【摘 要】
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针对商品推送系统的精度低和商品过载问题,文中提出一种基于用户画像特征信息的精准营销推送模型。基于用户历史行为的分析结果与评分矩阵,构建用户的兴趣模型,利用标签规则
【基金项目】
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江西省教育厅科技项目(161521)
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针对商品推送系统的精度低和商品过载问题,文中提出一种基于用户画像特征信息的精准营销推送模型。基于用户历史行为的分析结果与评分矩阵,构建用户的兴趣模型,利用标签规则将其转化为用户的标签模型。同时根据多种混合规则调用Thrift框架接口,返回用户偏好的推送商品列表,从而实现具有优异性能与较低延迟时间的精准营销推送系统。仿真结果表明,文中的精准营销推送系统使用NDCG算法进行参数调优,具有较高的精确度和稳定性。
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