【摘 要】
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随着电子商务技术的飞速发展,用户量剧增。利用使用者在电商平台上的浏览痕迹对用户行为进行分析,实现商品的精准推荐,已经成为电子商务的一个热点应用技术和领域。用户行为
【机 构】
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北方工业大学计算机学院,大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室（北方工业大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61672041)
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随着电子商务技术的飞速发展,用户量剧增。利用使用者在电商平台上的浏览痕迹对用户行为进行分析,实现商品的精准推荐,已经成为电子商务的一个热点应用技术和领域。用户行为的有效分析强烈地依赖对用户属性、行为和期待数据画像的精准刻画。然而,就目前的方法和技术而言,在数据画像模型的表现能力和推荐算法的处理效率方面还有许多技术挑战。面对上述挑战,利用数据画像和数据画像概率分配模型等概念,提出基于贝叶斯网络的预测推荐算法,通过构建用户行为的先验概率计算可能产生消费的后验概率。对信用卡APP的真实浏览日志数据进行测试,验证
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