Deriving Concept-Based User Profiles from Search Engine Logs

资 源 简 介

Deriving Concept-Based User Profiles from Search Engine Logs

详 情 说 明

基于搜索引擎日志构建概念化用户画像是一种提升个性化推荐效果的重要方法。系统通过分析用户的搜索历史、点击行为和停留时间等日志数据，可以提取出代表用户兴趣的核心概念。

实现过程通常分为三个关键阶段：首先对原始查询词进行语义分析和概念映射，将"Python教程"这样的具体查询关联到"编程教育"等上层概念；然后采用概率模型或知识图谱计算概念权重，识别用户的主次兴趣；最后通过时间衰减函数处理历史数据，确保画像反映最新兴趣。

相比传统关键词画像，概念化建模能有效解决语义稀疏问题。例如用户搜索"泰坦尼克号"可能代表对电影、历史事件或海洋工程的不同兴趣，概念提取能通过上下文准确区分。该技术已成功应用于新闻推荐、广告定向等场景，使CTR平均提升20%以上。

当前研究前沿包括结合深度学习自动构建概念体系，以及设计隐私保护机制确保合规使用日志数据。企业实施时需特别注意平衡画像精度与存储成本，通常采用分层存储策略保留近期详细数据和长期概览数据。