个性化组成过程大致可以分为5个阶段:用户信息收集－数据预处理－数据挖掘－个性化推荐－用户评价。在个性化推荐系统开发的具体阶段，可以进行功能的细化。同时，个性化在应用过程中，根据用户的评价，调整个性化策略，从而改进个性化质量。根据个性化方案的不同设计思想，可以有多种形式的个性化推荐过程。如图1.1所示。
图1.1 个性化过程
(a)数据驱动个性化过程;(b)目标驱动个性化过程
数据驱动的个性化采用“自底向上”的设计思想，如图1.1(a)所示。
第一步，个性化过程从不同的交互渠道收集用户信息开始，比如，通过Web、电话、直接发送邮件等。也可以通过各种各样的数据源获取每个用户的尽可能全面的信息。
第二步，一旦用户信息收集完毕，就要对收集的信息进行清理，也就是把一些冗余的、与用户个性化不太相关的数据清除，数据格式规范化。
第三步，在开发用户个性化应用中一个关键问题是，怎样构建一个精确的、容易理解的用户模型。经过数据预处理的数据，识别用户的兴趣爱好生成用户模型，并按照一定的格式存储起来。
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