基于搜索数据的用户基本属性混合预测模型研究
《2024年基于用户兴趣建模的推荐方法及应用研究》范文
《基于用户兴趣建模的推荐方法及应用研究》篇一一、引言随着互联网的飞速发展，信息过载问题日益严重。
如何从海量的信息中为用户提供准确、个性化的推荐服务，成为了当今研究的热点问题。
基于用户兴趣建模的推荐方法，作为一种有效的信息过滤技术，得到了广泛的应用和关注。
本文旨在探讨基于用户兴趣建模的推荐方法及其应用研究。
二、用户兴趣建模用户兴趣建模是推荐系统的基础，它通过分析用户的浏览记录、搜索历史、购买行为等数据，提取出用户的兴趣特征，进而构建出用户的兴趣模型。
这个模型可以准确地描述用户的兴趣偏好，为后续的推荐提供依据。
在用户兴趣建模过程中，关键在于如何准确地提取用户的兴趣特征。
常用的方法包括基于内容的分析、协同过滤、深度学习等。
其中，基于内容的分析主要是通过分析用户的历史行为数据，提取出用户的兴趣点；协同过滤则是通过分析其他用户的相似行为，推断出用户的兴趣；深度学习则可以通过学习大量的用户行为数据，自动地提取出用户的兴趣特征。
三、推荐方法基于用户兴趣建模的推荐方法主要包括协同过滤、内容推荐和混合推荐。
1. 协同过滤协同过滤是推荐系统中应用最广泛的方法之一。
它主要通过分析用户的历史行为数据，找出与其他用户相似的用户群体，然后根据这些相似用户的喜好，为当前用户推荐相应的内容。
协同过滤又可以分为基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤两种。
2. 内容推荐内容推荐主要是通过分析内容的特征和用户的兴趣模型，将与用户兴趣相关的内容推荐给用户。
这种方法可以充分利用内容的语义信息，提高推荐的准确性。
3. 混合推荐混合推荐是将协同过滤和内容推荐等方法结合起来，充分利用各种方法的优点，提高推荐的准确性和满意度。
混合推荐的方法可以根据具体的应用场景和需求进行设计。
四、应用研究基于用户兴趣建模的推荐方法在各个领域都得到了广泛的应用。
下面以几个典型的应用场景为例进行介绍。
1. 电商平台在电商平台上，基于用户兴趣建模的推荐方法可以帮助用户快速找到自己感兴趣的产品，提高购买转化率。
《基于XGBoost的用户投诉风险预测模型的探究与实现》范文
《基于XGBoost的用户投诉风险预测模型的探究与实现》篇一一、引言随着互联网的快速发展，用户投诉问题逐渐成为企业关注的重点。
为了有效预测和管理用户投诉风险，本文提出了一种基于XGBoost算法的用户投诉风险预测模型。
该模型通过对用户的历史行为数据和投诉信息进行分析，准确预测其投诉风险，从而为企业提供更准确的决策支持。
二、相关文献综述与现状近年来，许多学者对用户投诉风险预测进行了研究。
其中，传统的预测方法如逻辑回归、决策树等已经取得了一定的成果。
然而，这些方法在处理高维度、非线性、具有交互作用的特征时，存在局限性。
随着机器学习技术的发展，XGBoost算法作为一种优秀的梯度提升算法，在多个领域取得了显著的成果。
因此，本文选择XGBoost算法作为用户投诉风险预测模型的基础。
三、研究方法与数据来源本文采用XGBoost算法构建用户投诉风险预测模型。
首先，对数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取等步骤。
然后，利用XGBoost算法对处理后的数据进行训练和预测。
本文所使用的数据来源包括企业内部用户行为数据、用户投诉数据等。
四、模型构建与实现4.1 特征选择与处理在构建模型之前，需要对数据进行特征选择和处理。
首先，从用户行为数据中提取出与投诉风险相关的特征，如用户活跃度、购买行为、使用时长等。
其次，对数据进行归一化处理，以消除不同特征之间的量纲差异。
最后，对数据进行编码处理，将非数值型特征转换为数值型特征。
4.2 XGBoost算法原理XGBoost算法是一种基于梯度提升决策树的集成学习算法。
它通过不断添加新的树来优化目标函数，以实现更高的预测精度。
在每一步迭代中，XGBoost算法计算目标函数的负梯度作为残差的近似值，并将其作为下一个基函数的训练目标。
通过多次迭代，最终得到一个强学习器。
4.3 模型训练与调参在模型训练过程中，需要选择合适的参数以优化模型的性能。
本文采用网格搜索和交叉验证等方法对参数进行调优。
用户行为预测模型构建及其应用
用户行为预测模型构建及其应用随着互联网的普及和快速发展，大量数据被网络平台收集，并提供给企业和个人用于经济与商业活动。
这些数据记录了用户行为和消费习惯，为个性化服务和产品推荐提供了基础。
用户行为预测模型作为一个建立在数据分析与机器学习基础之上的高级数据挖掘工具，可以对用户行为进行深度解读并预测未来的行为趋势，为营销、广告、产品开发等领域提供了更精准、高效的解决方案。
一、用户行为预测模型的基本结构用户行为预测模型通过机器学习算法对历史数据进行训练与预测，为各种应用场景提供人群属性、用户画像、用户需求以及消费趋势等多方面参考指标。
用户行为预测模型的基本结构包括：1. 数据预处理：包括数据清洗、数据融合、特征选择等，将数据按照一定的规则进行筛选和处理，生成数据的输入形式。
