【摘 要】
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随着信息技术的高速发展,各行业的信息系统近年来收集了海量数据,这些海量数据中包含大量与用户行为相关的信息,且数据量还在以指数级增长.及时、精确地从这些海量信息中发现
【机 构】
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中国科学技术大学计算机科学与技术学院大数据分析与应用安徽省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U1605251,61727809)
论文部分内容阅读
随着信息技术的高速发展,各行业的信息系统近年来收集了海量数据,这些海量数据中包含大量与用户行为相关的信息,且数据量还在以指数级增长.及时、精确地从这些海量信息中发现有用的知识,挖掘出用户行为数据背后隐含的模式,能够帮助企业制定市场战略,留住已有的用户或者吸引新的用户,进而帮助企业在市场竞争中取得先机.而用户的行为数据往往都是具有序列性质的,用户的兴趣爱好也会随着时间不断变化.因此,综合序列特点的用户行为分析成为一个重要的研究课题.论文对近些年来基于用户序列行为分析的研究与应用进展进行综述,并对其数据格式、
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