基于稀疏表达和非参数贝叶斯模型的用户特质与行为偏好特征选择研究

一、引言

1.1研究背景与意义

1.1.1研究背景

随着互联网技术的迅猛发展，数据量呈指数级增长，企业和平台能够收集到海量的用户数据。这些数据涵盖了用户的基本信息、浏览行为、购买记录、社交互动等多个方面，为深入了解用户提供了丰富的素材。例如，电商平台可以获取用户的浏览商品种类、购买频率、购买金额等数据；社交媒体平台能够记录用户的发布内容、点赞评论行为、关注列表等信息。然而，这些原始数据往往是高维且复杂的，包含大量的冗余和噪声信息。直接利用这些原始数据进行分析和建模，不仅会增加计算成本和时间复杂度，还可能导致模型的过拟合，降低模