2. 数据挖掘算法：根据业务需求选取合适的数据挖掘算法，包括分类算法、回归算法、聚类算法等，建立预测模型。
3. 模型评估：对建立好的模型进行评估，包括训练集和测试集的准确性、精度和模型的拟合度等。
4. 模型预测与应用：使用模型进行实际数据的预测，为企业决策提供参考依据。
二、用户行为预测模型的应用场景1. 个性化推荐：通过分析用户历史行为数据，结合用户的个人喜好、购买习惯、浏览历史等特征，预测用户未来的消费趋势，为用户推荐最合适的商品或服务。
个性化推荐已经成为电商、社交、娱乐等领域营销的一大趋势。
2. 营销策略：通过分析用户的行为数据和消费意向，预测用户可能的购买决策，精准制定营销策略。
通过用户画像的建立，了解用户需求并进行个性化营销，提高转化率和客户粘性。
3. 客户服务：通过分析客户的行为数据，预测客户需求并加以满足，提供更好的售后服务，增强客户满意度和忠诚度。
三、用户行为预测模型建立的难点与解决方案1. 数据质量问题：数据的质量对于建立有效的预测模型具有至关重要的作用。
但是，网络数据的开放性、复杂性以及与其他网站数据的混合使用，都会对数据的质量和完整性产生影响。
基于大数据的用户行为分析与预测研究(英文中文双语版优质文档)
基于大数据的用户行为分析与预测研究（英文中文双语版优质文档）I. IntroductionWith the development of Internet technology, people are increasingly inseparable from the Internet, and more and more information is recorded, which is called big data. The mining and analysis of big data is crucial to the decision-making and development of enterprises, and user behavior data is a very important part of it. User behavior data refers to various data generated by users when using products or services, including user access records, click records, purchase records, etc. These data reflect users' needs, interests, and behavioral habits for products or services. Said that these data can be used for user behavior analysis and prediction.2. User Behavior AnalysisUser behavior analysis is to obtain the rules and trends of user behavior through statistics, analysis and mining of user behavior data, so as to provide a basis for enterprise decision-making. User behavior analysis mainly includes the following aspects:1. User interest analysisUser interest analysis refers to the analysis of user behavior data to understand the user's points of interest, so as to recommend personalized products or services for enterprises. Specifically, by analyzing the user's search records, purchase records, browsing records, etc., the user's points of interest and preferences can be obtained, and products or services that better meet the user's needs can be recommended for enterprises.2. User behavior path analysisUser behavior path analysis refers to the analysis of user behavior data to understand the behavior path of users when using products or services, so as to provide better products or services for enterprises. Specifically, by