移动用户人口统计信息预测

发布时间：2017-09-03 17:05

  本文关键词：移动用户人口统计信息预测

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【摘要】：提出了一种基于支持向量机的预测方法,通过分析智能手机应用的使用情况,预测用户的人口统计信息。手机使用行为数据约为5万智能手机用户在3个月期间使用手机应用产生的网络日志文件,包括179 954 181条日志记录。通过对日志记录的主题进行分析,可将179 954 181条日志记录匹配到266个不同的主题。在此基础上,通过将每个用户的人口统计信息与该用户对266个不同主题的访问权重进行关联,可构建训练数据,并代入支持向量机模型进行计算。实验结果表明该方法对用户的性别和年龄预测能够取得良好的预测结果。
【作者单位】： 电子科技大学信息与软件工程学院;科技部高技术研究发展中心;电子科技大学计算科学与工程学院;
【关键词】： 人口统计信息 预测 智能手机应用 支持向量机
【基金】：国家自然科学基金(61133016,61300191,61370026) 教育部-中国移动科研基金(MCM20121041) 四川省科技支撑计划(2014GZ0106) 中央高校基金(ZYGX2013J003)
【分类号】：TP18;F626
【正文快照】： 随着移动互联网的发展,许多互联网公司越来越关心用户的基础属性信息,包括性别、年龄、收入及文化水平等,以便于提供更好的个性化服务。如Google公司提供的个性化搜索服务,结合了用户的地理位置信息返回相应的搜索结果[1];亚马逊购物网站则根据用户的浏览和购买记录,向用户推，

本文编号：786229