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文檔簡介
1、用戶基礎屬性信息,比如性別、年齡等,通常被認為是用戶隱私信息,企業(yè)很難獲得,但是用戶基礎屬性信息在個性化服務、特定廣告投放、用戶行為分析和其他方面有著廣泛的應用。本文針對上述問題,提出一種新穎的基于移動用戶手機應用軟件使用日志分析用戶基礎屬性預測方法。
首先,本文從移動用戶使用手機應用的上網日志文件出發(fā),根據用戶訪問網頁的內容提取頁面主題,從而得出用戶的訪問偏好和興趣主題,結合訪問記錄統(tǒng)計得出用戶訪問偏好矩陣并將用戶偏好矩陣作
2、為用戶特征。其次結合用戶基礎屬性信息,分析了不同基礎屬性用戶群體訪問偏好特點,找出了不同基礎屬性用戶群體之間訪問偏好的區(qū)別。然后采用常用的四種分類預測算法作為基礎算法,實現對用戶基礎屬性分類預測,探索性的研究了實驗數據采集持續(xù)時間和采集樣本數量對預測結果的影響。發(fā)現當實驗數據采集持續(xù)時間為8周時,四種常用的方法可以取得較穩(wěn)定的預測結果;而樣本采集數量對實驗結果影響不是很大。最后結合用戶偏好矩陣隱性反饋信息,提出基于主題和用戶的協(xié)同優(yōu)化方
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