基于大数据分析的能源行业电商平台用户行为预测模型研究 被引量：1

1

作者 谭震 郭奕 +2 位作者 李旭方 李怀亮 孙苗苗 《无线互联科技》 2024年第16期16-18,共3页

近年来,大数据技术飞速发展,在各领域的应用范围持续扩大。基于此背景,为了提高电商平台的运营效率,增强用户体验,在竞争激烈的市场中取得竞争优势,文章研究并开发一种基于大数据分析的能源行业电商平台用户行为预测模型。文章明确大规... 近年来,大数据技术飞速发展,在各领域的应用范围持续扩大。基于此背景,为了提高电商平台的运营效率,增强用户体验,在竞争激烈的市场中取得竞争优势,文章研究并开发一种基于大数据分析的能源行业电商平台用户行为预测模型。文章明确大规模电商平台用户行为数据的采集思路,通过数据预处理、特征工程和机器学习建模,构建强大的用户行为预测模型。在此基础上,文章利用真实电商平台数据对模型进行验证。结果显示,所提模型在用户行为预测方面表现出色,具有较高的准确率和召回率。 展开更多

关键词 大数据分析 能源行业 电商平台 用户行为 预测模型

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基于大数据分析的智慧广电用户行为研究

2

作者 魏君对 《电视技术》 2024年第12期225-228,共4页

探讨智慧广电用户行为分析的多维预测方法,提出一种融合协同过滤(Collaborative Filtering,CF)与深度学习等技术的用户行为预测模型。该模型通过用户偏好挖掘、时序行为预测、社交影响建模及多维特征融合4个阶段,实现了对用户行为的精... 探讨智慧广电用户行为分析的多维预测方法,提出一种融合协同过滤(Collaborative Filtering,CF)与深度学习等技术的用户行为预测模型。该模型通过用户偏好挖掘、时序行为预测、社交影响建模及多维特征融合4个阶段,实现了对用户行为的精准预测。实证研究表明,该方法在准确率、精确率、召回率、F1值及排序质量等多个评估指标上均优于传统模型,为智慧广电运营决策提供了新思路。 展开更多

关键词 智慧广电 大数据分析 用户行为预测

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基于马尔科夫模型和贝叶斯定理的Web用户浏览行为预测模型 被引量：3

3

作者 毕猛 侯林 +1 位作者 倪盼 周福才 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期775-779,799,共6页

对用户的Web浏览行为进行分析,既可以使用户减少等待时间,同时也能减轻网络负载.依据Web网站的层次结构特点,首先设计了基于Hash表的反向索引结构来提高数据的预处理速度;在此基础上,利用分层思想构建了基于马尔科夫模型和贝叶斯定理的... 对用户的Web浏览行为进行分析,既可以使用户减少等待时间,同时也能减轻网络负载.依据Web网站的层次结构特点,首先设计了基于Hash表的反向索引结构来提高数据的预处理速度;在此基础上,利用分层思想构建了基于马尔科夫模型和贝叶斯定理的Web用户浏览行为预测模型.给出了模型的设计思想、相关定义、模型框架以及模型中所涉及的关键构建方法等.最后,对模型进行了实验分析,结果表明在适当的预测准确率前提下,模型能够有效减少在预测时所需的候选网页数量,并大幅提升预测效率. 展开更多

关键词 WEB站点 用户浏览行为预测 马尔科夫模型 贝叶斯定理

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Web日志与浏览行为结合下的用户浏览兴趣数据挖掘分析 被引量：8

