基于LDA特征扩展的用户画像

陈泽宇; 黄勃

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基于LDA特征扩展的用户画像

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采用用户历史查询词构建用户画像时,现有向量空间模型存在特征稀疏和上下文依赖性强的问题.针对该问题,通过引入LDA主题模型,首先提取查询词潜在主题,得到查询词对应的主题分布;然后将概率最大的主题对应的词扩充到原始特征空间中,丰富用户特征;最后采用SVM分类算法对用户基本属性进行分类,构建用户画像.实验表明,利用LDA模型对用户特征进行扩展比传统向量空间模型用户画像精度提高了1.6％.

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来源
《软件导刊》 |2020年第6期|192-195|共4页
作者
陈泽宇; 黄勃;
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作者单位

上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620;

上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620;

江西省经济犯罪侦查与防控技术协同创新中心江西南昌330000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
用户画像; 特征扩展; 向量空间模型; LDA; SVM;

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