4、基于站点-关键词图的网络观看行为用户兴趣提取

基于站点-关键词图的网络观看行为用户兴趣提取

1. 引言

随着互联网的发展，用户在网络上的行为数据变得越来越丰富。这些数据不仅包括用户访问的网页，还包括他们在网页上搜索或点击的关键词。如何从这些海量数据中提取用户的兴趣，成为了个性化推荐系统、广告投放和内容定制等领域的重要课题。本文将探讨如何通过构建和分析站点-关键词图，来提取用户的兴趣。

2. 站点-关键词图的构建

2.1 数据收集

为了构建站点-关键词图，首先需要收集用户在网络上的行为数据。这些数据可以从多个来源获取，例如浏览器的历史记录、搜索引擎的日志、社交媒体的互动等。以下是数据收集的具体步骤：

1. 确定数据源 ：选择适合的数据源，如浏览器插件、搜索引擎API等。
2. 数据采集 ：通过API接口或爬虫技术，定期抓取用户的行为数据。
3. 数据清洗 ：去除无效或重复的数据，确保数据的准确性和完整性。

2.2 数据预处理

收集到的数据通常是原始的，需要进行预处理，以便后续的分析。预处理步骤包括：

• 去噪 ：去除无关的网页和关键词，如广告页面、错误链接等。
• 归一化 ：将不同来源的数据格式统一，便于后续处理。
• 标注 ：为每个网页和关键词添加类别标签，帮助理解用户兴趣。