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基于多数据源融合的用户画像构建方法
文献摘要：
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.
文献关键词：
多数据源;标签库;融合;用户偏好系数
中图分类号：
作者姓名：
袁苗苗;侯瑞春;陶冶;杨宁
作者机构：
中国海洋大学 青岛 266100;青岛科技大学 青岛 266061
文献出处：
引用格式：
[1]袁苗苗;侯瑞春;陶冶;杨宁-.基于多数据源融合的用户画像构建方法)[J].计算机与数字工程,2022(04):757-761
A类：
用户偏好系数
B类：
多数据源,用户画像,画像构建,构建方法,属性特征,个性化推荐,精准营销,means,聚类算法,京东,评论数据,用户兴趣,特征标签,标签库,word2vec,词向量,相似度计算,算来,取用,兴趣偏好,消费偏好
AB值：
0.328976
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