摘要
本发明公开了一种用户画像构建方法、基于用户画像的个性化推荐方法,所述用户画像构建方法包括:获取用户的静态信息数据和动态特征数据;根据静态信息数据和动态特征数据,获得与用户行为状态匹配的群体动态聚类簇;计算群体动态聚类簇中人群的动态特征数据在预设置信区间内的第一均值,并将第一均值作为对应聚类类别的动态特征参考值;将静态信息数据作为用户的静态画像,且将动态特征参考值作为用户的动态画像;根据静态画像和动态画像生成用户的个体孪生动静态画像。本发明能够根据用户实时状态的变化更新用户画像,显著提高用户画像的精确性,进而提升信息推荐的准确性和即时性。
技术关键词
画像构建方法
动态
个性化推荐方法
误差修正模型
动静态
数据
样本
聚类
个性化推荐装置
云端
修正误差
可读存储介质
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