一种基于地理位置和兴趣点信息的用户细分方法

摘要

本发明公开了一种基于地理位置和兴趣点信息的用户细分方法，具体包括如下步骤：步骤一、选择训练用户，并将其兴趣点信息转化为文本形式；步骤二、构建用户兴趣点属性字典；步骤三、LDA模型训练；步骤四、预测且细分新用户：（1）对于每一位新用户，按照步骤二的方法构建该用户的兴趣点属性字典；（2）按照步骤三的方法将该用户的兴趣点从文字格式转化为BOW格式，再将BOW格式的训练数据填入训练好的LDA模型；（3）LDA 模型按照该用户的兴趣点输出跟该用户相关的各种主题标签及其权重。通过用户经常去到的地方将用户进行细分。

主权项

一种基于地理位置和兴趣点信息的用户细分方法，具体包括如下步骤：步骤一、选择一组用户作为训练用户，根据其中每个用户的地理位置得到其周边的兴趣点信息，并将该兴趣点信息转化为文本形式；步骤二、构建用户兴趣点属性字典：将所有训练用户的兴趣点信息集合在用户属性字典中；步骤三、LDA模型训练：（1）基于构建好的用户属性字典，创建一个代表整个训练数据集的词袋BOW；（2）利用创建好的词袋，把所有训练用户的兴趣点信息从文字格式转换到BOW格式；（3）将BOW格式的训练数据填入LDA模型来进行训练；步骤四、预测且细分新用户：（1）对于每一位新用户，按照步骤二的方法构建该用户的兴趣点属性字典；（2）按照步骤三的方法将该用户的兴趣点从文字格式转化为BOW格式，再将BOW格式的训练数据填入训练好的LDA模型；（3）LDA 模型按照该用户的兴趣点输出跟该用户相关的各种主题标签及其权重。