广东通信技术2017征订单 (1).pdf

本文探讨了机器学习在构建移动终端用户兴趣模型中的应用，主要关注通信技术和通信工程领域，为技术开发提供专业指导。机器学习，起源于20世纪40年代的神经网络概念，随着移动通信技术的进步，特别是在智能手机普及的今天，已经成为理解和预测用户行为的关键工具。 机器学习分为监督学习和无监督学习两种主要类型。监督学习依赖带有标签的数据进行训练，目的是通过学习到的模型对未知数据进行预测，如逻辑回归、朴素贝叶斯和卷积神经网络等算法常用于分类和回归问题。无监督学习则在没有标签信息的情况下，通过对无标记数据的学习揭示数据的内在结构，如k-means聚类、高斯混合聚类和深度置信网络，常见于聚类和异常检测。 在构建移动终端用户兴趣模型时，机器学习的应用尤为重要。用户兴趣模型是个性化推荐系统的基础，涉及对用户行为的记录和分析，以及对用户反馈的挖掘，以便建立和更新用户的兴趣模型。这个过程通常包括收集用户信息、识别兴趣模式和动态调整模型以适应兴趣变化。 对于移动设备上的用户行为，如使用各种应用程序，机器学习可以通过分析这些行为来准确反映出用户的兴趣。然而，数据预处理是关键步骤，因为原始数据可能包含杂乱无章的信息。这包括过滤掉系统预装应用、过于普遍的应用（无法体现用户独特兴趣）以及处理缺失值，例如使用特征值的平均值填充。 总的来说，机器学习在移动通信领域的应用为提升服务精确度、优化用户体验提供了有效途径。通过深入研究用户在各种应用程序上的行为，可以构建更精准的用户兴趣模型，进而提高推荐系统的准确性。在未来，随着技术的进一步发展，机器学习在通信技术中的应用将更加广泛，对个人生活和商业决策产生深远影响。