基于移動(dòng)終端用戶訪問(wèn)內(nèi)容的服務(wù)推薦模型研究.pdf_第1頁(yè)
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1、4G牌照的頒發(fā)和持續(xù)增長(zhǎng)的移動(dòng)終端的持有量勢(shì)必帶來(lái)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的高增長(zhǎng)態(tài)勢(shì),這也標(biāo)志著中國(guó)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)新時(shí)代的全面到來(lái)。對(duì)于運(yùn)營(yíng)商而言,已經(jīng)趨于飽和的語(yǔ)音通信市場(chǎng)增長(zhǎng)空間日趨狹窄。為保證其持續(xù)健康發(fā)展,運(yùn)營(yíng)商提出了以存量經(jīng)營(yíng)、流量經(jīng)營(yíng)、集團(tuán)客戶經(jīng)營(yíng)作為發(fā)展的三大主驅(qū)動(dòng)力。通過(guò)對(duì)客戶信息挖掘,精細(xì)化管理,差異化服務(wù),從而更好的滿足用戶的需求,實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的持續(xù)增長(zhǎng)。如何在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展的大趨勢(shì)下挖掘出客戶的消費(fèi)潛力,穩(wěn)固自己的市場(chǎng)份額,是擺在

2、各大電信運(yùn)營(yíng)商面前的重大課題。
  本文從分析國(guó)內(nèi)外基于用戶在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的訪問(wèn)行為和訪問(wèn)內(nèi)容而進(jìn)行的精準(zhǔn)服務(wù)推薦入手。通過(guò)用戶在移動(dòng)終端的上網(wǎng)日志分析用戶的上網(wǎng)行為,挖掘用戶的生活軌跡和生活需求,以實(shí)現(xiàn)“產(chǎn)品尋找用戶”為目標(biāo),構(gòu)建基于用戶訪問(wèn)內(nèi)容的服務(wù)推薦模型,模型分三大模塊。包括的主要內(nèi)容和成果為:
  1、用戶上網(wǎng)日志數(shù)據(jù)的預(yù)處理模塊
  首先對(duì)用戶的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)日志進(jìn)行采集、過(guò)濾、去重等操作。統(tǒng)計(jì)各個(gè)時(shí)段的上網(wǎng)人數(shù)

3、和PV量(page view),分析用戶上網(wǎng)行為的時(shí)間偏好。另外,利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲抓取網(wǎng)頁(yè)源碼,利用網(wǎng)頁(yè)正文提取技術(shù),提取HTML源代碼中的正文內(nèi)容。
  2、用戶訪問(wèn)內(nèi)容的文本分類模塊
  利用文本分類(支持向量機(jī)SVM)技術(shù)對(duì)爬蟲抓取的網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容進(jìn)行分類,從而推測(cè)用戶在該時(shí)間段內(nèi)的需求。實(shí)現(xiàn)了中文文本分詞、文本特征提取,文本向量化以及基于SVM的多分類等技術(shù)。收集訓(xùn)練集訓(xùn)練分類模型,利用模型對(duì)用戶的訪問(wèn)內(nèi)容分類,構(gòu)造用戶訪問(wèn)內(nèi)

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