analyzing the user's click records, browsing records, and purchase records in products or services, we can understand the user's behavior path and provide a basis for companies to improve products or services.3. User churn analysisUser churn analysis refers to the analysis of user behavior data to understand the reasons for user churn when using products or services, so as to provide enterprises with directions for improvement. Specifically, through the analysis of users' usage records, access records, evaluation records, etc. in products or services, we can understand the reasons for user loss and provide companies with improvement plans.3. User Behavior PredictionUser behavior prediction refers to the analysis and mining of user behavior data to obtain the future behavior trend of users, so as to provide decision-making basis for enterprises. User behavior prediction mainly includes the following aspects:1. User purchase predictionUser purchase prediction refers to the analysis and mining of behavior data such as user purchase records and browsing records to obtain the user's future purchase trends, so as to formulate better marketing strategies for enterprises. Specifically, by analyzing users' browsing records, click records, purchase records, etc. in products or services, we can understand users' purchasing preferences, purchasing power, purchasing cycle, etc., and provide personalized recommendations and marketing solutions for enterprises.2. User Churn PredictionUser churn prediction refers to the analysis and mining of user behavior data to obtain the trend and reasons for possible user loss in the future, so as to provide preventive measures for enterprises. Specifically, by analyzing the user's usage records, access records, evaluation records, etc. in products or services, we can understand the user's usage habits, satisfaction, etc., and provide personalized services and improvement plans for enterprises.3. User Conversion PredictionUser conversion prediction refers to the analysis and mining of user behavior data to obtain possible conversion trends of users in the future, so as to provide better conversion strategies for enterprises. Specifically, by