基于用户画像的农产品电商平台设计和实现

基于"用户画像"的农产品电商平台精准营销模式的设计和实现,需要帮助农民设计好农产品电商平台"用户画像"精准营销模式.设计农产品电商平台"用户画像"精准营销模式,需要凭借大数据技术,通过专业化设计.     

基于用户特征分类的精准广告投放研究

互联网的普及和电子商务的飞速发展,网络广告成为一种新的经营方式。然而网络广告形式多样,目前现有的广告投放系统缺乏针对性,使得网络广告精确度不高,不能达到预期的目的。因此,分析用户行为进行精准广告投放成为一种必要。该文采用神经网络技术,对用户行为特征库提炼用户最重要的行为和最关注的内容点,从而对用户进行智能分类,以此作为向用户推荐广告的依据,达到精准投放的目的。     

用户画像技术在产品营销中的应用

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。     

基于多数据源融合的用户画像构建方法

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...     

大数据驱动用户运营

针对海量的用户视频行为数据,如何利用这些数据对用户进行画像,找到用户的偏好,从而进一步实现精准营销,是本文重点探讨的话题。基于此,本文实现用户中心运营系统。介绍系统的功能架构,本系统基于大数据平台,构建用户标签体系,详细阐述用户标签的构成开发方式以及用户分群,并针对特定的人群进行相应的营销策略的推荐。最后介绍该系统的实际应用情况。用户中心运营系统业务人员更加地了解用户,从而使运营的策略更加准确。     

基于用户兴趣行为模型的个性化广告推荐研究

随着移动互联网和网络终端的快速发展,产品的营销方式发生了重大变化,在互联网上投放广告已成为商家的重要宣传和销售渠道。然而,在线广告能否进行准确推荐是困扰产品厂家和广告代理商的一个主要问题。文章通过分析在线广告的非结构化特征和搜索用户行为数据,提出一种基于用户兴趣行为模型的个性化广告推荐方法,该方法可以通过主题模型提取用户的兴趣偏好,并基于最近邻算法和用户行为生成广告推荐列表。实验结果表明,基于最近邻算法和用户行为的个性化广告推荐方法可以推荐个性化广告,并且比基于内容的推荐方法具有更好的性能。     

基于知识图谱和重启随机游走的跨平台用户推荐方法

针对单一社交网络平台中推荐相似用户结果单一,对用户兴趣和行为信息了解不够全面的问题,提出了基于知识图谱和重启随机游走的跨平台用户推荐方法（URCP-KR）。首先,在分割、匹配出的目标平台图谱和辅助平台图谱的相似子图中,利用改进的多层循环神经网络（RNN）预测出候选用户实体,再综合利用拓扑结构特征相似度和用户画像相似度筛选出相似用户;然后,将辅助平台图谱中的相似用户的关系信息补全到目标平台图谱;最后,计算目标平台图谱中的用户游走到社区内每个用户的概率,从而得到用户之间的兴趣相似度来实现用户推荐。实验结果表明,与协同过滤（CF）算法、基于跨平台的在线社交网络用户推荐算法（URCP）和基于多开发者社区的用户推荐算法（UR-MC）相比,URCP-KP在推荐精确率及推荐多样性等方面均有所提高,推荐精确率最高可达95.31%,推荐覆盖率最高可达88.42%。     

工作记忆理论驱动的社交媒体用户画像自然属性预测模型

利用社交媒体用户生成的内容构建用户画像系统,为个性化服务和电商平台的精准营销提供支持,这是社交媒体分析领域重要的研究方向之一.文中研究用户以时间线方式发布内容形成篇章级长度的多模态数据,并针对由此给用户画像自动构建带来的挑战展开分析.以用户性别和出生年代为主的自然属性为目标,研究如何有效处理与分析社交媒体用户发布的篇章级多模态数据,提出基于Moments的社交媒体用户画像自然属性预测模型.在认知心理学启发下,通过工作记忆理论设计数据分块方式,缓解以拼接和滑动窗口为主的传统方法存在的语意破坏和语篇合成的问题.再针对用户在发表社交内容时存在的模态偏好问题,综合注意力平衡模态内数据和模态间数据对预测任务贡献度的差异,实现用户画像中自然维度属性的预测.实验表明,文中模型在用户性别和出生年代预测任务上的准确性较高.     

用户画像在教育资源个性化推荐中的应用研究

个性化教育资源推荐是教育领域重要的研究课题。在大数据背景下,用户画像为教育资源的个性化推荐服务提供了新的研究方向。本文将基于学生用户画像构建的学习者多维标签应用于教育资源的个性化精准推荐中,不仅满足了学生个性化学习的需求,提高了学习效率与效果,而且使得教育资源得到了充分利用。     

基于萤火虫K-means聚类的电力用户画像构建和应用

为改变用户画像技术在电力企业中推广难、收效低的现状,提出了一种基于改进的萤火虫优化加权K-means算法的分层聚类的画像推荐模型.该模型在用户画像构建时,为提高计算速度和精度,仅就单项业务设计标签模型,通过分层聚类着重构建特征群体画像;在画像应用时,直接向目标群体潜力用户推荐该项具体业务和其它新业务.在高压电力用户样本集上进行了仿真实验,表明分层聚类画像推荐模型能有效提升聚类和画像构建应用的精准性和运算速度,有助于画像技术在电力企业得到推广应用.     

