计算机软件及计算机应用论文_基于画像技术的车

文章目录

0 引言

1 基于画像技术的车货供需匹配模型的构建

1.1 车货匹配用户画像模型

1.2 标签体系的设计与构建

1.3 车货精准匹配流程

1.4 数据采集

2 基于用户画像的协同过滤推荐

2.1 构建用户评分矩阵

2.2 计算标签相似度

2.3 生成推荐结果

3 车货供需精准匹配实例分析

4 结论与展望

文章摘要:在大数据信息技术的推动下,车货匹配平台迅速发展,市场竞争日趋激烈,同时市场对车货信息匹配精准度和效率有了更高要求。提高车货信息匹配的精准度不仅有助于车货匹配平台降低运营成本,提高业务效率,辅助业务决策,从而还可以实现更加有效地提高客户满意度。因此,文章通过对车货匹配现状进行分析,结合车货匹配平台的用户业务数据和行为数据,利用画像技术建立合理的画像标签体系,运用协同过滤推荐算法挖掘出具有不同业务类型的用户群体,以期为用户提供精准化个性服务。

文章关键词:

论文作者:李红莹¹ 

作者单位: 

论文DOI:10.13714/j.cnki.1002-3100.2021.11.005

论文分类号:TP391.3;F252

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