analyzing users' usage records, browsing records, and click records in products or services, we can understand users' points of interest, conversion intentions, etc., and provide personalized conversion recommendations and services for enterprises.4. Application of Big Data Technology in User Behavior Analysis and PredictionBig data technology is the key to user behavior analysis and prediction. Big data technology can obtain the rules and trends of user behavior through the rapid processing and analysis of massive data, and improve the accuracy and efficiency of user behavior analysis and prediction. Big data technology mainly includes the following aspects:1. Data collectionData acquisition is the first step in big data analysis. Data collection needs to collect various behavioral data generated by users when using products or services, including user access records, click records, purchase records, etc. Data collection can be achieved through various channels, including websites, apps, social media, etc.2. Data storageData storage is an important part of big data analysis. Big data analysis needs to process massive amounts of data, so it needs to store massive amounts of data. Data storage can be implemented in various ways, including relational databases, NoSQL databases, distributed file systems, etc.3. Data cleaningData cleaning is a necessary step in big data analysis. Data cleaning requires deduplication, screening, conversion and other processing of the collected data to ensure the quality and accuracy of the data. Data cleaning can be achieved using various techniques, including ETL tools, data mining tools, etc.4. Data analysisData analysis is the core of big data technology. Data analysis requires statistics, analysis, mining and other processing of the collected data, so as to obtain the rules and trends of user behavior. Data analysis can be achieved using various techniques, including data mining, machine learning, deep learning, etc.5. Visual AnalysisVisual analysis is an important means of big data analysis. Visual analysis can present the analysis results in the form of charts, graphs, etc., and intuitively display the results of data