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

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)