一种基于机器学习的数据挖掘模型构建方法及系统

本发明涉及大数据投放技术领域，具体为一种基于机器学习的数据挖掘模型构建方法及系统。包括：首先，本发明通过收集目标用户的个人资料生成初始目标用户画像；其次，建立初始好友推荐序列，该序列对三种不同类型的推荐用户进行计算，主要包括：目标用户使用移动设备上已注册用户的联系人计算出第一推荐值，并通过阈值判断；这样能够提高推荐的相关性；通过共同好友的占比率和亲密度计算出推荐期望，并通过阈值判断；这样更准确地反映目标用户与潜在推荐好友之间的社交关系；陌生用户通过匹配初始用户画像进行推荐；最后，本发明通过增强用户画像和历史推荐进行分析对初始好友推荐序列进行调整，以获得最优好友推荐序列。