analysis. Visual analysis can be implemented using various tools, including Tableau, Power BI, etc.6. Model buildingModel building is an important part of big data analysis. Model building needs to establish a model based on the collected data and analysis results, verify and optimize it, so as to obtain the prediction results of user behavior. Model building can be achieved using various techniques, including regression analysis, decision trees, neural networks, etc.In short, big data technology has played an important role in user behavior analysis and prediction, providing enterprises with more accurate and finer data analysis and prediction capabilities, thereby helping enterprises better understand user needs, optimize services, improve user experience and Market Competitiveness.一、引言随着互联网技术的发展，人们越来越离不开网络，越来越多的信息被记录下来，这些数据被称为大数据。
基于数据挖掘的电商用户行为预测模型研究
基于数据挖掘的电商用户行为预测模型研究近年来，电子商务行业迅速发展，越来越多的人选择通过网上购物来满足自己的消费需求。
随着互联网技术的不断进步和数据的爆炸性增长，如何准确预测和理解电商用户的行为成为了一个重要的问题。
为了解决这个问题，许多研究者开始使用数据挖掘技术来构建电商用户行为预测模型。
数据挖掘是一种从大规模数据中自动发现模式、关联和规律的方法。
在电商领域，数据挖掘可以用来挖掘用户的购买行为、浏览记录、点击行为等各种信息，并通过分析这些信息来预测用户未来的购买意愿和行为习惯。
基于数据挖掘的电商用户行为预测模型可以帮助电商企业更好地了解用户需求，优化推荐系统，提高销售额和用户满意度。
在构建基于数据挖掘的电商用户行为预测模型时，首先需要收集和整理大量的数据。
这些数据包括用户个人信息、购买记录、浏览记录、搜索关键词等。
然后，可以使用数据挖掘技术中的分类算法、关联规则挖掘、聚类分析等方法来分析这些数据，并建立相应的模型。
这些模型可以根据用户的历史行为，预测用户未来的购买偏好、购买时间和购买意愿。
一种常用的方法是使用分类算法来构建电商用户行为预测模型。
分类算法可以将用户的行为分为不同的类别，如购买和不购买。
通过分析用户的个人信息、购买记录等特征，可以建立一个分类器来预测用户是否会购买某种商品或者在某个时间购买。
常用的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、神经网络等。
这些算法可以根据已知数据的特征和类别，学习出模型并进行预测。
另一种方法是使用关联规则挖掘来构建电商用户行为预测模型。
关联规则挖掘可以发现不同行为之间的关联和规律。
通过分析用户的购买记录、浏览记录等信息，可以发现用户在购买某种商品时通常会浏览哪些其他商品，或者购买某几种商品的用户还会购买哪些其他商品。
这些关联规则可以用来预测用户的购买意愿和行为习惯，从而优化推荐系统和提高销售额。
此外，聚类分析也可以用来构建电商用户行为预测模型。
聚类分析可以将用户分为不同的群组，每个群组具有相似的行为特征。
基于大数据的消费者行为分析及预测研究
基于大数据的消费者行为分析及预测研究一、概述随着大数据和人工智能技术的快速发展，基于大数据的消费者行为分析及预测研究逐渐受到了广泛关注。
大数据技术具有海量、高维、多样化等特点，可以帮助企业更好地了解消费者行为规律，从而优化产品设计、营销策略和服务体验，提升企业竞争力。
本文将从大数据消费者行为分析、消费者画像建立及消费者行为预测等角度探讨这一热门议题。
二、大数据消费者行为分析大数据消费者行为分析是指通过收集、处理和分析消费者的海量数据，挖掘其行为、需求和偏好等信息，并进行统计和模型建立，以揭示消费者的行为规律和心理特征，以支持企业的产品设计、市场营销和服务体验等方面的决策。
消费行为数据的来源主要包括社交媒体、在线广告、搜索数据、购物行为、消费反馈等。
这些数据可能是极其庞杂、高维度和跨越多个渠道和平台的。
因此，必须借助大数据技术和人工智能算法来加以处理。
大数据消费者行为分析可以结合传统的营销分析方法和机器学习技术，来预测消费者的购买意愿、商品偏好以及消费预算等信息。
