摘要
本申请提供一种用于电商生态系统的用户行为数据挖掘方法,包括:采集达人图文内容,提取粉丝互动频率波动和评论数据,记录商品特写占比和背景环境搭配呈现数据,构建互动与展示特征数据集;将互动与展示特征数据集与历史交易记录结合,提取与粉丝互动频率相对应的购买时间点和商品类别数据,确定互动模式与购买行为的初步关联映射;结合粉丝信任度和参与感趋势波动,评估内容风格变化对粉丝互动影响;根据内容风格变化对粉丝互动影响的评估结果,动态调整达人贡献度权重,确定调整后的权重分配方案;根据互动频率波动优化平台收益分配,确定收益分配结果,并将粉丝互动偏好、点赞峰值和互动主题关联数据存储至数据库。
技术关键词
数据挖掘方法
粉丝
生态系统
电商
主题
关键词
渠道
数值
风格
频率
颜色直方图
关联规则挖掘算法
偏好特征
图文
序列
时序
纹理特征
层次聚类算法
矩阵
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交互式问答
问答系统
知识图谱构建
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模块
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主题特征
条件对抗网络
生成模型训练方法
交叉注意力机制