基于大数据的农产品电商用户画像系统的设计和应用

分析了用户画像与电子商务的联系,探究了用户画像系统的构建策略,从精准营销、用户的统计、数据挖掘、构建智能推荐系统、营销效果评估、完善产品和服务的运营模式、用户满意管理、产品和服务的私人订制等方面出发,为农产品电商用户画像系统的发展提出了建议。

一种用户画像系统的设计与实现

用户画像系统通过结合用户浏览行为日志以及爬取数据作为补充,构成用户浏览行为的完整数据集。通过以Hadoop分布式集群为基础的大数据平台结合数据分析算法对该数据集进行清洗、规范化、分析与处理,分析出用户兴趣偏好,为用户标记不同权重的标签,使得企业更了解用户以及为之后针对用户精准推荐铺平道路。此外,针对K-means算法依赖初始化中心的缺陷进行了改进,从测试结果可以看出改进后的K-means准确率得到了较大提升。

面向互联网上网服务行业的用户画像系统设计

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。