通过对消费者行为数据进行深入分析，企业可以更好地定位消费者需求和痛点，进而优化产品设计和市场定位。
三、消费者画像建立消费者画像是指对消费者进行人口学、心理学和行为学等方面的分析，以建立消费者的全面、准确的概貌。
消费者画像可以通过在不同的数据源中收集消费者的相关信息来构建。
消费者画像包括但不限于以下几个方面的因素：1. 人口学因素：包括年龄、性别、收入、教育程度、职业等。
2. 地域因素：包括居住地、工作地等区域特征。
3. 行为因素：包括消费行为、搜索行为、阅读行为等。
4. 心理因素：包括兴趣爱好、习惯以及消费心理等。
消费者画像可以通过机器学习算法和人工智能技术进行构建。
卷积神经网络和循环神经网络等算法可以通过卷积、池化和LSTM等操作来提取出消费者行为数据中的关键信息；聚类分析、决策树和关联规则等算法可以进行数据的规律挖掘和消费者的画像建立。
基于大数据分析的用户行为预测及个性化推荐算法研究
基于大数据分析的用户行为预测及个性化推荐算法研究随着互联网的快速发展和大数据的广泛应用，个性化推荐算法在电子商务、社交媒体、新闻资讯等领域扮演着至关重要的角色。
通过分析用户的历史行为数据并运用机器学习技术，个性化推荐算法能够预测用户的兴趣和需求，从而提供精准、个性化的推荐服务。
本文将深入探讨基于大数据分析的用户行为预测及个性化推荐算法的研究现状和发展趋势。
一、用户行为预测算法的研究现状大数据时代，用户的各种行为数据呈现出海量、多元、实时的特点。
基于大数据分析的用户行为预测算法的研究旨在通过对用户行为数据的深度挖掘和分析，发现潜在的用户兴趣和行为规律。
目前，常用的用户行为预测算法包括协同过滤算法、内容过滤算法和基于图的推荐算法。
1.协同过滤算法协同过滤算法是一种常见的用户行为预测算法，基于用户的历史行为数据或者用户之间的相似性来进行推荐。
协同过滤算法又可分为基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法。
前者通过计算用户之间的相似性来推荐给用户相似兴趣的其他用户喜欢的物品，后者则是通过计算物品之间的相似性来为用户推荐相似的物品。
2.内容过滤算法内容过滤算法是一种基于物品内容的推荐算法，通过分析物品的特征和用户的兴趣特点，进行匹配和推荐。
常见的内容过滤算法包括基于关键词的推荐算法和基于文本挖掘的推荐算法。
基于关键词的推荐算法通过提取用户和物品的关键词特征，计算其相似度并进行推荐，而基于文本挖掘的推荐算法则通过分析用户和物品的文本描述信息，进行相应的推荐。
3.基于图的推荐算法基于图的推荐算法是一种新兴的用户行为预测算法，通过构建用户和物品的图结构，分析节点之间的连边关系来进行推荐。
常见的基于图的推荐算法包括基于社交网络的推荐算法和基于知识图谱的推荐算法。
前者通过分析用户在社交网络中的好友关系，发现相似用户并进行推荐，后者则是通过构建知识图谱来描述用户和物品之间的关系，进行相关的推荐。
二、个性化推荐算法的研究现状和发展趋势个性化推荐算法能够根据用户的兴趣和需求，针对每个用户提供独特的推荐服务，提高用户的满意度和体验。
社交网络数据分析中的用户行为预测模型
社交网络数据分析中的用户行为预测模型社交网络的快速发展使得海量的用户行为数据得以收集和分析。
这些用户行为数据蕴含着宝贵的信息，可以帮助我们深入了解用户的兴趣、喜好和行为模式。
通过数据分析，我们可以建立用户行为预测模型，从而预测用户未来的行为，为社交网络平台的运营和决策提供依据。
用户行为预测是指通过分析用户之前的行为特征，预测其未来的行为。
常见的用户行为包括浏览、点赞、评论、分享等。
这些行为的预测可以帮助社交网络平台推荐个性化的内容、优化用户体验、增加用户黏性和活跃度。
下面将介绍一些常用的社交网络数据分析中的用户行为预测模型。
1.协同过滤模型协同过滤是一种通过分析用户行为模式来预测用户未来行为的方法。
该方法假设用户的行为倾向于与与其兴趣相似的其他用户的行为一致。
在社交网络中，用户之间的关联度较高，因此协同过滤模型可以较准确地预测用户的行为。
在协同过滤模型中，首先需要构建用户间的相似度矩阵，衡量用户之间的行为相似性。
可以通过计算用户之间的余弦相似度或欧几里德距离来得到相似度矩阵。
然后，根据与目标用户最相似的一组用户的行为，预测目标用户的未来行为。
2.基于内容的推荐模型基于内容的推荐模型是另一种常用的用户行为预测模型。
该模型通过分析用户对内容的兴趣和喜好，预测用户对未来内容的喜好程度。
在基于内容的推荐模型中，首先需要对内容进行特征提取。
可以通过分析内容的关键词、主题、情感等特征来建立内容的特征向量。
然后，通过分析用户对不同内容的评价和喜好，建立用户的兴趣模型。
利用特征向量和用户兴趣模型，可以计算用户与不同内容之间的相似度，进而预测用户对未来内容的喜好程度。
基于内容的推荐模型可以为用户推荐个性化的内容，提供更好的用户体验。
3.时序模型时序模型是一种通过分析用户的历史行为模式，预测用户未来行为的方法。
该模型采用时间序列的思想，通过分析时间段内的用户行为规律，预测用户在未来时间段内的行为。
在时序模型中，首先需要进行数据的时间切片，将用户的行为数据按照时间维度进行分段。
