用户画像在内容推送中的研究与应用
随着移动互联网的迅速发展,人们也面临着信息过载的问题日益严重,大数据场景下的精准推送服务也面临着巨大的困难.为解决推送服务的准确度、大数据量,该文通过分析移动用户的行为数据,并利用spark集群的并行计算能力,快速处理大量的移动行为数据,并结合时间和空间两个维度,对用户精细化画像,了解什么样的人在什么时间,什么地点喜欢做什么事,从而为其提供更为精准的推送服务.
移动互联网、用户画像、Spark、推送服务
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TP393(计算技术、计算机技术)
2017-01-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
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