基于行为数据采集加权的用户兴趣预测

摘要：

用户的行为数据对挖掘用户兴趣具有重要价值.以往的用户兴趣预测方法存在两个问题:分析用户的单一类型行为内容数据会造成预测结果不准确;分析用户的所有历史行为的内容数据会造成分析地数据量过大、分析效率降低,不能反映预测结果的实时动态变化.针对以上问题,提出了一种用于兴趣动态预测的用户行为数据采集及加权方法,按照时间片段对用户历史行为数据进行不同频率采样,以反映用户兴趣的动态变化特征,并依据不同类型行为数据的重要性,对内容数据赋予不同的权值,然后采用TextCNN模型对用户兴趣进行融合预测.实验结果表明,使用用户行为数据采集及加权方法,相较于使用单一类型数据预测的准确率提升了6.8％;同时动态反映兴趣预测结果的实时变化也得到了极大的改善.

关键词：用户画像、兴趣预测、数据采集、数据加权

所属期刊栏目：40

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划2019YFC1521405

在线出版日期：2021-08-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：123-129