【摘 要】
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移动互联网的高速发展为在线阅读系统带来了海量的用户行为日志。针对日益巨大的TB甚至PB级用户行为日志数据,该文设计一种基于Hive数据仓库的用户模型及用户聚类方案。该方
【机 构】
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公安部第三研究所信息网络安全公安部重点实验室
【基金项目】
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科技部科技支撑项目(2012BAH95F03)资助
论文部分内容阅读
移动互联网的高速发展为在线阅读系统带来了海量的用户行为日志。针对日益巨大的TB甚至PB级用户行为日志数据,该文设计一种基于Hive数据仓库的用户模型及用户聚类方案。该方法能够准确的基于用户的阅读行为刻画用户的多维度、多尺度偏好特征,构建动态用户需求模型,并基于用户特征进行聚类,划分用户集,为个性化推荐、搜索或者广告投放等Web个性化应用提供服务。实验结果表明,该方法可以发挥集群存储和运算的优势,具有良好的性能和执行速度。
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