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大学生用户画像描绘及舆论引导策略构建研究——以中国石油大学为例 下载：67 浏览：395

刘杰1 姚海田2 韩立峰3 《新闻传播研究》 2019年6期

摘要:
用户画像描绘对于构建网络舆论引导策略具有重要的指导意义。利用PolyInfo网络流量深度分析云系统，建立能够直接反映大学生网络用户直接行为的动-静态指标，根据多项动-静态指标的描绘和说明，构成大学生用户群体的形象集合。宏观上，将大学生网络用户画像描绘与日常思想政治教育的实践工作相结合，理性构建网络舆论引导策略，让大学生网络舆论引导工作从被动走向主动，由低效、点对点走向高效、群体式的新型舆论引导方式。

基于大数据的电子商务用户画像构建研究 下载：51 浏览：360

李佳慧 赵刚 《电子商务进展》 2019年4期

摘要:
随着云计算、物联网等新一代技术的迅猛发展,以及来自政府的政策支持,大数据时代已经到来,网络交易所产生的数据量正呈指数级上涨,这为企业构建用户画像提供了丰富数据来源。本文立足于电子商务领域,从标签体系建设和画像体系建设两方面来探讨如何构建用户画像,并在此基础上分析利用RFM模型构建电子商务用户画像的方法与步骤。

基于字符级截断式循环神经网络的人名国籍识别 下载：376 浏览：392

张钰莎1 张礼明2 蒋盛益2 《人工智能研究》 2019年8期

摘要:
人名是反映用户国籍的关键信息,不同国籍的人名在结构和组成成分方面存在差异性和关联性.目前,基于人名的国籍识别研究工作大部分将人名切分成多个独立的字符单元,忽略字符间微妙的搭配和序列关系.针对上述问题,文中提出基于字符级截断式循环神经网络的人名国籍识别模型,将人名通过滑动窗口的方式截断成多个子序列,利用长短期记忆单元模型学习不同子序列内部的字符组合关系,通过平均池化操作聚合所有子序列信息,获取最终的人名向量表示.最后根据该人名向量实现用户的国籍识别.截断式的子序列有利于模型更关注人名内部的细微差异.在Olympic运动员和Aminer学者数据集上的实验表明,文中模型性能较优.

数据驱动的个性化营销在网络营销中的实践与优化 下载：69 浏览：671

齐卫江 《当代市场营销》 2024年9期

摘要:
随着信息技术的快速发展和大数据时代的到来，数据驱动的个性化营销在网络营销领域中扮演着越来越重要的角色。本文系统地分析了数据驱动个性化营销的理论基础、关键技术以及其在社交媒体、搜索引擎和内容营销中的应用。通过国内外成功案例的分析，本研究证明了个性化营销策略在提高用户参与度和优化营销效果方面的有效性。然而，数据隐私和技术适应等挑战也不容忽视。最后，本文提出了未来研究方向，包括更高效的数据处理技术和人工智能在个性化营销中的应用，以应对现有挑战并推动该领域的进一步发展。
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