基于大数据的用户兴趣预测方法及系统.pdf
猫巷****傲柏
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相关资料
基于大数据的用户兴趣预测方法及系统.pdf
本发明实施例提供了一种基于大数据的用户兴趣预测方法及系统,通过获取业务投放页面的用户关注大数据,并基于用户关注大数据,以及与业务投放页面存在兴趣关系的兴趣页面对象在目标投放阶段内的用户关注数据,生成兴趣页面对象在目标投放阶段内的用户关注数据,然后基于兴趣页面对象在目标投放阶段内的用户关注数据确定兴趣页面对象与所述业务投放页面的互动数据在业务投放页面中的关联兴趣标签的兴趣属性分布,从而生成业务投放页面的兴趣重点跟踪规则。如此对当前的业务投放页面的兴趣重点跟踪规则进行生成,可提高后续关键数据搜集的针对性。
基于用户签到数据的兴趣点推荐方法、装置、系统和介质.pdf
本申请提供了一种基于用户签到数据的兴趣点推荐方法,包括:获取用户签到集合,并根据用户签到集合构建用户‑兴趣点图和时间‑兴趣点图;从用户‑兴趣点图提取出用户和兴趣点的特征向量,从时间‑兴趣点图提取出时间和兴趣点的特征向量;计算得到兴趣点的地理因素系数;计算得到目标用户对每一个兴趣点的偏好分值;根据目标用户对每一个兴趣点的偏好分值生成对目标的推荐序列。本发明综合考虑时间因素和地理因素的影响,并将其引入到统一模型中联合建模用户的偏好,提升模型的推荐性能,能够在复杂的上下文环境中精确捕捉用户的偏好,具有很好的实用
基于行为数据采集加权的用户兴趣预测.pptx
添加副标题目录PART01PART02用户浏览行为数据用户搜索行为数据用户点击行为数据用户评论和反馈数据PART03基于用户行为的加权兴趣预测模型用户兴趣的动态更新机制用户兴趣的个性化推荐算法兴趣预测模型的评估指标PART04个性化推荐系统广告投放精准度提升用户画像的完善和优化用户流失预警和挽回策略PART05数据稀疏性和冷启动问题用户兴趣的动态变化处理用户隐私保护和数据安全问题算法的实时性和性能优化PART06基于深度学习的用户兴趣预测模型研究多源数据的融合和利用跨领域和跨平台的用户兴趣预测研究人工智能
基于用户行为预测的数据广播系统及其数据加速方法.pdf
本发明公开了基于用户行为预测的数据广播系统及其数据加速方法,所述方法包括步骤:A、机顶盒预先将各级页面的页面数据及各页面的焦点对应的页面数据,依次接收下来并分级存储在缓存中;B、当需浏览页面,接收到用户的操作指令点击焦点时,从所述缓存中调出与所述焦点对应的页面数据进行显示。本发明通过多级预收页面数据机制,将用户当前行为可能浏览的页面数据预先接收下来,等到用户点击焦点时,可马上显示对应页面,加快了浏览速度,为用户提供了方便。
基于用户兴趣度的数据归约效果评估方法.docx
基于用户兴趣度的数据归约效果评估方法基于用户兴趣度的数据归约效果评估方法摘要:数据归约是数据挖掘和机器学习领域的一个重要问题,它旨在减少数据集中的冗余信息,并保留对问题有用的信息。在许多应用中,数据归约的目标是提高模型的准确性和效率,同时减少存储和计算成本。然而,传统的数据归约方法往往基于属性的重要性,而忽视了数据的实际使用情况。为了更好地适应用户的需求,本论文提出了一种基于用户兴趣度的数据归约效果评估方法。1.引言数据归约是一个不断发展的领域,在大数据环境下具有广泛的应用。传统的数据归约方法主要关注数据