基于集成分类器的用户属性预测研究

发布时间：2018-05-15 16:22

  本文选题：用户属性预测 + 智能手机　； 参考：《四川大学学报(自然科学版)》2017年06期

【摘要】：用户属性在个性化服务中具有重要的作用,利用手机数据进行用户属性预测逐渐成为新方向.利用手机应用类别均使用时长和应用类别个数,提出了基本属性与辅助属性的概念.首先对所有未标注样本的辅助属性离散化,将辅助属性基于类别的海灵格距离作为基本属性的特征权重,将基本属性与权重的乘积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,得到最终的分类结果.实验结果表明,本文所给出的集成分类器框架能够提高用户属性预测的效果.
[Abstract]:User attributes play an important role in personalized services. It is becoming a new direction to use mobile phone data to predict user attributes. The concepts of basic attributes and auxiliary attributes are proposed by using the length of time and the number of application categories of mobile phone application categories. Firstly, the auxiliary attributes of all unlabeled samples are discretized, and the Helinglattice distance based on the category is taken as the feature weight of the basic attributes, and the product of the basic attributes and weights is taken as the basis classifiers in the feature training integrated classifier. The accurate rate of out-of-band samples in the random forest is introduced as the weight of the base classifier, and the final classification results are obtained. Experimental results show that the proposed integrated classifier framework can improve the performance of user attribute prediction.
【作者单位】： 后勤工程学院后勤信息与军事物流工程系;四川大学计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金(61332066,81373239)
【分类号】：TP301.6

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本文编号：1893061