基于改进TF-IDF算法的用户画像构建方法研究(英文)
邵泽明1; 李宇昂1; 杨可1; 王国鹏2,3; 刘兴国2,3; 陈瀚宁1; 司占军1
2024-12-10
发表期刊印刷与数字媒体技术研究
ISSN2097-2474
期号06页码:110-116
摘要在互联网和商业环境的数据驱动时代,构建准确的用户画像对于个性化用户的理解和分类至关重要。传统的TF-IDF算法在评估单词对分类结果的影响时,存在一些局限性。因此,本研究引入了一种改进的TF-IDF-K算法,其中包含均衡因子,旨在通过处理和分析用户搜索记录来构建用户画像。通过支持向量机(SVM)的训练和预测功能,预测用户的人口属性。实验结果表明,TF-IDF-K算法在分类准确性和可靠性方面取得了显著的提升。
关键词TF-IDF-K算法 用户画像 均衡因子 SVM
DOI10.19370/j.cnki.cn10-1886/ts.2024.06.014
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收录类别北大核心
语种中文
原始文献类型学术期刊
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/173980
专题国家开放大学总部_教务部(行指委办公室)_合作办学办公室(学院管理办公室)
国家开放大学总部_信息化部(工程中心)_其他
通讯作者司占军
作者单位1.天津科技大学人工智能学院;
2.国家开放大学;
3.数字化学习技术集成与应用教育部工程研究中心
推荐引用方式
GB/T 7714
邵泽明,李宇昂,杨可,等. 基于改进TF-IDF算法的用户画像构建方法研究(英文)[J]. 印刷与数字媒体技术研究,2024(06):110-116.
APA 邵泽明.,李宇昂.,杨可.,王国鹏.,刘兴国.,...&司占军.(2024).基于改进TF-IDF算法的用户画像构建方法研究(英文).印刷与数字媒体技术研究(06),110-116.
MLA 邵泽明,et al."基于改进TF-IDF算法的用户画像构建方法研究(英文)".印刷与数字媒体技术研究 .06(2024):110-116.
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