4

作者 李珊 刘继超 邵芬红 《现代电子技术》 北大核心 2017年第5期22-25,共4页

针对用户浏览兴趣模式数据的收敛性和准确度不高的问题,提出一种基于Web日志与用户浏览行为结合的用户浏览兴趣模式数据挖掘模型。首先设计Web日志与用户浏览行为结合的用户浏览兴趣模式数据信息流模型,进行用户浏览兴趣模式的频繁项特... 针对用户浏览兴趣模式数据的收敛性和准确度不高的问题,提出一种基于Web日志与用户浏览行为结合的用户浏览兴趣模式数据挖掘模型。首先设计Web日志与用户浏览行为结合的用户浏览兴趣模式数据信息流模型,进行用户浏览兴趣模式的频繁项特征提取和Qo S预测;然后采用Web日志与用户浏览行为结合的行为调度模式自适应检索用户浏览网页的兴趣特征点,实现语义特征匹配,达到用户浏览兴趣模式数据挖掘的目的;最后通过仿真实验实现性能验证。结果表明,该方法的用户浏览兴趣特征点的匹配度高,数据挖掘精度得到提升,展示了优越性能。 展开更多

关键词 WEB日志 用户浏览行为 兴趣模式 数据挖掘

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一种改进的基于浏览行为的用户兴趣模型 被引量：4

5

作者 李伟超 付永华 《电信科学》 北大核心 2011年第5期77-81,共5页

主要讨论并建立了一种改进的基于用户浏览行为的用户兴趣模型,模型中综合考虑了Web用户对页面的浏览行为、对页面关键词的感兴趣程度、用户的短期兴趣和长期兴趣。在.NET平台下实现了WIPISES演示系统,在系统中嵌入本文所提出的改进的用... 主要讨论并建立了一种改进的基于用户浏览行为的用户兴趣模型,模型中综合考虑了Web用户对页面的浏览行为、对页面关键词的感兴趣程度、用户的短期兴趣和长期兴趣。在.NET平台下实现了WIPISES演示系统,在系统中嵌入本文所提出的改进的用户兴趣模型。仿真实验结果表明:使用本文改进的用户兴趣模型进行信息检索,其搜索效果优于目前主流的搜索引擎,而且Web用户的偏好性越强,WIPISES系统的优势也就越显著。 展开更多

关键词 搜索引擎 用户兴趣模型 用户浏览行为 WIPISES系统

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基于数据挖掘的文献平台用户行为分析 被引量：4

6

作者 陈晓玲 李剑锋 付强 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2021年第3期357-361,共5页

为科技智库时代的发展,更好地提供科技资源,提高信息服务的质量和水平,采用数据挖掘技术和用户画像建模方法应用于吉林省科技文献信息服务平台(简称"平台"),可以根据用户下载文献的历史数据发现、挖掘数据之间的关联关系;平... 为科技智库时代的发展,更好地提供科技资源,提高信息服务的质量和水平,采用数据挖掘技术和用户画像建模方法应用于吉林省科技文献信息服务平台(简称"平台"),可以根据用户下载文献的历史数据发现、挖掘数据之间的关联关系;平台功能的升级,极大提升了平台用户检索绩效、用户信息获取绩效,提高了用户科研绩效,完善了平台的支撑和保障作用。该用户行为分析在平台V2.0版本中得到了很好实践应用。 展开更多

关键词 用户画像 数据挖掘 用户建模 行为预测

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基于学习行为的MOOC用户持续学习预测框架 被引量：4

7

作者 陈辉 白骏 +2 位作者 殷传涛 荣文戈 熊璋 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期74-82,共9页

大型开放式网络课程(MOOC)的出现虽然极大地改变了人们的学习方式,但用户在MOOC平台开展学习的学习情况及完成率预测仍是目前一个重要的技术挑战。针对预测的需求,从用户的学习行为中对用户和课程进行分析,采用长短时记忆机对学习者的... 大型开放式网络课程(MOOC)的出现虽然极大地改变了人们的学习方式,但用户在MOOC平台开展学习的学习情况及完成率预测仍是目前一个重要的技术挑战。针对预测的需求,从用户的学习行为中对用户和课程进行分析,采用长短时记忆机对学习者的学习活动进行建模,采用多头注意力机制对用户和课程之间的交互活动情况进行分析,提出一个基于门控单元的特征融合框架,用于学习情况预测。在公开数据集上的结果表明:所提框架能够提升预测精度,使得MOOC平台能够尽可能早地对用户活动进行干预,从而提升整体的MOOC平台使用体验。 展开更多

