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文檔簡介
1、近年來隨著大數(shù)據(jù)思維在各個行業(yè)領(lǐng)域的不斷應(yīng)用,數(shù)據(jù)的巨大價值逐步顯現(xiàn)。各大企業(yè)競相構(gòu)建自己的大數(shù)據(jù)平臺以匯集、挖掘和加工分析數(shù)據(jù),促進業(yè)務(wù)向更科學、更高效、更智能方向發(fā)展。然而,由于企業(yè)之間業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)差別巨大,如何有效收集存量大數(shù)據(jù)、挖掘大數(shù)據(jù)價值是一個有挑戰(zhàn)性的應(yīng)用研究課題。
本項目研發(fā)來源于某集團公司實際應(yīng)用需求,圍繞企業(yè)間大數(shù)據(jù)推薦引流模型與算法設(shè)計展開應(yīng)用研究。系統(tǒng)在構(gòu)建的大數(shù)據(jù)平臺基礎(chǔ)上,使用提出的標簽分段算法進行用
2、戶畫像,使用設(shè)計的特征標簽提取方法進行商品目標人群畫像,基于畫像數(shù)據(jù)匹配進行企業(yè)間客戶與商品的相互推薦。
本文的主要研究內(nèi)容有:
(1)在k-means聚類算法的基礎(chǔ)上,提出了一種粗略分段與精細分段相結(jié)合的標簽分段算法RR-SEG。該算法對數(shù)據(jù)排序后進行分組計數(shù),根據(jù)每段平均數(shù)量來順序計算每段應(yīng)該包含的數(shù)據(jù)邊界,以實現(xiàn)不同分布數(shù)據(jù)的均勻分段,保證分段結(jié)果的客觀準確。
(2)設(shè)計了適合特征標簽提取的應(yīng)用方法。
3、根據(jù)不同標簽值的出現(xiàn)次數(shù)計算標準差變異系數(shù),作為標簽離散度的衡量指標,將變異系數(shù)超過閥值的標簽作為特征標簽。特征標簽可以準確地反映出對商品購買影響較大的因素,是分析商品目標人群特點的重要方法。
(3)設(shè)計實現(xiàn)了企業(yè)間推薦引流系統(tǒng)。系統(tǒng)在大數(shù)據(jù)體系架構(gòu)下,基于用戶畫像與商品畫像,將其它企業(yè)的用戶標簽與目標企業(yè)的商品目標人群標簽進行匹配,將匹配的用戶推薦給目標企業(yè),實現(xiàn)企業(yè)間用戶與商品的相互推薦。
從總體上看,本文構(gòu)建的
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