【摘 要】
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互联网上网服务行业用户画像系统通过对用户行为数据进行分析,利用网络爬虫、数据挖掘以及文本分类等技术,对用户进行画像,刻画了一个完整的用户全貌。系统对不同属性的数据采用不同的方法,挖掘出数据中的有用信息,提取用户的平台特征,为用户标记不同权重的标签,使得企业更加了解用户,为企业发展提供指导,同时也为用户提供个性化服务铺平道路。此外,针对K-means算法进行改进,从测试结果可以看出,经过改进的K-means准确率和稳定性都得到了极大的提升。
【机 构】
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南京理工大学计算机科学与工程学院,清华大学自动化系
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互联网上网服务行业用户画像系统通过对用户行为数据进行分析,利用网络爬虫、数据挖掘以及文本分类等技术,对用户进行画像,刻画了一个完整的用户全貌。系统对不同属性的数据采用不同的方法,挖掘出数据中的有用信息,提取用户的平台特征,为用户标记不同权重的标签,使得企业更加了解用户,为企业发展提供指导,同时也为用户提供个性化服务铺平道路。此外,针对K-means算法进行改进,从测试结果可以看出,经过改进的K-means准确率和稳定性都得到了极大的提升。
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