【摘 要】
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针对传统单机串行系统在处理海量用户评价数据、构建用户行为模型、分析并预测用户行为低效性问题,提出一种基于大数据平台的用户行为预测系统设计方案。考虑到用户评价数据
【基金项目】
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安徽省高校自然科学重点研究项目(KJ2018A0469),淮南师范学院校级资助项目(2018xj41)
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针对传统单机串行系统在处理海量用户评价数据、构建用户行为模型、分析并预测用户行为低效性问题,提出一种基于大数据平台的用户行为预测系统设计方案。考虑到用户评价数据的缺失、用户行为模型构建及用户行为预测等问题,设计了评价数据存储模块、评价数据处理模块、用户行为模型构建及预测模块。本设计层次分明,结构清晰,可以较好地解决传统系统的功能缺陷,为用户行为预测系统开发提供理论参考。
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