关键词 大型开放式网络课程 预测框架 用户 课程内容 学习行为

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基于眼动数据的网络搜索行为预测方法 被引量：4

8

作者 卢万譞 贾云得 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期904-910,共7页

预测用户的网络搜索行为对改进搜索引擎和提升用户体验十分重要.现有大多数方法是基于用户的交互数据,如查询、点击和鼠标移动等.提出一种基于眼动数据的用户网络搜索行为预测方法.通过眼动实验,采集用户在网络搜索任务时的眼睛运动数据... 预测用户的网络搜索行为对改进搜索引擎和提升用户体验十分重要.现有大多数方法是基于用户的交互数据,如查询、点击和鼠标移动等.提出一种基于眼动数据的用户网络搜索行为预测方法.通过眼动实验,采集用户在网络搜索任务时的眼睛运动数据,将这些数据转化成两种数据格式:直方图和序列.直方图数据描述用户注意力的分布情况,序列数据呈现用户的扫视路径.使用4种学习算法对用户决策或用户意图进行预测,同时研究两种数据格式的性能.结果显示,两种数据格式均适合于预测用户决策,而序列数据更适合于预测用户意图.该结果表明,利用眼动数据能够有效预测网络搜索行为. 展开更多

关键词 用户行为预测 网络搜索 眼动数据 用户决策 用户意图

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基于嵌入式向量和循环神经网络的用户行为预测方法 被引量：3

9

作者 刘杨涛 南书坡 杨新锋 《现代电子技术》 北大核心 2016年第23期165-169,共5页

为了进一步描述时间因素对用户行为的影响,进而提高推荐系统的推荐效果,综合考虑了用户的长期行为特征和短期行为特征提出一种基于嵌入式向量和循环神经网络的用户行为预测方法。依据推荐系统中的所有用户行为数据,将用户和商品嵌入到... 为了进一步描述时间因素对用户行为的影响,进而提高推荐系统的推荐效果,综合考虑了用户的长期行为特征和短期行为特征提出一种基于嵌入式向量和循环神经网络的用户行为预测方法。依据推荐系统中的所有用户行为数据,将用户和商品嵌入到相同的特征空间,并通过嵌入式向量反应用户的长期行为特征。针对每个用户,依据其历史行为的时间序列,基于循环神经网络建立该用户的行为预测模型,从而描述该用户的短期行为特征。实验结果表明,提出的方法与特征级时间序列分析等方法相比具有更好的推荐效果。 展开更多

关键词 循环神经网络 深度学习 嵌入式向量 用户行为预测 时间序列

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一种基于用户行为预测的群移动性管理模型 被引量：2

10

作者 林晓勇 俞洋 糜正琨 《电信科学》 北大核心 2017年第8期94-99,共6页

移动性管理是未来5G移动的重要组成部分,如何均衡寻呼负载和位置更新开销,从而合理利用无线资源是当前的研究重点。提出了一种新的群移动性管理(GMM)方案,可以针对具有相同运动特征的用户进行集中式管理,从而可以减少单个用户移动性管理... 移动性管理是未来5G移动的重要组成部分,如何均衡寻呼负载和位置更新开销,从而合理利用无线资源是当前的研究重点。提出了一种新的群移动性管理(GMM)方案,可以针对具有相同运动特征的用户进行集中式管理,从而可以减少单个用户移动性管理(SMM)时存在的重复开销。仿真结果表明,GMM比SMM可以获得更佳的运行开销。 展开更多

