OTA系统中的个性化应用推荐系统的研究的中期报告本研究以OTA系统为背景，旨在研究基于用户行为数据的个性化应用推荐系统。已完成的工作有：1.数据采集：通过对OTA系统用户的行为数据进行收集和整理，建立了一个用户行为数据集。2.数据预处理：对采集到的数据进行数据清洗、去重、统计等预处理工作，得到了一份完整且可用的数据集。3.特征工程：对用户行为数据进行特征提取和特征工程，以便后续建立个性化推荐模型。4.模型选择：通过调研和实验比对，选定了多个适用于本研究的推荐模型，包括基于协同过滤、内容过滤、深度学习等不同类型的模型。接下来的研究计划包括：1.模型实现：根据已选定的模型，实现个性化推荐系统的算法模型，并对推荐结果进行评估和验证。2.系统集成：将已经实现的推荐算法模型与OTA系统进行集成，使得个性化推荐系统能够为用户提供实时、准确的推荐服务。3.优化改进：不断优化和改进个性化推荐系统，提高推荐准确率和用户满意度。总体而言，本研究旨在为OTA系统中的个性化推荐服务提供一种新的解决方案，以满足用户日益增长的需求。