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题名基于K2算法的精准营销研究
被引量：4
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作者
赵会群
李子木
郭峰
慕善文
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机构
北方工业大学计算机学院
大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室(北方工业大学)
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2019年第7期43-49,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61672041)
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文摘
随着电子商务技术的飞速发展,用户量剧增。利用使用者在电商平台上的浏览痕迹对用户行为进行分析,实现商品的精准推荐,已经成为电子商务的一个热点应用技术和领域。用户行为的有效分析强烈地依赖对用户属性、行为和期待数据画像的精准刻画。然而,就目前的方法和技术而言,在数据画像模型的表现能力和推荐算法的处理效率方面还有许多技术挑战。面对上述挑战,利用数据画像和数据画像概率分配模型等概念,提出基于贝叶斯网络的预测推荐算法,通过构建用户行为的先验概率计算可能产生消费的后验概率。对信用卡APP的真实浏览日志数据进行测试,验证了该算法的可行性和有效性。实验表明,基于贝叶斯网络的推荐算法有着高于传统营销模型的准确性。
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关键词
数据画像模型
用户行为分析
贝叶斯网络
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Keywords
Data profile model
User behavior analysis
Bayesian network
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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