基于文本挖掘的智能推荐型外卖软件设计研究

为提高用户对外卖菜品的点击率与购买率,本研究设计了一款基于文本挖掘的智能推荐型外卖软件。该软件通过网络爬虫技术抓取用户在外卖平台上的购买信息,包括订单详情、用户评价等文本数据,然后利用自然语言处理技术对这些文本数据进行预处理,包括分词、去停用词等,以提取出有价值的文本特征,再通过特征选择算法从这些文本特征中筛选出最具代表性的特征,从而简化模型复杂度,提高推荐准确性。本研究采用了朴素贝叶斯分类器对处理后的文本特征进行文本挖掘,通过计算给定特征下不同类别的概率,朴素贝叶斯分类器可以预测用户的偏好类型,进而利用协同过滤算法实现个性化外卖菜品推荐。经实验验证可知,经该软件推荐的外卖菜品具有较高的购买率与点击率,同时该软件在推荐过程中可保持良好的归一化折损累计增益,能有效为用户推荐理想的外卖内容。

智能推荐型网络视频广告研究

新媒体时代,原有的广告模式已不能满足时代的需求:传统媒体广告无法科学判断广告预算规模及投放方向,普通网络广告不能满足用户的个性化需求。随着大数据与人工智能技术的快速发展,智能推荐型网络视频广告应运而生。智能推荐型网络视频广告是通过大数据和个性化推荐技术实现信息传播格局从"搜索满足"进阶到"推荐满足"的新型广告形态,本质上促成广告主与用户的"连接智变"。在视频电商的推动下,智能推荐型广告行业发展应始终坚定守望"开放、共享、人本"的时代价值,沿着"内容(即店铺)+平台(即渠道)+数据(即价值)"的方向迈进。