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基于模型堆叠的上网行为日志用户画像方法  
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【英文篇名】 Online Behavior Log Data User Portrait Method Based on Model Stacking
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【作者】 王乐; 倪维健; 林泽东; 曾庆田;
【英文作者】 WANG Le; NI Weijian; LIN Zedong; ZENG Qingtian; College of Computer Science and Engineering; Shandong University of Science and Technology; College of Electronic Communication and Physics;
【作者单位】 山东科技大学计算机科学与工程学院; 山东科技大学电子通信与物理学院;
【文献出处】 山东科技大学学报(自然科学版) , Journal of Shandong University of Science and Technology(Natural Science), 编辑部邮箱 2018年 05期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 特征选择; 特征提取; 用户画像; 模型堆叠;
【英文关键词】 feature selection; feature extraction; user portrait; model stacking;
【摘要】 上网行为日志数据中包含着大量的用户个性化信息,如何充分挖掘和分析这些信息至关重要。在分析上网行为日志数据的重要性后,提出了一种基于上网行为日志用户画像方法。在该方法中,首先通过特征选择和特征提取方式构建用户特征集,然后利用模型堆叠的技术组合多种单一分类器,构建用户画像模型。利用校园网行为日志数据对性别、年级、年龄三个维度进行用户画像,实验结果表明了所提方法的有效性。
【英文摘要】 It is significant to know how to fully tap and analyze users' personal information contained in their online behavior log data.After the investigation into the importance of online behavior log data,this paper proposed a online behavior log data user portrait method based on model stacking.In this method,user feature set was firstly constructed through feature selection and feature extraction,and then multiple single classifiers were combined by using stacking technology to construct user portrait model.Thi...
【基金】 国家自然科学基金项目(61472229,61602278,61702306,31671588); 山东省科技发展计划项目(2016ZDJS02A11,ZR2017MF027); 教育部人文社会科学研究项目(16YJCZH012,16YJCZH041和16YJCZH154); 山东省泰山学者攀登计划专项; 山东科技大学科研创新团队支持计划项目(2015TDJH102)
【更新日期】 2018-10-25
【分类号】 TP311.13
【正文快照】 随着互联网技术的不断发展和普及,网民的数量迅速上升,根据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的《第40次中国互联网发展状况统计报告》,截止2017年6月,我国网民规模达7.51亿。网民在遨游网络的同时,在网络中留下了海量的上网行为日志数据。分析上网行为日志数据,挖掘出用户兴趣?

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