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基于搜索数据的用户基本属性混合预测模型研究大数据时代必然会导致“信息过载（information overload）”现象，企业如何在海量的用户行为数据中准确判断用户属性，是精准营销等领域值得思考的问题。
特别是在搜索领域，搜索公司几乎无法获得用户的真实属性信息，但用户的基本属性很大程度上可以影响到用户查看不同广告的可能性。
基于背景，利用Doc2Vec、TF-IDF算法对搜索数据进行特征提取，并借助机器学习算法、XGBoost 算法构建了用户基本属性混合预测模型，并对模型的准确性进行了检验。
标签：搜索数据；Doc2Vec；TF-IDF；机器学习算法；用户基本属性混合预测模型1 引言据CNNIC最新数据显示，截至2017年6月，我国网民规模达到7.51亿，半年共计新增网民1992万人，半年增长率为2.7%。
互联网给我们带来便利的同时，也带了很多安全隐患。
2016年12月10日，京东一个12G的数据包被流传到网上，其中包括京东注册用户的姓名、密码、邮箱、QQ号、电话号码、身份证等多个维度的数据，数据量达到了千万条。
2017年国内外网络信息安全泄露事件主要有58同城全国简历泄露、国外巨头Dun%Bradstreet 52G数据库遭泄露、印度麦当劳220W用户收据遭泄露等。
随着近年来信息泄密事件的频繁发生，用户越来越不愿意将自己的真实属性及其他信息透漏给第三方平台。
对于搜索企业，其主要的收入来源于广告。
艾瑞咨询发布的《2017年中国网络广告市场年度监测报告》中显示，2016年，互联网广告的市场份额为2902.7亿元。
报告中指出2016年电商广告的市场份额已经超过搜索广告，并且有逐渐增长的趋势。
爱奇艺通过预测用户性别属性，进行个性化广告投放，广告营收方面增加了数十亿元。
用户性别、年龄和教育水平均会对搜索企业广告投放效果产生影响。
目前基于搜索数据的用户基本属性预测研究仍是空白。
本研究通过对搜狗公司2016年20w用户搜索词进行分析，从Doc2Vec特征、TF-IDF特征两个维度进行用户搜索词特征的度量，并通过机器学习等相关算法对模型进行训练和融合，得到最终的基本属性混合预测模型性。
2 国内外研究现状2.1 短文本分析在文本分析方面，Salton（1973）在1973年提出了TF-IDF算法，衡量了不同詞对于文章的重要性。
Blei等（2003）提出了的LDA（Latent Dirichlet Allocation）算法。
目前，被广泛使用的Word2Vec词向量计算模型是由Google的Tomas Mikolv团队提出的。
Mikolov（2014）提出了Doc2Vec文档向量表示方式，可以获得句子或文档的向量表示。
龚才春（2008）提出了短文本网络的概念，并提出了两类短文本网络的构建方法。
潘博等（2018）用文本深度表示模型Doc2Vec，证明了该方法能更深入地表示出文本的语义特征。
2.2 用户基本属性预测夏勇（2015）基于手机应用日志数据，采用常用的四种分类预测算法作为基础算法，实现对用户基础属性分类预测。
陶建容（2017）通过从智能手机的应用中挖掘性别、年龄等个人信息以及用户的兴趣爱好和生活习惯属性，对比了不同手机应用的用户属性挖掘能力。
王斯盾（2017）等将基本属性作为特征训练集成分类器中的各个基分类器，并引入随机森林中的带外样本准确率作为基分类器的权重，通过实证研究证明了该方法可以提高用户属性预测的效果。
目前国内外在本文本分析方面，主要使用的是LDA、Word2Vec、TF-IDF、Doc2Vec等算法进行文本特征提取，本文考虑到搜索词数据的特征性，最终选择从Doc2Vec、TF-IDF两个维度刻画用户搜索数据的特征，并将获得的特征作为机器学习算法的输入，通过模型训练和融合构建用户基本属性混合预测模型。
本研究不仅填充了基于搜索数据用户基本属性的预测研究的空白，也可以将其扩充到其他领域。
3 基于搜索数据的用户特征提取3.1 数据预处理3.1.1 数据介绍本研究的数据来源于2016年CCF大数据与计算智能大赛。
数据提供了搜狗用户历史一个月的查询词与用户的人口属性标签。
该数据源提供了10w条带标注的训练数据和10w条测试数据。
带标签的数据一共有5个字段，分别为id、年龄、性别、教育水平和搜索词列表；无标签的数据一共有2个字段，分别为id 和搜索词列表。
字段说明如表1所示，原始样本如表2所示。
3.1.2 JIEBA分词本研究在对比了JIEBA、THULC、NLPIR三种分词工具的分词效果后，最终选择了JIEBA分词工具进行分词。
分词效果如表3所示。
本研究考虑到停用词无法反应用户的搜索需求，因此，本研究使用哈工大停用词词库对用户搜索词中的停用词进行了过滤。
3.2 基于Doc2Vec的特征提取本研究分别使用了Doc2Vec的DM模型和DBOW模型进行用户搜索数据的文档特征提取。
主要参数size文档维度设置为100，min_count设置为3，当词出现的次数小于3时，会被舍弃，dm设置为1代表使用DM模型，使用DBOW模型进行文档特征提取时，只需将dm参数改为0即可。
