一种基于动机感知的用户识别实时算法

摘要

用户识别是电商大数据行为挖掘的基础,本文提出了一种电商用户识别的新算法,该算法引入用户行为动机感知技术,采用初次匹配和精确识别二阶段模式来识别用户。初次匹配阶段算法利用启发式规则划分用户数据,在精确识别阶段通过实时分析用户的访问动机,依据用户行为相异数矩阵来识别用户。在Spark上的优化使算法在分布式场景中具备实时处理大规模数据的能力。实验结果表明该算法的准确率达97.89%,并具有良好的识别效率。