一种用户画像系统的设计与实现

被引：30

作者：

王洋 ^{[1
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丁志刚 ^{[2
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郑树泉 ^{[2
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齐文秀 ^{[1
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]}

机构：

[1] 上海市计算技术研究所

[2] 上海产业技术研究院

[3] 上海计算机软件技术开发中心

[4] 上海嵌入式系统应用工程技术研究中心

来源：

计算机应用与软件 | 2018年 / 35卷 / 03期

关键词：

用户行为分析; 基于Hadoop的大数据分析平台; 用户画像系统; 用户价值模型; K-means;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

用户画像系统通过结合用户浏览行为日志以及爬取数据作为补充,构成用户浏览行为的完整数据集。通过以Hadoop分布式集群为基础的大数据平台结合数据分析算法对该数据集进行清洗、规范化、分析与处理,分析出用户兴趣偏好,为用户标记不同权重的标签,使得企业更了解用户以及为之后针对用户精准推荐铺平道路。此外,针对K-means算法依赖初始化中心的缺陷进行了改进,从测试结果可以看出改进后的K-means准确率得到了较大提升。

引用

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页数：7

共 6 条

[1] 基于半监督K-Means的属性加权聚类算法 [J].