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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。
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于搜索词条的用户画像研究与实现
来源期刊 电脑知识与技术:学术版 学科 工学
关键词 搜索记录 分词 用户画像 模型
年,卷(期) 2020,(33) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 14-16
页数 3页 分类号 TP3
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 胡必波 27 31 3.0 5.0
2 彭梅 29 19 3.0 3.0
3 章家宝 6 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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2020(0)
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研究主题发展历程
节点文献
搜索记录
分词
用户画像
模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电脑知识与技术:学术版
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
26-188
出版文献量(篇)
41621
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