计算机科学 ›› 2019, Vol. 46 ›› Issue (6A): 442-445.
万家山, 陈蕾, 吴锦华, 高超
WAN Jia-shan, CHEN Lei, WU Jin-hua, GAO Chao
摘要: 传统的信息推送服务普遍缺少对社交用户具体情况的考虑,存在推荐信息针对性不强、系统转化率低等问题。针对上述问题,提出了一种基于用户画像的智能信息推送方法。借助智慧学习平台的用户数据,主要通过KD树来实现在KNN聚类算法中分析用户偏好和行为特征,进而将用户进行类别划分。首先,通过分析聚类中心将每一类用户抽象成高度精炼的短文本,形成具有代表性的标签;其次,根据社交用户个体的标签权重值,结合业务需求进行二次建模来构建用户画像模型,进而逐步细化模型;最后,借助协同过滤推荐算法产生推荐。用户画像不仅提高了数据的可用性和价值,还使分析者从大量的用户数据中摆脱出来,快速地协助分析者做好精细化分类,达到了较好的推荐效果。
中图分类号:
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