基于大数据聚类的用户画像提取与智能推送系统  被引量:4

User portrait extraction and intelligent push system based on big data clustering

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作  者:薛晓璇 XUE Xiaoxuan(School of Economics and Management,Xi’an Vocational and Technical College,Xi’an 710077,China)

机构地区:[1]西安职业技术学院经济管理学院,陕西西安710077

出  处:《电子设计工程》2022年第2期184-188,共5页Electronic Design Engineering

基  金:陕西省教育厅2020年度一般专项科学研究(20JK0924)。

摘  要:目前研究的用户画像提取与智能推送系统提取时间过长,且推送结果难以达到用户满意水平。为解决上述问题,基于大数据聚类设计一种新的用户画像提取与智能推送系统,对系统硬件和软件进行设计。系统硬件主要设计了单片机、采集器、微处理器。通过数据集成、清洗、变换、简化4种预处理数据方式对用户数据进行处理,同时推送用户标签(包含用户位置标签、习惯标签、兴趣爱好标签)实现软件工作。实验结果表明,基于大数据聚类的用户画像提取与智能推送系统能够有效缩短提取时间,提高推送结果精准度。The current research on user portrait extraction and intelligent push system extraction takes too long,and the push results are difficult to achieve the level of user satisfaction. To solve the above problems,a new user portrait extraction and intelligent push system is designed based on big data clustering,and the system hardware and software are designed. The system hardware is mainly designed with single-chip microcomputer,collector and microprocessor. These user data are processed by data integration,cleaning,transformation,and simplification of four pre-processed data methods,and at the same time push user tags including user location tags,habit tags,and hobbies tags to achieve software work. The experimental results show that the user portrait extraction and intelligent push system based on big data clustering can effectively shorten the extraction time and improve the accuracy of the push results.

关 键 词:大数据聚类 用户画像 画像提取 智能推送 

分 类 号:TN391[电子电信—物理电子学]

 

参考文献:

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引证文献:

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