用户行为的数据分析系统设计与实现

• 作者: 陈子涛 魏淑芬
• 来源期刊: 福建电脑
• 学科: 工学
• 关键词: 智能推送 用户行为 特征构建 精准推送 数据分析
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 应用与开发
• 页码范围: 76-79
• 页数: 4页
• 分类号: TP274
• 字数: 4932字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16707/j.cnki.fjpc.2020.02.020

摘要

智能推送项目的核心在于推送项目的精准度.根据用户(投标人)的动态信息来进行推荐,推荐结果是系统从用户参与平台的操作行为查看、报名、网投等记录隐式信息拿到的,无需用户通过预设关键信息的方式来确定自己的喜好.通过机器学习,提高识别和预测用户兴趣与偏好的准确度,从而达到及时、准确地向用户推送所需信息,以满足用户个性化需求.系统设计方面通过特征构建来为用户构建个性化标签,通过数据分析与数据清洗,来匹配用户的项目数据.最后通过多种推送机制达到精准推送的目的.