摘要
本发明提供了一种提升用户在社区内留存的方法、装置、设备及存储介质,通过获取目标社区内的用户数据,调用K‑means聚类算法对用户数据进行处理,并生成聚类结果,其中,用户数据包括用户行为数据和用户特征数据,接着,根据聚类结果向目标社区内的第一用户推荐第二用户,调用Gale‑Shapley匹配算法向第一用户和第二用户提供任务,其中,任务基于第一用户的用户画像、第二用户的用户画像和任务特征的相似度生成;再接着,获取任务的反馈数据,通过LSTM模型处理反馈数据以分析用户的行为趋势并更新用户特征,并动态调整任务与用户匹配的权重,以形成闭环调节。其通过动态调整用户画像及其关联的任务来提升用户在社区内的留存度。
技术关键词
LSTM模型
数据
聚类
画像
算法
时间变化特征
表达式
BERT模型
可读存储介质
正则化参数
动态
闭环
生成用户
处理器
存储器
计算机
策略
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