从个体和群体两个层面探索O2O商务商务应用场景下的知识融合问题，首先，在能匹配实例与其在多渠道数据示例的情景下，研究混合部分监督学习方法对多渠道知识进行融合；其次，考虑到大数据的动态变化性，从推荐系统这一时变性极强的典型情景入手，融合用户多侧面行为，研究多侧面用户行为协同演化的新型推荐方法。最后，考虑全量线上线下用户(包含大量无法匹配的用户)，研究线上线下群体行为联动分析方法，再落到与群体行为密切相关的广告精准投放应用，试图将线上线下群体行为的联动分析用于解决O2O模式中广告精准投放，实现O2O广告闭环。申请发明专利2件，开发相关原型系统，并提供相关源代码。
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黄宜华
2020-11-27
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技术介绍
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从个体和群体两个层面探索O2O商务商务应用场景下的知识融合问题，首先，在能匹配实例与其在多渠道数据示例的情景下，研究混合部分监督学习方法对多渠道知识进行融合；其次，考虑到大数据的动态变化性，从推荐系统这一时变性极强的典型情景入手，融合用户多侧面行为，研究多侧面用户行为协同演化的新型推荐方法。最后，考虑全量线上线下用户(包含大量无法匹配的用户)，研究线上线下群体行为联动分析方法，再落到与群体行为密切相关的广告精准投放应用，试图将线上线下群体行为的联动分析用于解决O2O模式中广告精准投放，实现O2O广告闭环。申请发明专利2件，开发相关原型系统，并提供相关源代码。
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