本研究在此仅展示由DM 模型训练出来的部分文档特征，如表4所示。
3.3 基于TF-IDF的特征提取本研究将分词结果作为输入，将min_df设置为3，将max_df设置为0.95会过滤词数出现在少于3个或出现在多于95%的词，可以减少一些无用的信息。
观察最终的结果，发现每个向量会存在稀疏性问题。
部分TF-IDF特征值的输出结果整理后如表5所示。
如果某个词在某个文档中没有出现，则评分为0。
对于表5中所列出来的5个词，可以分析出，“中国”这个词在第1个和最后一个用户的搜索词中没有出现过，在第2个、第3个和第4个用户的搜索词中出现过，所以，它的权重较高。
4 基于搜索数据的用户基本属性混合预测模型4.1 基于Doc2Vec的基本属性预测模型对Doc2Vec特征进行处理时，本研究分别尝试了LR和BPNN两种算法进行对比，同一组特征在两种不同算法下的准确率对比结果如表6所示。
从图1中可以更加直观的看出基于DBOW模型的预测准确率比基于DM模型的准确率高。
BPNN的效果在各个属性的表现上都要优于LR算法。
因此，本研究最终了使用DBOW模型进行用户搜索数据的文档特征提取，并给予BPNN 算法进行预测模型的训练。
4.2 基于TF-IDF的基本属性预测模型对TF-IDF特征进行建模时，本研究尝试了LR和SVM两种算法，对同一批特征下，两个模型的准确率如表7所示。
TF-IDF_SVM模型下教育水平属性的准确率为60.09%，年龄属性的准确率为59.37%，性别属性的准确率为68.12%。
从图2中可以更直观的看出，在对用户的性别、年龄进行预测时，SVM的效果较佳，但对教育水平属性进行预测时，LR的效果较佳。
本研究综合考虑了LR和SVM模型的准确率对比，在对TF-IDF特征进行建模时，本研究根据平均成绩最终选择了SVM模型。
4.3 基于XGBoost的模型融合使用XGBoost进行模型融合时，本研究的具体操作如下，利用Gradient Boosting为用户每个基本属性特征，性别、年龄、教育水平分別建立一个ensemble 模型，该模型会对基于TD-IDF、Doc2Vec两类特征的模型输出进行融合。
融合后的模型准确率如表8所示。
4.4 模型修正本研究获得的TF-IDF特征矩阵具有较强的稀疏性，在这方面Word2Vec的算法就做得很好。
而且Word2Vec可以做到降维，解决TF-IDF的稀疏性问题。
本文基于改进后的TF-IDF特征和过滤掉缺失标签样本的数据，再次使用LR算法和SVM算法，对模型的准确性进行了评估。
结果如表9所示。
对比表7模型在各个属性的准确率上都有较大的改进。
4.5 模型效果本文将改进后的基于TF-IDF特征的预测模型与基于Doc2Vec的预测模型，再次进行融合，使用同一批特征数据，基于改进后的用户基本属性混合预测模型的准确率如表10所示。
对比融合之前的结果，模型在各个属性维度上的预测准确性均有一定的特征，证明了模型修正和模型融合的有效性。
本研究为了直观的展示研究结果，使用了TSNE降维可视化工具对结果进行展示。
使用TSNE降维的效果分别如图3、图4、图5所示。
5 模型验证5.1 数据描述本研究的验证数据来源于2016年CCF大数据与计算智能大赛提供的10w 条无属性标签的数据。
实验数据主要由两部分组成，一部分是用户id，一部分是用户搜索词列表。
本文在此展示前5名用户的部分搜索词数据，如表11所示。
5.2 特征提取将10w条实验数据作为用户基本属性混合预测模型的输入，在模型训练时，首先会对用户搜索词进行分词，将分词后的结果，分别计算出Doc2Vec-DBOW 文档特征和TF-IDF特征值。
前5名用的部分Doc2Vec -DBOW特征如表12所示，部分TF-IDF特征如表13所示。
根据表13中TF-IDF值的大小，可以推测出第3号用户的搜索词中比较频繁的出现“那么”两个字，所以TF-IDF值较小。
5.3 用户基本属性混合预测模型的应用模型的输出结果如表14所示，可以看出，用户基本属性混合预测模型认为第一位用户的年龄为19-23岁，性别为女，教育水平为高中。
观察第一位用户的搜索词，用户的搜索词中多次出现“陈学冬”等词。
根据常识，可以推测第一位用户比较年轻，性别为女的可能性很大。
搜索词中出现了“中南大学”等词，可以推测出用户是一名学生的可能性较大。
用户基本属性混合预测模型输出出来的结果和对第一位用户搜索词的分析结果一致，说明了该模型具有一定的有效性。
5.4 结果分析本研究统计了10w条实验数据的基本属性预测结果，对比原始数据中带标签的10w条用户的基本属性分布情况，如图6、图7、图8所示，两者的用户属性的数据分布基本一致，说明了实验数据的有效性和最终模型的科学性。
6 总结本研究借助搜狗用户搜索词数据，建立了用户基本属性混合预测模型，并通过实证分析，证明了模型的有效性。
本研究提出的基于搜索数据的用户画像基本属性混合预测模型，既可以解决大数据背景下搜索领域短文本数据的特征提取问题，又可以解决搜索用户基本属性的预测问题，也可以将其推广到与搜索词相关的短文本语义预测领域。
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