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基于用户行为分析构建用户画像系统——越牛新闻客户端实现用户个性化内容推荐

韩波 陶蓓蓓 杨建方

韩波 陶蓓蓓 杨建方. 基于用户行为分析构建用户画像系统——越牛新闻客户端实现用户个性化内容推荐[J]. 中国传媒科技, 2025, (7): 67-69,77. doi: 10.19483/j.cnki.11-4653/n.2025.07.014
引用本文: 韩波 陶蓓蓓 杨建方. 基于用户行为分析构建用户画像系统——越牛新闻客户端实现用户个性化内容推荐[J]. 中国传媒科技, 2025, (7): 67-69,77. doi: 10.19483/j.cnki.11-4653/n.2025.07.014

基于用户行为分析构建用户画像系统——越牛新闻客户端实现用户个性化内容推荐

doi: 10.19483/j.cnki.11-4653/n.2025.07.014
详细信息
    作者简介:

    韩波 陶蓓蓓 杨建方:韩波(1973—),男,浙江绍兴,硕士,高级工程师,研究方向为聚焦于跨媒体技术融合、智能系统开发及数据驱动的网络安全与媒体产业创新实践;陶蓓蓓(1976—),女,浙江绍兴,本科,工程师,研究方向为聚焦数字内容生产和传播,以及商城平台的协同创新;杨建方(1985—),男,浙江绍兴,本科,工程师,研究方向为聚焦于跨媒体技术融合、智能系统开发及数据驱动的网络安全与媒体产业创新实践。

  • 摘要: 【目的】随着新闻阅读习惯从传统媒体转向互联网,用户面临信息过载和内容不精准的问题。要实现“内容找人”,关键在于构建精准的用户画像,帮助确定用户阅读兴趣。【方法】本文以越牛新闻客户端为例,提出通过大数据技术分析用户阅读行为提取特征,并结合新闻本文标签体系,动态关联用户阅读领域与本文分类,构建用户画像。【结果】基于用户行为与内容标签的动态关联,成功构建可量化用户兴趣偏好的画像体系,为个性化内容推荐系统提供数据支撑,显著提升内容与用户需求的匹配程度。【结论】基于大数据技术分析用户行为画像能有效解决新闻内容分发精准度问题,为新闻类客户端优化推荐服务提供实践参考。

     

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  • 网络出版日期:  2025-08-19
  • 刊出日期:  2025-08-14

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