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基于用户行为的勘探数据推送技术研究与实践

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本文研究了常用数据推荐技术中的协同过滤算法,搭建了HADOOP大数据存储及计算技术框架,对海量用户访问数据行为进行了统计分析,建立用户兴趣度计算模型,并通过协同过滤算法完成了兴趣度预测,创建了基于用户行为的数据推送模型,探索实践了基于用户行为进行定制化信息推送的技术路线.

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来源
《信息技术与信息化》|2018年第10期|172-175|共4页
作者
李玲; 隋国华; 李鹏; 刘长治;
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作者单位

胜利油田分公司物探研究院山东东营 257022;

中国石油大学(华东) 山东青岛 266580;

胜利油田分公司物探研究院山东东营 257022;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类
关键词
HADOOP技术架构; 用户行为; 兴趣度计算; 数据推送模型;
入库时间 2022-08-18 14:07:50

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