关键词 群移动性管理 用户行为预测 质心定位模型 寻呼开销

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突发事件舆情传播中用户交互行为预测研究 被引量：4

11

作者 丁晟春 包舟 刘笑迎 《现代情报》 CSSCI 2023年第9期111-123,共13页

[目的/意义]预测在线社交网络突发事件中的用户行为,从而发掘舆情传播中的用户行为规律,有效控制引导舆论信息,尤其是对可能做出不同行为的用户做出分级,做到差异化的引导与应对。[方法/过程]以新浪微博中两类不同的突发事件为例,收集... [目的/意义]预测在线社交网络突发事件中的用户行为,从而发掘舆情传播中的用户行为规律,有效控制引导舆论信息,尤其是对可能做出不同行为的用户做出分级,做到差异化的引导与应对。[方法/过程]以新浪微博中两类不同的突发事件为例,收集其中做出交互行为的用户数据,在理论研究与统计分析的基础上,将做出点赞、评论、转发3种行为的用户所具备的有效属性作为特征指标,使用随机森林和神经网络两种方法对用户交互行为做了预测实验。[结果/结论]神经网络的预测效果更好,说明本文提出的预测模型具备一定的可行性,同时本文也对突发事件中用户做出各交互行为所具备的属性做出了规律性总结。 展开更多

关键词 突发事件 舆情 用户行为 信息传播 行为预测

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大数据挖掘技术的图书馆移动用户行为分析 被引量：6

12

作者 孙慧 《现代电子技术》 北大核心 2020年第18期164-167,171,共5页

传统行为分析方法存在预测能力不足、分析片面化,获取的行为特征数据规律性较差等问题,导致得到的分析结果与实际不符。基于此,提出大数据挖掘技术的图书馆移动用户行为分析方法。该方法将获取的大数据预先清洗、筛选,并利用转换算法集... 传统行为分析方法存在预测能力不足、分析片面化,获取的行为特征数据规律性较差等问题,导致得到的分析结果与实际不符。基于此,提出大数据挖掘技术的图书馆移动用户行为分析方法。该方法将获取的大数据预先清洗、筛选,并利用转换算法集成特征数据;使用BP神经网络适应度函数构建评估预测模型,挖掘行为特征规律,根据预测结果将特征相互信息值排序;通过聚类算法捕捉具有关联的数据,利用交叉分析法分析用户行为内在性质,实现全面的图书馆移动用户行为的全面挖掘。实验结果表明,与传统方法相比,所提分析方法挖掘用户行为特征数据的能力更强,分析结果准确度更高,可应用于现阶段图书馆移动用户行为分析。 展开更多

关键词 图书馆移动用户 行为分析 大数据挖掘技术 数据获取 预测建模 交叉分析

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基于用户浏览行为的文献链接分析 被引量：1

13

作者 王莉 《现代情报》 2009年第4期150-152,155,共4页

文献链接分析以文献间的"同浏览"现象为研究对象,在3个基本假设的基础上展开,充分借鉴引文分析的思想和方法,挖掘文献间的客观关联,具有适用面广、简单易用的特点。分析结果受浏览动机、信息能力和信息环境等多种因素影响,其... 文献链接分析以文献间的"同浏览"现象为研究对象,在3个基本假设的基础上展开,充分借鉴引文分析的思想和方法,挖掘文献间的客观关联,具有适用面广、简单易用的特点。分析结果受浏览动机、信息能力和信息环境等多种因素影响,其可信度主要取决于来源数据的积累量。同时,分析过程中采用的文献聚类技术也十分关键。只有采用合适的数理统计手段对足够多的数据进行处理分析,才能有效缩小误差,得出有意义的结论。 展开更多

关键词 文献链接分析 用户浏览行为 引文分析 聚类

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基于大数据的学生行为分析平台研究与实现 被引量：1

14

作者 张立辉 《无线互联科技》 2023年第3期56-58,共3页

随着“数据中国”的深入开展,高校教育管理的信息化、数据化成为不可逆转的趋势。高校数据管理的重要任务是挖掘教学数据深层次的价值并使其为学校发展决策提供数据支撑。文章提出的大数据用户行为分析平台通过挖掘海量用户行为数据,解... 随着“数据中国”的深入开展,高校教育管理的信息化、数据化成为不可逆转的趋势。高校数据管理的重要任务是挖掘教学数据深层次的价值并使其为学校发展决策提供数据支撑。文章提出的大数据用户行为分析平台通过挖掘海量用户行为数据,解析用户行为喜好并进行智能推荐,能够从数据中精准识别用户基础行为及专题行为,通过行为匹配进而分析用户偏好情况。平台针对用户偏好进行智能推荐,对用户进行行为分类,有效掌握用户动态;针对预测群体进行精准推荐,为提升产品营销成功率做出贡献。 展开更多

