[發明專利]一種基于LDA主題模型算法的用戶細分方法在審
| 申請號： | 201410317014.6 | 申請日： | 2014-07-04 |
| 公開（公告）號： | CN104050298A | 公開（公告）日： | 2014-09-17 |
| 發明（設計）人： | 張一文 | 申請（專利權）人： | 成都品果科技有限公司 |
| 主分類號： | G06F17/30 | 分類號： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 成都九鼎天元知識產權代理有限公司 51214 | 代理人： | 鄧世燕 |
| 地址： | 610041 四川省成*** | 國省代碼： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 lda 主題 模型 算法 用戶 細分 方法 | ||
1.一種基于LDA主題模型算法的用戶細分方法，其特征在于：包括如下步驟：
步驟一、隨機挑選一組用戶，并為每一用戶建立一個對應的文本文檔；
步驟二、構建用戶偏好屬性字典；
步驟三、LDA模型訓練：
（1）基于構建好的用戶偏好屬性字典，創建一個代表整個訓練數據集的詞袋；
（2）利用創建好的詞袋，把所有訓練用戶的偏好從文字格式轉換到BOW格式；
（3）將BOW格式的訓練數據填入LDA模型來進行訓練；
步驟四、預測且細分新用戶：
（1）對于每一位新用戶，按照步驟二的方法構建該用戶的偏好屬性字典；
（2）按照步驟三的方法將該用戶的偏好從文字格式轉化為BOW格式，再將BOW格式的訓練數據填入訓練好的LDA模型；
（3）LDA?模型按照該用戶的實際偏好輸出跟該用戶相關的各種主題標簽及其權重。
2.根據權利要求1所述的一種基于LDA主題模型算法的用戶細分方法，其特征在于：步驟二所述構建用戶偏好屬性字典的方法為：
（1）將所有訓練用戶的每一個偏好屬性及各偏好屬性的出現頻率記錄在一個單獨的字典中；?
（2）移除訓練數據中出現頻率低于5%的偏好屬性；
（3）移除訓練數據中出現頻率高于90%的偏好屬性；
（4）在剩下的偏好屬性中，僅保留按出現頻率從高到低排列的前N個偏好屬性。
3.根據權利要求2所述的一種基于LDA主題模型算法的用戶細分方法，其特征在于：N取6000至10000個。
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