【数学建模竞赛】社交媒体平台用户与博主互动行为分析及内容推荐优化模型构建:基于历史交互数据预测用户行为和优化推荐策略

上传者: 52590045 | 上传时间: 2025-11-19 12:48:01 | 文件大小: 288KB | 文件类型: DOCX
内容概要:本文介绍了2025年第二十二届五一数学建模竞赛的C题,主题为社交媒体平台用户分析问题。文章详细描述了用户与博主之间的互动行为,如观看、点赞、评论和关注,并提供了两份附件的数据,涵盖2024年7月11日至7月22日的用户行为记录。竞赛要求参赛者基于这些数据建立数学模型,解决四个具体问题:1)预测2024年7月21日各博主新增关注数,并列出新增关注数最多的前五名博主;2)预测2024年7月22日用户的新增关注行为;3)预测指定用户在2024年7月21日是否在线及其可能与博主产生的互动关系;4)预测指定用户在2024年7月23日的在线情况及其在不同时间段内的互动数,并推荐互动数最高的三位博主。通过这些问题的解决,旨在优化平台的内容推荐机制,提升用户体验和博主影响力。 适合人群:对数学建模感兴趣的学生、研究人员以及从事数据分析和社交媒体平台优化的专业人士。 使用场景及目标:①通过历史数据建立数学模型,预测用户行为,优化内容推荐;②帮助平台更好地理解用户与博主之间的互动关系,提升平台的运营效率和用户体验。 阅读建议:本文涉及大量数据分析和建模任务,建议读者具备一定的数学建模基础和数据分析能力。在阅读过程中,应重点关注如何利用提供的数据建立有效的预测模型,并结合实际应用场景进行思考和实践。

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