关键词 大数据 用户行为 智能推荐 预测

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基于移动用户浏览行为的推荐模型 被引量：4

15

作者 丁哲 秦臻 +1 位作者 郑文韬 秦志光 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期907-912,共6页

推荐算法已经被广泛地应用于很多领域。但是如果利用传统的推荐算法预测移动用户浏览互联网的行为,并在此基础上对移动用户进行个性化的内容推荐,传统推荐算法的推荐效果往往比较差。该文通过分析移动用户浏览互联网的记录,得出传统推... 推荐算法已经被广泛地应用于很多领域。但是如果利用传统的推荐算法预测移动用户浏览互联网的行为,并在此基础上对移动用户进行个性化的内容推荐,传统推荐算法的推荐效果往往比较差。该文通过分析移动用户浏览互联网的记录,得出传统推荐算法效果差的原因。在此基础上,提出了一个基于移动用户浏览行为的推荐模型,即RMBDMU。该模型可以对移动用户浏览互联网的行为进行预测,在预测的基础上对移动用户进行内容推荐。为了验证推荐模型的有效性,在真实的移动用户浏览互联网的行为数据上进行了实验。实验结果显示基于移动用户浏览行为的推荐模型比传统的推荐算法更为有效。 展开更多

关键词 移动用户 浏览行为的预测 概率频繁项集挖掘 推荐模型

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搜索引擎用户查询的广告点击意图分析 被引量：2

16

作者 靳岩钦 张敏 +1 位作者 刘奕群 马少平 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期124-128,共5页

搜索引擎广告点击率的多少直接影响搜索引擎的收入,而深入分析用户查询的广告点击意图则是提高广告点击率的基础性工作.针对与此,基于商用搜索引擎的用户查询点击日志,统计分析了搜索引擎用户查询的广告点击率,提出基于查询词内容匹配... 搜索引擎广告点击率的多少直接影响搜索引擎的收入,而深入分析用户查询的广告点击意图则是提高广告点击率的基础性工作.针对与此,基于商用搜索引擎的用户查询点击日志,统计分析了搜索引擎用户查询的广告点击率,提出基于查询词内容匹配和基于贝叶斯分类的两种方法预测搜索引擎用户查询的广告点击意图.在大规模的真实用户查询点击日志上的实验结果表明,所提出的方法能够预测查询的广告点击意图,将广告投放的精度从3.0%提高到36.8%,广告投放的平均F-measure值从0.060提升到0.408.通过广告点击意图预测,有效缩小了广告投放范围,并适用于在线广告意图的实时预测. 展开更多

关键词 搜索引擎广告 用户行为分析 查询意图 广告点击预测

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P2P流媒体邻居节点组织与行为预测 被引量：1

17

作者 苏杭 王劲林 尤佳莉 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第10期48-54,65,共8页

针对当前流媒体系统用户行为研究缺少单一节点角度的长期行为特性分析及利用的问题,提出一种P2P流媒体邻居节点组织与行为预测策略(POPP).该策略基于流媒体系统中节点长程行为的互相关及自相关特性,通过在数据交互中收集其他节点的在线... 针对当前流媒体系统用户行为研究缺少单一节点角度的长期行为特性分析及利用的问题,提出一种P2P流媒体邻居节点组织与行为预测策略(POPP).该策略基于流媒体系统中节点长程行为的互相关及自相关特性,通过在数据交互中收集其他节点的在线、延迟及带宽信息来计算邻居节点的综合可用性,维护能够为自身提供优质服务的潜在邻居节点表,并通过基于马氏链的节点行为模型预测邻居节点的未来在线状态.用户日志驱动的仿真实验结果表明,邻居节点组织策略有效提高了邻居节点对自身的服务质量,长期训练后的节点行为预测准确率达97%以上. 展开更多

