了不同用戶的交易信息與個人基礎信息庫。

2.系統(tǒng)方案

以上述系統(tǒng)構成為基礎，整個系統(tǒng)實質(zhì)分為客戶端程序與推薦程序兩個部分組成，下面將分別闡述兩大程序。2.1客戶端程序。智能推薦系統(tǒng)的客戶端程序主要由兩項重要技術作為其支撐點。2.1.1智能化的自主學習技術。當用戶在互聯(lián)網(wǎng)上選擇影視作品進行觀看時，必然有一個篩選與點擊的過程，這個時候客戶端程序就能根據(jù)不同影視作品的點擊頻率或不同用戶主體的選擇偏好與規(guī)律，學習用戶不同的偏好習慣或點擊特性?？蛻舳嗽趯τ脩暨M行影視作品推薦時，必須要找出影視作品內(nèi)容與用戶本身的關聯(lián)性[2]。根據(jù)此，影視作品的信息、用戶自身的檔案資料與消費記錄之間，必須引入客觀正確的關聯(lián)機制。通過關聯(lián)機制發(fā)現(xiàn)三者之間存在的客觀規(guī)律，能夠推進搜索引擎的使用效力，并能夠更加快捷有效地整和諸項信息，得出較為正確恰當?shù)囊?guī)則信息。其中規(guī)則有效形式的產(chǎn)生必然是通過挖掘推導用戶的個性化數(shù)據(jù)而得出的。通過此種方式，就能讓用戶在登錄客戶端時，推薦系統(tǒng)就能迅速作出處理，調(diào)用自身的規(guī)則數(shù)據(jù)庫。經(jīng)歷適用程序后定能為用戶推薦出適宜的影視信息資料。2.1.2智能化的特性分析技術。對于特性分析技術而言，其目的是為了探尋出影視作品內(nèi)容與用戶本身個性化需求的聯(lián)系。其運行規(guī)則主要分為兩個部分，即形式多樣、內(nèi)容自由的用戶個人信息以及自由組合的影視作品資料。這里的用戶個人信息主要包含性別、歲數(shù)、星座屬相、職業(yè)與興趣愛好等方面，而影視作品資料主要是作品導演、男一號、女一號等內(nèi)容。通過收集整理這些數(shù)據(jù)能夠在系統(tǒng)中形成較為客觀的關聯(lián)機制[3]。2.2智能推薦程序。2.2.1基本內(nèi)涵。結合全文我們不難得出，智能推薦程序主要是為了在海量的信息中，對各項因素進行分析處理，并運用相應的規(guī)則機制，進而作出正確的信息供應。依據(jù)影視作品的相應特性，可以將影視資源的篩選推薦與排序選擇建立在用戶未看過的基礎上，另外影視作品的新舊特性也是程序進行排序、推薦的重要依據(jù)內(nèi)容，將新興的影視作品放在優(yōu)先推薦地位較為符合現(xiàn)代人的審美與喜好。最后，影視作品的點擊率也是評判其排序順序的重要依據(jù)，通常情況下，將點擊率較高的影視作品放入推薦作品的優(yōu)先級地位也是符合客觀規(guī)律的。2.2.2程序設用邏輯。輸入：用戶信息、用戶消費記錄、影視作品資料、關聯(lián)機制。輸出：≤十五部推薦影視作品（根據(jù)實際情況）。首先，當用戶利用互聯(lián)網(wǎng)技術登錄到我們的系統(tǒng)后，系統(tǒng)將會依據(jù)用戶的登錄情況判定用戶是新興用戶還是老用戶。如果該用戶是第一次用該系統(tǒng)，那么系統(tǒng)就會根據(jù)用戶所提供的個人信息尋找內(nèi)部是否有適宜的關聯(lián)機制，若是系統(tǒng)能夠成功尋找出對應的關聯(lián)機制，就會通過內(nèi)部關聯(lián)機制尋找出適合用戶的≤十五部影視作品進行推薦，。但是如果系統(tǒng)內(nèi)部沒有與用戶個人信息所對應的關聯(lián)機制，系統(tǒng)就將為用戶推薦當下最為熱門的十五部影視作品[4]。再者，當用戶登錄系統(tǒng)后，登錄信息現(xiàn)實該用戶為本系統(tǒng)的老用戶，那么這個時候系統(tǒng)也將主動尋找是否有與該老用戶相對應的關聯(lián)機制，與新用戶不同的是，當系統(tǒng)尋找到與該老用戶對應的關聯(lián)機制，并為該用戶篩選出適宜的≤十五部影視作品時，還將進一步分析該老用戶的消費記錄，根據(jù)用戶消費偏好，然后再為老用戶推薦適宜的作品。如果系統(tǒng)未能找到與該老用戶相匹配的關聯(lián)機制，那么系統(tǒng)就將直接分析該老用戶的消費偏好，進而為用戶推薦相對適宜的≤十五部影視作品。系統(tǒng)利用關聯(lián)機制分析出不同用戶的觀影喜好時，還需要進一步判斷其具體內(nèi)容與種類，然后才從類似的影視作品中尋找出符合篩選與排序原則的推薦作品。消費記錄是智能推薦系統(tǒng)為用戶推薦何種影視作品的重要依據(jù)。故此，系統(tǒng)首先就需要從用戶的消費記錄中尋找到用戶最為喜歡的幾種影視作品類型，除此之外，用戶的偏愛型影視作品也是需要系統(tǒng)作統(tǒng)計分析的，例如有多部用戶曾看過的影視作品都由某一位演員出演，系統(tǒng)就可以對那位演員所出演的影視作品作類型分析，然后在于之前所選出的幾種影視作品類型相對比，將與之前類型影視作品的類型單獨分出來，形成一個新興推薦影視作品類型，隨之再根據(jù)比例關系合理分配不同類型影視作品數(shù)目，并最終推薦給用戶。在本系統(tǒng)中，如何在同一類型影視作品中挑選出適宜的幾個影視作品同樣需要遵循相關規(guī)則，以求智能化的深入。面對這個問題，我們借助前文可以發(fā)現(xiàn)，當同一類型的影視作品中出現(xiàn)了用戶所偏愛的演員時，有用戶偏愛演員的作品當然被列入優(yōu)先級，但是如果同一類型中并為出現(xiàn)用戶所偏愛的演員，則需要遵循篩選與排序原則進行智能化影視作品推薦。除此之外，如果系統(tǒng)分析出的用戶喜好影視作品類型根本就沒有其所偏愛的演員出演，那就可以直接利用不同類型影視作品總數(shù)量的比例關系，進而確立不同類型所需分配的推薦數(shù)量，并經(jīng)過篩選與排序原則進行精化推薦，以滿足用戶對于個性化與智能化需求[5]。

