【摘 要】
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依据中国互联网络信息中心公布的数据显示,截至2019年6月,我国网民规模为8.45亿。以上数据可以看出中国互联网发展迅猛,而随之而来的就是指数式增长的用户数据。在互联网用户及用户行为数据极速增长的背景下,如何有效的利用这些数据为用户提供个性化的服务成为很多公司的难题。美国营销学家艾尔·里斯和杰克·特劳特也提出产品定位和消费者定位,指出企业应该具有明确的客户群体和产品定位。因此了解产品所面向的用户群
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依据中国互联网络信息中心公布的数据显示,截至2019年6月,我国网民规模为8.45亿。以上数据可以看出中国互联网发展迅猛,而随之而来的就是指数式增长的用户数据。在互联网用户及用户行为数据极速增长的背景下,如何有效的利用这些数据为用户提供个性化的服务成为很多公司的难题。美国营销学家艾尔·里斯和杰克·特劳特也提出产品定位和消费者定位,指出企业应该具有明确的客户群体和产品定位。因此了解产品所面向的用户群体变得越发重要,而由用户行为数据提取的用户画像可以有效的体现用户的特征和切身需求。本文据此提出了基于用户行为分析的用户画像系统。本文主要通过对用户行为数据进行聚类分析来构建用户画像。传统的K-means聚类算法存在对噪声数据敏感且初始聚类中心的选择对聚类效果影响较大的问题,在此背景下,本文提出了带离群点检测的K-means聚类算法(KMOD)。首先,利用LOF算法完成对目标用户行为数据的离群点检测,计算出每个样本数据的异常度系数,完成离群点分离操作;然后,计算出剔除离群样本点之后样本每个维度的数值范围;最后,利用平均差值法求出初始聚类中心的位置,并开始聚类分析。KMOD算法在公开数据集上进行实验验证,与传统K-means聚类分析算法的实验结果对比表明,KMOD在簇内的内聚度和簇间的分离度上有所提升。在完成聚类分析之后,本文对每个簇类中的数据又做了用户的兴趣挖掘,通过Word2vec将用户的博客文档进行Document Embedding得到高维文本向量矩阵,再结合人工标注数据作为模型输入参数,利用SVC算法挖掘用户兴趣标签,提升了用户画像挖掘深度。本文采用了 MVC的设计模式进行系统开发,并设计了独立的画像定时更新模块。选取Laravel框架作为基础框架完成了画像系统的业务逻辑,并利用百度开源框架echarts完成数据可视化。系统设计与开发遵循软件工程规范。主体流程从需求分析开始,然后进行概要设计、详细设计、系统编码实现,最后进行系统测试。
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