【技术实现步骤摘要】
本申请涉及基于人物画像的运营数据推荐，尤其涉及一种基于用户人物画像的运营数据推荐方法。
技术介绍
1、基于用户人物画像的运营数据推荐方法是一种利用用户的个性化信息和行为数据来提供定制化推荐的策略。这种方法主要依赖于对用户进行深入的分析，以了解他们的兴趣、偏好和行为模式，从而更好地满足他们的需求。以下是这种方法的一般步骤和关键概念：
2、用户人物画像：首先，收集和分析用户的个人信息、历史行为、偏好等数据，构建用户的人物画像。这可以包括用户的基本信息、购买历史、点击记录、社交媒体活动等。
3、数据挖掘和分析：利用数据挖掘和分析技术，从用户行为数据中提取关键信息。这可以包括使用机器学习算法来发现隐藏在数据中的模式，以及预测用户的未来行为。
4、个性化推荐算法：基于用户人物画像和数据分析的结果，选择合适的个性化推荐算法。常见的算法包括协同过滤、内容过滤、深度学习等。这些算法根据用户的历史行为和画像，推荐可能感兴趣的内容、产品或服务。
5、实时更新和反馈：用户的兴趣和行为可能随时间变化，因此推荐系统...
【技术保护点】
1.一种基于用户人物画像的运营数据推荐方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始推荐值在判断所述流失率、所述转化率和所述活跃率分别与所述流失阈值、所述转化阈值和所述活跃阈值的大小关系之后，以所述第一评价幅度或所述第二评价幅度进行累加所确定。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二评价幅度为所述第一评价幅度的两倍。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述活跃信息是指用户在线时长大于预设时长并定义该用户为活跃用户；
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户分组中...
【技术特征摘要】
1.一种基于用户人物画像的运营数据推荐方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始推荐值在判断所述流失率、所述转化率和所述活跃率分别与所述流失阈值、所述转化阈值和所述活跃阈值的大小关系之后，以所述第一评价幅度或所述第二评价幅度进行累加所确定。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二评价幅度为所述第一评价幅度的两倍。
4.根据权利要求2所述的方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴頔，艾于泉，刘若冰，
申请(专利权)人：山东智豆数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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