3.結語

本文立足社會實際需求，提出一套智能影視作品推薦系統(tǒng)的構成方案。該推薦系統(tǒng)扎根于個性化數(shù)據(jù)挖掘中，并通過利用協(xié)同信息篩選技術，幫助系統(tǒng)對用戶進行個性化影視作品推薦具有重要積極意義。不得不說智能推薦系統(tǒng)確實具有其特點與優(yōu)勢，但是在本文中由于相關數(shù)據(jù)的缺乏與應用實驗的缺失，必然不能對智能推薦系統(tǒng)有一個全面的認識與研究，但筆者相信隨著該項系統(tǒng)的不斷普及應用，定能得到更為長遠的發(fā)展。

【參考文獻】

［1］汪毅峰.基于數(shù)據(jù)挖掘的個性化推薦系統(tǒng)的研究與設計[D].南昌大學,2013.

［2］趙鳳霞.基于數(shù)據(jù)挖掘的旅游智能推薦系統(tǒng)的研究和設計[J].科技創(chuàng)新與應用,2013(32):55-56.

［3］李中良.基于Web日志挖掘和關聯(lián)規(guī)則的個性化推薦系統(tǒng)模型研究[D].西南大學,2014.

［4］丁建軍.面向電子商務個性化推薦系統(tǒng)的Web數(shù)據(jù)挖掘應用研究[D].浙江理工大學,2015.

［5］張勞模,馬穎,王國棟.基于數(shù)據(jù)挖掘的個性化智能推薦系統(tǒng)應用研究[J].現(xiàn)代電子技術,2011,34(16):31-34.

作者:王珊珊 單位:安徽國際商務職業(yè)學院