智能推荐系统：推荐系统在广播中的应用_（10）.用户行为分析与偏好建模.docx

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用户行为分析与偏好建模

在广播领域，智能推荐系统的核心任务之一是通过分析用户的行为数据来构建用户的偏好模型，从而提供个性化的推荐内容。本节将详细介绍用户行为分析的原理和方法，以及如何利用这些分析结果来建模用户的偏好。我们将探讨数据收集、预处理、特征提取、模型训练和评估等关键步骤，并通过具体的代码示例来说明如何实现这些技术。

1.数据收集

数据收集是用户行为分析的第一步，也是构建推荐系统的基础。广播领域的用户行为数据主要包括用户听广播的记录、节目评分、用户反馈等。这些数据可以通过各种渠道获取，例如广播应用的用户日志、社交媒体的数据、用户调查等。

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