基于搜索词条的用户画像研究与实现

摘要：

随着大数据时代的到来,其应有价值也越来越广泛,特别在"互联网+"商业推广中的"精准营销"更是发挥着重要的意义.该文利用用户的搜索记录文本为数据,进行分词处理、建模,采用SparkSql与hive进行整合(spark on hive).首先,采用SparkSql对表中的元数据进行读取,再使用Spark引擎进行底层数据的分析处理达到高效为有搜索记录的用户建立标签从而构建用户画像的,达到构建智能推荐目的.最后,利用几种常用的分词工具对本文测试,并使用Bayes模型比较了它们在项目中的效果.

关键词：搜索记录、分词、用户画像、模型

所属期刊栏目：16

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省普通高校特色创新类项目自然科学——基于大数据的用户画像与用户行为分析平台研究2019KTSCX258

在线出版日期：2020-12-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：14-16