数据分析与知识发现
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基于模糊概念格的丁香园社区用户多粒度画像研

[目的/意义]以丁香园社区中用户数据的多粒度知识建模为目标,提出基于模糊形式概念分析(Fuzzy Formal Concept Analysis,FFCA)的群体用户画像知识发现方法,揭示差异化群体用户与多维属性特征间的模糊关系,为实现粒度视角下用户需求的精准定位提供数据支撑。[方法/过程]通过数据预处理,抽取丁香园社区不同级别的站友数据,分别面向用户自然属性维、用户兴趣维、用户行为维建立群体用户细分标签组,实现群体用户画像的概念建模;通过引入用户兴趣模糊隶属度,建立用户细分模糊形式背景,并构建用户细分模糊概念格,诱导出模糊关联规则,完成群体用户画像的多粒度刻画。[结果/结论]在真实数据集上验证了该方法的可行性,实验表明将模糊概念格引入用户画像研究,利用偏序关系与模糊关系划分论域知识,有助于精准定位用户需求,弥补社会化标签不足的现实问题。