基于视频大数据的用户画像构建

为了能更加高效地发挥用户在跨平台收视中产生的视频大数据资产,充分挖掘视频大数据中潜在的用户基础信息和行为偏好,基于大数据构建用户画像在视频领域的应用越来越广泛.首先阐述了用户画像的基本概念、构建原则以及在相关领域的应用.然后对视频大数据进行了深度剖析,对视频大数据的界定以及视频大数据的应用进行了阐述.接着阐述了基于视频大数据进行用户画像构建的基本步骤,从数据源、标签和权重、数据建模以及数据可视化层面对用户画像的搭建进行了深度介绍.最后介绍了用户画像在视频领域的应用案例,由于用户画像的应用相当广泛,着重从个性化推荐和精准营销两个层面介绍了用户画像在视频领域的应用案例.     

基于图神经网络的视频推荐系统

提出了一种基于图神经网络的视频推荐模型,将用户的视频观看序列型行为建模为图结构,用结点代表用户与视频,用边代表行为,引入两种类型的向量传播方法分别对用户的长期兴趣与短时兴趣进行建模。其中,通过用户结点与视频结点的双向传播刻画长期兴趣,借助视频结点切换关系的单向传播刻画短时兴趣,并通过多层向量传播实现对图上高阶邻接信息的捕捉。在一个真实世界的视频网站观看数据集上的实验表明,提出的方法与现有最佳方法相比,其推荐精准度得到了有效提升。进一步的实验表明,该方法能够有效缓解数据稀疏性的问题。     

基于用户画像的就业系统的功能与设计

在当今中国就业形势越来越严峻的背景下,大量学生的就业问题也成为了焦点,通过数据挖掘方法,建立就业模型形成画像,进而形成了一种基于用户画像的精准就业系统,为学生的职业生涯规划以及职业走向做出正确预估,从而协助学生进行针对性的有效求职,同时结合就业系统的各项功能探讨用户画像对在校学生的职业规划有哪些重要的指导作用?     

基于用户模型的个性化推荐系统影响研究

个性化推荐技术是当前研究热点之一。文章首先对常见推荐技术进行分析,再从基于内容的推荐技术、协同过滤推荐技术以及对推荐结果的解释等三个方面进行分析,然后提出用户模型是个性化推荐技术的基础,最后指出提高用户模型的质量是提高推荐系统的重要途径。     

基于用户行为的协同过滤推荐算法在视频推荐上的应用研究

随着互联网的快速发展,人们在网上观看视频的频率也越来越高,对于视频网站来说,如何利用网站本身产生的海量的用户行为数据提升用户的黏性,成为网站经营者需要深刻考虑的问题.为了更好地吸引用户、留住用户,推荐算法也越来越多地在各种网站上得到了利用.该课题将对用户的行为数据进行分析,再利用协同过滤推荐算法来构建模型从而实现对目标...     

基于IPTV用户行为数据的个性化推荐系统的设计与实现

本文主要研究个性化推荐系统在新媒体行业的应用,通过对数据类型分类,设计联系用户和物品的评测模型,再利用数据采集架构采集用户行为数据,并用协同过滤算法得出推荐结果,解决了在IPTV领域用户量大、资源相对变化慢的个性化推荐问题;针对个性化推荐系统存在的问题,研究行业内相关成果,对个性化推荐系统的发展做出了展望,并对接下来的工作做了安排和计划.     

基于云计算的视频推荐系统的设计

通过对现有视频网站的调查研究,发现大部分都存在信息过载的问题。所以对视频网站来说拥有推荐系统是有必要的。通过对现有视频推荐系统的分析研究,利用开源云计算技术—Hadoop,及其部分相关组件Hive、Hbase等,设计了一种基于云计算的个性化视频推荐系统,此系统仅适用于以专业视频为主的网站。     

基于深度学习的个性化推荐模型应用

随着信息技术的进步,推荐系统被广泛应用于购物以及新闻等网站门户中,通过分析用户的行为,得出用户兴趣偏向,进而对用户推荐相关信息,以吸引用户的注意。同时深度学习理论与技术的完善,更多复杂的模型被提出,在计算机视觉、语言理解等方面有着广泛的应用。将深度学习技术应用于推荐系统,能够更加充分的融合用户社会属性等方面信息,生成个性化的推荐,使得推荐质量得到较大提升。     

