基于用户浏览行为的兴趣识别管理模型

刘洪伟; 高鸿铭; 陈丽; 詹明君; 梁周扬

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基于用户浏览行为的兴趣识别管理模型

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摘要

【目的】了解用户在线购物中的兴趣需求变化有利于个性化推荐。本文提出结合用户浏览行为分析的隐式动态兴趣识别和管理模型。【方法】通过三阶段实验构造用户点击流数据,以天猫和淘宝网页功能键为数据粒度对页面分类,再采用Bisecting K-means聚类算法进行兴趣状态挖掘,最后总结归纳兴趣与行为的特征映射。【结果】用户隐式兴趣存在4种状态:关注、理解信息、态度和购买意图,在态度和购买意图状态下,更倾向于产生购买;在不同状态的浏览路径特征有所差异。【局限】未添加网页广告促销等非结构化数据进行分析。【结论】从实时动态兴趣的角度,对购物决策中兴趣的状态进行验证挖掘,拓展动态兴趣研究;为电商网站管理用户行为提供了一个实现动态个性化推荐的视角。

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来源
《现代图书情报技术》 |2018年第2期|74-85|共12页
作者
刘洪伟; 高鸿铭; 陈丽; 詹明君; 梁周扬;
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作者单位

1. 广东工业大学管理学院 2. 广东青年职业学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类读者工作;
关键词
隐式兴趣; 点击流; Bisecting K-means算法;

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