基于搜索数据的用户基本属性混合预测模型研究

摘要

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Doc2 Vec、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.