个性化推荐系统用户兴趣建模方式的研究

用户兴趣模型是推荐系统产生个性化推荐的主要知识源,是实现个性化推荐的关键．针对用户兴趣进行建模是个性化推荐系统实现过程中的一个重要环节,本文从高校就业网站用户对象的特点出发,提出了一种将用户显性兴趣与隐性兴趣相结合的动态建模方法,此方法能有效的为用户对象进行推荐。     

基于大数据的用户画像方法研究综述

在大数据时代,社交网络以及以社交为基础的互联网应用不断迅猛发展,其背后带来的是数据的爆炸式增长.对用户数据的采集以及合理的推荐,成为了各大网站的重要课题.用户画像提取过程,是个性化推荐的关键步骤.随着社交网络的快速发展,媒体类型不断丰富,用户参与门槛的不断降低.用户表达的数据模态逐渐呈现多样,为用户画像提取提供了广阔空间.随着用户画像数量的不断递增,利用大数据技术,有效的存储、计算用户画像,逐渐成为研究热点.本文首先介绍了相关的背景,然后介绍了基于大数据的用户画像构建方法,并介绍了不同数据集中的用户画像的应用,最后本文对基于大数据的用户画像方法进行了总结和展望,指明了该技术当前存在的问题与发展趋势.     

图书馆用户画像设计与应用研究

用户画像作为大数据环境下的用户分析及服务设计工具,可为高校图书馆开展精准化服务提供了新思路。文章阐述了用户画像的概念及特性,系统梳理了用户画像的国内外研究现状,详细分析了用户画像的构建流程,对用户画像在图书馆领域中的具体应用进行了探索。     

基于大数据分析的新媒体用户画像构建及应用——以第一财经为例

第一财经根据财经媒体特点,自主设计并构建了集用户行为分析、用户画像、精准运营推送于一体的用户系统。本文以第一财经用户系统为例,分别对用户画像系统的架构设计、算法模型、数据可视化、应用场景等问题进行深入阐述。     

个性化跨域推荐系统中的用户隐私保护研究综述

为了更加准确地在跨域推荐系统中完成信息特征提取,并以此解决跨域推荐系统运行中出现的安全问题,促进用户隐私保护工作质量提升,防止形成“数据孤岛”问题。本文研究通过综述的方式,异构了信息网络,用于完成用户数据特征的提取工作,并在个性化跨域推荐系统之中加入了实时性因素,促进推荐系统的准确性得到进一步提升,希望借此为相关技术人员提供参考。     

OTA系统中的个性化应用推荐系统研究

本文首先提出了OTA全新的个性化应用推荐系统模型,然后对移动用户下载使用与兴趣之间的关联作了讨论与分析,并给出了算法,最后对个性化推荐的两种常见实现方法,即聚类分析与关联规则进行了讨论,给出了OTA系统中的个性化应用推荐引擎的设计思路与实现算法.     

适用于校园网的视频推荐系统的设计与实现

针对校园网P2P视频分享的特点,对校园网络视频推荐FP-CNVR(campus network video recommendation based on FP-growth)系统进行原型设计与实现。提出了基于顾客细分思想的数据预处理方法CS-DP(data preprocessing based on customer segmentation),并对所使用的FP-growth算法中FP树的结构做出了优化。实验表明,与传统推荐系统相比,引进了CS-DP方法的FP-CNVR系统的推荐结果类型更为丰富,推荐结果的召回率提高了一半并保持了准确率基本稳定。     

基于用户画像的科学数据管理模型研究

文章旨在支持科学研究,促进学术交流,推动开放获取,促进科学数据的有效管理。从科学数据用户画像内涵分析出发,分析科学数据用户影响因素,构建用户与数据驱动相结合的用户画像模型和系统。将用户画像创新性应用于科学数据管理过程中,能够进一步提升科学数据管理效率。     

基于国网商旅大数据融合背景的用户画像构建

基于大数据分析的商旅计划决策是掌控差旅动态、制定差旅规范的重要组成部分。基于国网商旅信息数据,针对出差过程中出行方式的优化选取、酒店住宿的个人喜好,构建一种用户画像框架技术,实现快速、准确识别敏感客户群体。首先针对用户不同特性采用双通道建模方式预测用户敏感程度;其次围绕业务审批、差旅控制、酒店评价、时间特征、数值特征等类型刻画用户,构建用户多源特征体系;最后充分利用商旅数据多源性,创建基于双层XGBoost的多视角融合模型,提升分类精确率,并通过对比实验验证方法的有效性。