隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,其應有價值也越來越廣泛,特別在"互聯(lián)網+"商業(yè)推廣中的"精準營銷"更是發(fā)揮著重要的意義。該文利用用戶的搜索記錄文本為數(shù)據(jù),進行分詞處理、建模,采用SparkSql與hive進行整合（spark on hive）。首先,采用SparkSql對表中的元數(shù)據(jù)進行讀取,再使用Spark引擎進行底層數(shù)據(jù)的分析處理達到高效為有搜索記錄的用戶建立標簽從而構建用戶畫像的,達到構建智能推薦目的。最后,利用幾種常用的分詞工具對本文測試,并使用Bayes模型比較了它們在項目中的效果。 

【文章來源】：電腦知識與技術. 2020,16(33)

【文章頁數(shù)】：3 頁

【文章目錄】：
1 構建用戶畫像的概述
    1.1 構建用戶畫像的意義
    1.2 用戶畫像的具體作用
    1.3 基于查詢記錄的用戶畫像難點
2 數(shù)據(jù)處理
    2.1 停用詞處理
    2.2 分詞處理
3 系統(tǒng)設計
    3.1 用戶畫像建模
    3.2 系統(tǒng)整體架構
    3.3 系統(tǒng)分析流程
    3.4 系統(tǒng)所用到的技術
4 具體實現(xiàn)
5 運行及系統(tǒng)測試
6 小結


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于大數(shù)據(jù)技術的求職用戶畫像系統(tǒng)研究與設計[J]. 李錦銳,章家寶,彭梅.  產業(yè)與科技論壇. 2019(04)
[2]結合大數(shù)據(jù)技術的用戶畫像推薦方法研究[J]. 席巖,張乃光,王磊,張智軍,劉海濤.  有線電視技術. 2018(05)
[3]基于購買決策過程的電子商務用戶畫像應用研究[J]. 劉蓓琳,張琪.  商業(yè)經濟研究. 2017(24)

碩士論文
[1]基于主題模型的社交網絡用戶畫像分析方法[D]. 馬超.中國科學技術大學 2017



本文編號：3056652