10、信息检索、推荐系统与商业智能的深度解析

信息检索、推荐系统与商业智能的深度解析

信息检索与推荐系统

信息检索相关方法

一些信息检索方法采用相对简单的模型，足以处理关系型数据库和非结构化文档。这些方法聚焦于利用文档结构，借助复杂的查询语言 XQuery 来实现。INEX 项目通过定义多个任务并构建测试集，研究了结构在查询中的作用，类似于 TREC 对网页搜索的研究。

多媒体检索

多媒体检索被公认为信息管理领域最具前景的领域之一。这类系统的重要特征是能够支持多种类型的数据，如文本、图像（静态和动态）、图形和声音。因此，相应的数据模型、查询语言以及访问和存储机制需支持结构非常复杂的对象。

推荐系统的类型与应用

传统的推荐用例

在推荐系统领域，传统上推荐分为两种不同的用例：Top - N 推荐和评分预测。Top - N 推荐旨在为特定用户生成最相关的 N 个项目列表，而评分预测则侧重于预测用户对某个项目的评分。过去，评分预测任务得到了广泛研究，部分原因是 2006 - 2009 年的 Netflix 奖聚焦于此。如今，推荐系统研究和实践社区更关注 Top - N 推荐的各个方面。

不同领域的推荐应用

• 电影推荐 ：过去，电影推荐是推荐系统的主要应用场景。这既得益于 Netflix 奖，也因为有 Movielens 和 MovieTweetings 等开放研究数据集。传统上，电影推荐侧重于评分预测，但随着在流媒体视频场景中的应用增加，逐渐转向基于隐式数据和模型的 Top - N 推荐。
• 音乐推荐 </