关键词 P2P 流媒体 用户行为 相关性 状态预测

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一种用户兴趣度计算与用户兴趣修正的改进方法 被引量：4

18

作者 夏义国 刘友华 《现代情报》 CSSCI 2014年第1期46-48,55,共4页

用户兴趣的度量和用户兴趣的修正是个性化服务研究的重要内容。本文以用户最小浏览行为组合为基础,通过引入页面浏览率,改进页面驻留时间的计算方法,建立以页面浏览率、驻留时间和浏览速度为变量的兴趣度估计函数,提高用户兴趣度估计的... 用户兴趣的度量和用户兴趣的修正是个性化服务研究的重要内容。本文以用户最小浏览行为组合为基础,通过引入页面浏览率,改进页面驻留时间的计算方法,建立以页面浏览率、驻留时间和浏览速度为变量的兴趣度估计函数,提高用户兴趣度估计的准确性。同时,本文还将兴趣度导入到向量空间模型,采用二层树状结构表示用户兴趣,并提出用户兴趣定期修正方法,以缓解用户兴趣实时修正带来系统性能的下降。 展开更多

关键词 用户浏览行为 兴趣度计算 用户兴趣修正 向量空间模型

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基于行为信息的微博用户性格预测研究 被引量：5

19

作者 刘平 崔宗艺 +1 位作者 周炜翔 张仰森 《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 2019年第3期32-38,共7页

在研究心理学中的'大五人格'模型的基础上,针对社交网络,提出了一种基于用户行为信息预测性格的方法。采用'大五人格量表'测试模型对用户性格进行不同维度的分析;选用微博用户的行为信息构建用户性格模型;通过对用户信... 在研究心理学中的'大五人格'模型的基础上,针对社交网络,提出了一种基于用户行为信息预测性格的方法。采用'大五人格量表'测试模型对用户性格进行不同维度的分析;选用微博用户的行为信息构建用户性格模型;通过对用户信息与用户性格之间的关系进行分析,从中提取5个相关度最强的特征维度,并基于线性回归的方法构建了用户性格预测模型。实验结果表明,构建的性格预测模型正确率达到了78. 5%。 展开更多

关键词 性格预测 线性回归 用户行为信息 大五人格

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一种基于用户关注行为的标签预测方法研究 被引量：2

20

作者 邓春燕 郭强 +2 位作者 林青轩 王雅静 刘建国 《上海理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期313-318,共6页

为从互联网用户的关注行为中抽离出更有效的用户标签,通过挖掘用户行为的关注特性,对标签进行预测,完善用户画像系统。首先,构建用户和关注行为对象的邻接矩阵,对其进行奇异值分解,得到行为特征矩阵;然后,利用逻辑斯蒂回归模型训练特征... 为从互联网用户的关注行为中抽离出更有效的用户标签,通过挖掘用户行为的关注特性,对标签进行预测,完善用户画像系统。首先,构建用户和关注行为对象的邻接矩阵,对其进行奇异值分解,得到行为特征矩阵;然后,利用逻辑斯蒂回归模型训练特征矩阵,预测用户行业属性标签;最后,针对微博上673144条用户行为数据进行实验研究。结果表明,利用用户关注行为特征矩阵预测行业标签,15类行业标签中预测准确性的最大值可达到0.657。研究结果缓解了用户关注行为的稀疏性,并且提升了行业标签的预测效果,改善了用户关注行为不能很好反映用户重要标签的缺陷,可为互联网用户画像贴标系统提供借鉴。 展开更多

关键词 用户画像 关注行为 特征分解 标签预测

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