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摘要
基于多数据源融合挖掘用户的属性特征，为企业开展个性化推荐和精准营销提供了思路和参考。论文以构建多维用户画像为目标，提出了融合多数据源的用户画像构建方法。首先，基于改进的k-means聚类算法针对搜索记录数据和京东评论数据分别建立了用户兴趣特征标签库和用户消费特性标签库；其次，利用word2vec词向量进行相似度计算来获取用户的兴趣偏好和消费偏好；最后，利用多数据源不同偏好之间的关系计算用户偏好系数来获取用户的融合偏好，从而得出融合后的用户画像，验证了融合多数据源构建用户画像方法的可行性。
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