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云环境用户兴趣图谱的网络社区营销推荐机理
  • ISSN号:1002-1965
  • 期刊名称:情报杂志
  • 时间:2013.3.18
  • 页码:184-188+202
  • 分类:G203[文化科学—传播学]
  • 作者机构:[1]燕山大学经济管理学院,秦皇岛066004
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目“云环境用户多兴趣图谱的移动商务关联性推荐模型及算法研究”(编号:71271186),“具有不同信息精度的排队经济学系统及策略研究”(编号:71101124);教育部人文社会科学研究规划基金资助项目“云环境下基于用户兴趣图谱的网络社区营销推荐机理研究”(编号:12YJA630191);河北省自然科学基金项目“面向云计算的移动商务用户多源兴趣进化模型及关联性推荐算法研究”(编号:G2013203237);河北省高等学校自然科学研究重点项目“面向云计算的移动商务关联推荐模型及算法研究”(编号:ZH2011117).
  • 相关项目:具有不同信息精度的排队经济学系统及策略研究
中文摘要:

面向网络社区用户行为数据挖掘的精准营销模式是21世纪企业面临的新课题。针对传统推荐方法存在的用户评分数据极端稀疏、系统规模性与可扩展性差等问题,提出一种云环境下基于社区用户兴趣图谱的推荐方法,构建了面向社区用户行为数据挖掘的精准个性化营销模式,有效缓解网络社区营销推荐系统规模性与可扩展性差、用户评分数据极端稀疏等问题,从而为网络社区运营商和社区用户创造双向价值。

英文摘要:

The precisive marketing model based on the user behavior data mining of network community is a new task for enterprises in the 21 st century. In view of the existing problems of traditional recommendation method including sparse data and poor system scalability, we proposed a new recommending approach for network community marketing based on user interest map in cloud environment, effectively al- leviating the poor scalability of recommendation system and extremely sparse data problems of the network community marketing, thus cre- ating mutual value for both network community operators and community users.

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期刊信息
  • 《情报杂志》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:陕西省科学技术厅
  • 主办单位:陕西省科学技术信息研究所
  • 主编:薇子
  • 地址:西安市雁塔路南段99号
  • 邮编:710054
  • 邮箱:qbzz@263.net
  • 电话:029-85529749
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-1965
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1167/G3
  • 邮发代号:52-117
  • 获奖情况:
  • CSSCI来源期刊、中文核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国人文社科核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:43855