共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
本文介绍了用户为中心的设计方法和技术,提出相应的用户需求,从而实现多语言信息检索系统的用户界面设计。在对收集的数据进行分析的基础上得出相关的影响因素,最后讨论基于这些研究结果的用户界面设计的实现。 相似文献
2.
为了构建一个基于微博开放平台的在线营销系统,给营销人员提供更加全面、准确的用户信息,系统通过各微博平台开放API获取用户消息和相关信息,重点研究了如何通过融合来自不同开放平台的用户数据源,形成统一的用户数据模型的问题,最终实现了各平台用户数据的整合.实验结果表明,该系统功能能够更加准确、全面地反映用户真实信息. 相似文献
3.
基于多数据源融合挖掘用户的属性特征,为企业开展个性化推荐和精准营销提供了思路和参考。论文以构建多维用户画像为目标,提出了融合多数据源的用户画像构建方法。首先,基于改进的k-means聚类算法针对搜索记录数据和京东评论数据分别建立了用户兴趣特征标签库和用户消费特性标签库;其次,利用word2vec词向量进行相似度计算来获取用户的兴趣偏好和消费偏好;最后,利用多数据源不同偏好之间的关系计算用户偏好系数来获取用户的融合偏好,从而得出融合后的用户画像,验证了融合多数据源构建用户画像方法的可行性。 相似文献
4.
沈璐 《计算技术与自动化》2016,(3):127-131
针对云存储中运营成本高和服务器利用率低等问题,本文提出一种基于用户分级的高效云存储策略。①通过对用户的偏好进行分析,采用优序判定法对用户分级。②在存储区将若干个存储服务器组合为集群的形式,并增加一个轻量的临时存储节点。③数据块将按等级标签排队进行处理。该策略能够降低运营成本并提高存储利用率。 相似文献
5.
6.
一种用户画像系统的设计与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
《计算机应用与软件》2018,(3)
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。 相似文献
7.
8.
互联网上网服务行业用户画像系统通过对用户行为数据进行分析,利用网络爬虫、数据挖掘以及文本分类等技术,对用户进行画像,刻画了一个完整的用户全貌.系统对不同属性的数据采用不同的方法,挖掘出数据中的有用信息,提取用户的平台特征,为用户标记不同权重的标签,使得企业更加了解用户,为企业发展提供指导,同时也为用户提供个性化服务铺平道路.此外,针对K-means算法进行改进,从测试结果可以看出,经过改进的K-means准确率和稳定性都得到了极大的提升. 相似文献
9.
10.
针对社交网络中用户发布的数据延伸不可控的问题,提出了一种基于隐私标签的延伸控制机制。该机制基于用户关系跳数和资源转发跳数给用户和数据分配不同类型的隐私标签,以实现对数据的细粒度延伸访问控制。提出了隐私标签的生成算法和分配方法,设计了隐私标签约束规则并对可能出现的策略冲突进行分析。最后通过测试,表明了该机制可以实现社交网络中细粒度延伸控制,同时证明了该机制的安全性和有效性。 相似文献
11.
随着电气化水平提高和社会信息化普及,传统电力营销信息化开始受到冲击。多方面形势反映出传统电力营销信息化需转型,客户画像作为一种营销切入方法已被许多领域应用。本文从模型构建、数据来源、关键技术和应用场景研究分析。电力客户画像由客户标签、价值需求、服务策略构成,借由关键技术实现,并从电力用户和衍生领域进行应用探索。通过对电力营销信息化客户画像的应用研究探索,为客户洞察、电力服务和质量提升以及客户满意度提升奠定良好的基础。 相似文献
12.
对用户行为运用正确的分析可提高电子商务网站的转化率和用户黏性,给网站带来巨大收益,同时也改善用户体验.本文在介绍用户行为分析一般方法的基础上,针对转化率较低、用户黏性较低、推送不精准等电子商务网站网络营销中出现的问题提出对应的优化措施,为网站制定运营策略提供理论支持和参考依据,并利用用户行为分析的数据推荐更具有个性化的服务. 相似文献
13.
针对推荐系统中普遍存在的数据稀疏和冷启动等问题,本文将标签与基于信任的社交推荐方法相结合,提出了一种融合社会标签和信任关系的社会网络推荐方法。该方法利用概率因式分解技术实现了社会信任关系、项目标记信息和用户项目评分矩阵的集成。从不同维度出发,实现了用户和项目潜在特性空间的互连。在此基础上,通过概率矩阵因式分解技术实现降维,从而实现了有效的社会化推荐。在Epinions和Movielens数据集上的实验结果表明本文所提出的方法优于传统的社会化推荐和社会标签推荐算法,特别是当用户评分数据较少时该算法的优越性体现得更好。 相似文献
14.
15.
《计算机应用与软件》2017,(7)
UniPay支付SDK是联通沃商店为了给开发者提供手机话费和第三方支付能力而推出的一站式应用内统一支付插件,支付SDK日志记录海量的用户终端信息、用户使用手机应用的行为记录等数据。针对传统数据仓库难于满足海量日志数据存储及处理等问题,设计一种基于Hive的支付SDK日志分析系统。测试结果表明,使用Hadoop框架及Hive数据仓库对海量支付SDK日志进行存储和处理,能很好地满足业务需求,对手机应用的设备激活量、日活跃用户数(DAU)、分时日志量以及用户支付转化率等指标的分析结果,对应用开发者升级优化其应用及运营人员的营销策略调整具有重要的参考价值。 相似文献
16.
邵雨舟 《数字社区&智能家居》2021,(5)
随着人工智能和大数据技术的不断发展,对信息的获取方式也在发生着变化,消费者希望用最少的时间成本获取尽量多的商品信息。如何在产品的营销过程中实现对目标用户的精准定位,基于用户画像技术的推荐系统就是目前所采用的有效方法之一。本文对互联网环境下在产品的推广和营销过程中如何利用用户画像技术,有针对性地选择推荐系统算法进行了探讨和研究。 相似文献
17.
18.
19.
向微博用户推荐对其有价值和感兴趣的内容,是改善用户体验的重要途径。通过分析微博的特点以及现有微博推荐算法的缺陷,利用标签信息表征用户兴趣,提出一种基于标签概率相关性的微博推荐方法 LPCMR。首先,该方法利用标签之间的概率相关性,构造标签相似性矩阵。然后通过相关性标签权重加权方案,加强标签权重,构建用户-标签矩阵。针对用户标签矩阵稀疏的问题,采用标签相似性矩阵对用户-标签矩阵进行更新,使该矩阵既包含用户兴趣信息,又包含标签与标签之间的关系。以新浪微博公开API抓取的微博信息作为实验数据,进行了一系列的实验和分析,结果表明本文提出的推荐算法具有较好的效果。 相似文献
20.
传统微博用户推荐算法采用的数据来源单一,模型简单,导致推荐准确率不高。针对这一问题,本文提出一种基于标签的User Profile推荐算法,根据微博数据的特点,深入研究“微博文本”、“标签”、“社交关系”和“用户自身基本信息”等因素对微博个性化推荐的影响,通过训练LDA主题模型和SVM分类器将它们转换为标签,并赋予权重来描述用户兴趣,进行用户推荐以提高推荐准确性。实验结果表明,与传统VSM模型方法相比,该算法进行用户推荐效果更佳。 相似文献