[發(fā)明專利]一種基于鄰居關系的移動用戶基礎屬性預測方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201410092544.5 | 申請日： | 2014-03-13 |
| 公開（公告）號： | CN104281634B | 公開（公告）日： | 2018-04-20 |
| 發(fā)明（設計）人： | 秦臻;夏勇;程紅蓉 | 申請（專利權）人： | 電子科技大學 |
| 主分類號： | G06F17/30 | 分類號： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 611731 四川省*** | 國省代碼： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 鄰居 關系 移動用戶 基礎 屬性 預測 方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種基于鄰居關系的移動用戶基礎屬性預測方法:其特征在于，從手機用戶瀏覽和搜索的日志出發(fā)，根據(jù)瀏覽的 URL 內容，按關鍵字將其歸類，將一次用戶的訪問轉化為（用戶 ID，網(wǎng)頁類別）值對；將（用戶ID，網(wǎng)頁類別）轉化為點擊矩陣；從用戶的點擊矩陣出發(fā)計算出用戶的相似性，得到用戶的相似性矩陣；采用SVD分解用戶相似度矩陣，根據(jù)SVD分解的物理意義，得到分解矩陣可以隱性的反映用戶間的相互關系，即用戶關系反饋矩陣；按行拼接用戶點擊矩陣和用戶關系反饋矩陣，將用戶的屬性擴展為用戶訪問偏好和鄰居關系；通過用戶ID 關聯(lián)用戶的基礎屬性，將用戶的基礎屬性作為類標；將數(shù)據(jù)隨機等分為訓練集和測試集，對性別和年齡分別訓練SVM 預測模型，SVM 模型中采用 RBF 核函數(shù)；用訓練的模型預測測試集，并輸出其結果。
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