基于移動終端用戶訪問內(nèi)容的服務推薦模型研究.pdf

1、4G牌照的頒發(fā)和持續(xù)增長的移動終端的持有量勢必帶來移動互聯(lián)網(wǎng)的高增長態(tài)勢，這也標志著中國移動互聯(lián)網(wǎng)新時代的全面到來。對于運營商而言，已經(jīng)趨于飽和的語音通信市場增長空間日趨狹窄。為保證其持續(xù)健康發(fā)展，運營商提出了以存量經(jīng)營、流量經(jīng)營、集團客戶經(jīng)營作為發(fā)展的三大主驅動力。通過對客戶信息挖掘，精細化管理，差異化服務，從而更好的滿足用戶的需求，實現(xiàn)業(yè)務的持續(xù)增長。如何在移動互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展的大趨勢下挖掘出客戶的消費潛力，穩(wěn)固自己的市場份額，是擺在

2、各大電信運營商面前的重大課題。
　　本文從分析國內(nèi)外基于用戶在移動互聯(lián)網(wǎng)的訪問行為和訪問內(nèi)容而進行的精準服務推薦入手。通過用戶在移動終端的上網(wǎng)日志分析用戶的上網(wǎng)行為，挖掘用戶的生活軌跡和生活需求，以實現(xiàn)“產(chǎn)品尋找用戶”為目標，構建基于用戶訪問內(nèi)容的服務推薦模型，模型分三大模塊。包括的主要內(nèi)容和成果為：
　　1、用戶上網(wǎng)日志數(shù)據(jù)的預處理模塊
　　首先對用戶的移動互聯(lián)網(wǎng)日志進行采集、過濾、去重等操作。統(tǒng)計各個時段的上網(wǎng)人數(shù)

3、和PV量（page view），分析用戶上網(wǎng)行為的時間偏好。另外，利用網(wǎng)絡爬蟲抓取網(wǎng)頁源碼，利用網(wǎng)頁正文提取技術，提取HTML源代碼中的正文內(nèi)容。
　　2、用戶訪問內(nèi)容的文本分類模塊
　　利用文本分類（支持向量機SVM）技術對爬蟲抓取的網(wǎng)頁內(nèi)容進行分類，從而推測用戶在該時間段內(nèi)的需求。實現(xiàn)了中文文本分詞、文本特征提取，文本向量化以及基于SVM的多分類等技術。收集訓練集訓練分類模型，利用模型對用戶的訪問內(nèi)容分類，構造用戶訪問內(nèi)