基于多数据源融合的用户画像构建方法

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.

关键词：多数据源、标签库、融合、用户偏好系数

所属期刊栏目：50

分类号：TP392(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划;山东省高等学校优秀青年创新团队支持计划;青岛市科技计划项目

在线出版日期：2022-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：757-761