【摘 要】
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数字电视机顶盒可收集到电视用户的频道收视行为数据。而通过采集的收视数据提取用户收视特征,贴上对应标签,可提高电视广告精准化投放所需的基础信息。当收视行为数据为全样
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数字电视机顶盒可收集到电视用户的频道收视行为数据。而通过采集的收视数据提取用户收视特征,贴上对应标签,可提高电视广告精准化投放所需的基础信息。当收视行为数据为全样本用户时,需要提取收视特征的高速处理算法。本文首先提出了对用户收视特征提取的初始算法,可用于在小样本环境下验证与改善数据分析流程。然后在初始算法上进行基于数据读取方式、数据类型、数据表结构三方面的优化,提升后的数据处理效率约为初始算法的17倍。新的高效数据预处理算法能够快速的实现收视特征提取,为全样本环境下的用户标签分析奠定基础,有效缩短了数据挖掘过程的迭代周期。
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