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基于特征筛选与半监督学习的用户成长性画像构建方法

摘要

本发明涉及一种用户成长性画像构建方法,一种基于特征筛选与半监督学习的用户成长性画像构建方法,包括以下步骤:(1)对原始用户数据进行预处理,(2)根据用户的行为数据,提取用户的行为特征和时间特征,(3)在行为特征和时间特征上进行特征筛选,(4)使用半监督学习扩大训练集,(5)训练一级模型,(6)模型融合,(7)用户成长值的预测。本发明除了关注用户的行为特征,还关注了用户的时间特征,并且使用特征筛选的方法选出其中区分度明显的特征,结合半监督方法扩充训练集,最后使用模型融合的方法,提高模型最终的准确率和稳定性。

著录项

  • 公开/公告号CN109359137B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-03-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 大连理工大学;

    申请/专利号CN201811199944.0

  • 发明设计人 王健;钱凌飞;董哲瑾;林鸿飞;

    申请日2018-10-16

  • 分类号G06F16/2458(20190101);G06K9/62(20060101);

  • 代理机构21208 大连星海专利事务所有限公司;

  • 代理人王树本;徐雪莲

  • 地址 116024 辽宁省大连市高新园区凌工路2号

  • 入库时间 2022-08-23 11:37:03

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