基于手机应用日志的用户基础属性预测

发布时间：2017-04-26 08:04

  本文关键词：基于手机应用日志的用户基础属性预测，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：用户基础属性信息,比如性别、年龄等,通常被认为是用户隐私信息,企业很难获得,但是用户基础属性信息在个性化服务、特定广告投放、用户行为分析和其他方面有着广泛的应用。本文针对上述问题,提出一种新颖的基于移动用户手机应用软件使用日志分析用户基础属性预测方法。首先,本文从移动用户使用手机应用的上网日志文件出发,根据用户访问网页的内容提取页面主题,从而得出用户的访问偏好和兴趣主题,结合访问记录统计得出用户访问偏好矩阵并将用户偏好矩阵作为用户特征。其次结合用户基础属性信息,分析了不同基础属性用户群体访问偏好特点,找出了不同基础属性用户群体之间访问偏好的区别。然后采用常用的四种分类预测算法作为基础算法,实现对用户基础属性分类预测,探索性的研究了实验数据采集持续时间和采集样本数量对预测结果的影响。发现当实验数据采集持续时间为8周时,四种常用的方法可以取得较稳定的预测结果;而样本采集数量对实验结果影响不是很大。最后结合用户偏好矩阵隐性反馈信息,提出基于主题和用户的协同优化方法。本文采用实际用户的真实数据对方法进行验证,实验结果表明本文提出的预测算法在用户性别基础属性预测中准确率为81.21%,1F值为80.11%。对于用户年龄和终端档次多分类问题,本文提出的方法依然可以取得较好的预测结果,用户终端档次分类预测结果准确率和1F值都高于71.82%,用户年龄分类预测结果准确率和1F值都高于64.39%。
【关键词】：人口统计信息预测 智能手机应用日志 用户兴趣模型 隐语义模型
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.01;TN929.5

  本文关键词：基于手机应用日志的用户基础属性预测，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：328029