基于遗传优化神经网络的电力潜在敏感用户画像聚类算法

为了解决电力潜在敏感用户画像聚类和识别结果准确度较低的问题,提出一种基于遗传优化神经网络的电力潜在敏感用户画像聚类算法。构建电力用户画像,精准刻画电力用户行为;选取电力用户画像的数值、时间、统计及聚类四种特征作为卷积神经网络模型的输入,识别电力潜在敏感用户画像;采用改进遗传算法优化卷积神经网络,使得识别结果更为精准。实验结果表明,该方法能够聚类、识别电力潜在敏感用户画像,且聚类和识别的性能及准确度较好。     

融合领域知识的药店用户画像建模及应用

用户画像是对用户形象的勾勒与描述,现已广泛应用于睡眠会员唤醒,用户到店预测,个性化推荐等典型零售场景,药品不同于普通商品,包含较强的语义知识,现有用户画像主要从消费属性和静态属性出发,不能完全适用于药店销售和预测领域.本文提出了一种针对药品领域的用户画像模型UPP (persona of pharmacy user),在现有画像的基础上嵌入医药知识,利用规则,聚类,统计,实体识别等方法提取慢病、疾病、特殊病类、活动敏感度、用户价值、价格偏好等新标签.将所有标签融入一种基于聚类的群体划分方法,形成用户画像.实验表明,该模型相较于现有的用户画像模型,在消费行为预测场景下精准率提高了13%,更加适用于药店营销场景.     

让消费者少走弯路——专访艾德思奇董事长唐朝晖

在过去被电视广告、平面媒体、路边广告牌占据主流的年代,广告讲的无非是包装和渠道,能把村里的小芳PS成全民女神,把普通大豆宣传成过节送礼的高档品,这些就算是最牛的广告。而在互联网主导的数字营销时代,广告的外延已经发生巨大的改变,广告要做到即时、定向和精准;广告和信息技术、智能运算密不可分。大数据让单个用户画像变得触手可及,技术决定效果的时代来临了!效果类广告的本质是精准的信息服务——国内领先的数字营销媒体平台艾德思奇公司董事长唐朝晖在描绘未来的消费场景时兴奋地提到,移动广告平台     

基于K2算法的精准营销研究

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。     

2012年中国网络广告最佳技术运营案例奖 WEM智易传媒

智易传媒(WEM)成立于2007年,多年来一直专注于互联网广告领域,以"数字精准营销"为发展方向,为广告主与网营商提供专业的广告精准技术及营销服务。智易传媒(WEM)自成立以来,潜心研究推广技术,研发出国内领先的效果精准广告投放智能引擎,涉及互联网及移动互联网两大领域,目前旗下拥有品智(Adsmar)广告平台、晒乐(sharele)效果广告平台、Mobismar移动广告平台、AdBag(广告兜子)网络广告互动平台以及"皮皮虾"(ppvisa.cn)移动APP商城等五大自主网络广告服务品牌。数字精准营销即是让合适的人看到合适的广告,基于此,智易传媒(WEM)在大量数据挖掘和技术     

面向互联网上网服务行业的用户画像系统设计

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.     

结合用户特征的政务服务协同过滤推荐方法

为推荐政务服务相关事项,提高用户办事效率与政府服务水平,该文提出一种推荐算法,即结合用户特征的政务服务协同过滤推荐方法。该方法为解决传统协同过滤未考虑用户属性的问题,将用户画像技术与其相结合。首先,建立政务服务用户画像;然后,采用奇异值度量分析方法融合用户画像与基于用户的协同过滤算法,使特征属性参与相似度计算,改善用户之间的相似性,并解决数据稀疏性的问题,使推荐结果更具实际意义;最后,计算政务服务事项预测得分,将得分最高的 TOP-N 推荐给用户。在实验部分,该文利用某市企业法人的政务服务真实数据进行验证。结果显示,该算法能够满足政务服务推荐的个性化要求,预测准确性较高。     

基于用户兴趣的IPTV广告精准投放算法

当前消费者的需求呈现差异化、个性化和多样化,精准地细分市场,定位和分析目标消费者的需求和行为特征,从而对目标消费者进行针对性的产品和服务信息宣传,可大大提高广告的精准度,节省广告费用,同时使得受众的干扰最小化。针对如何根据不同用户的兴趣偏好投放IPTV广告,提出一种基于用户行为的精准投放算法。该算法根据节目之间的相似性构建用户的行为特征以研究用户的兴趣偏好,通过考虑用户的差异性以及偏好的变化,改进了传统的广告投放模式,并在实际数据集的仿真实验中验证了该算法的有效性。     

基于协同过滤和用户画像的流媒体推荐系统研究

随着电影、电视剧、综艺节目等产业的飞速发展,近年来新兴的OTT服务(Over-the-top media services)平台给用户提供高清的流媒体播放服务,例如:爱奇艺、腾讯视频、Netflix、Hulu等.事实上,随着新用户数增多、新增流媒体数量不断庞大,用户评分逐渐矩阵成为高维矩阵,而用户评分数又不到总数的1％,传统的流媒体推荐系统因为评分稀疏性逐渐显得乏力.文章介绍了一种基于协同过滤,同时结合用户画像的方法来优化推荐系统.对于新用户,系统利用用户画像进行建模,计算用户间的相似度;对于新的流媒体视频,系统利用平台内已有的应用分类标签来初始化未知评分,然后使用协同推荐算法来反馈用户的偏好.实验结果表明该系统卓有成效,同时也提升了平台的满意度.     

一种用户画像系统的设计与实现

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。