一种基于邻居关系的移动用户基础属性预测方法

摘要

本发明通过分析移动用户的浏览内容，预测用户的年龄和性别等基础属性。从用户的浏览日志出发，将用户的浏览行为分类，得出用户的点击矩阵，采用SVD方法得到用户的关系反馈矩阵。分析用户的浏览行为和用户之间的关系，从而通过用户的浏览行为预测用户的基础属性。采用SVM模型实现对用户的基础属性的分类预测。本发明将用户的性别作为男和女的二分类问题处理，年龄分段之后作为多分类问题处理。本发明实施例的有益效果是，通过分析移动用户的浏览行为可以对用户的性别、年龄等基础属性做出预测，其中对年龄的预测能够达到80％以上的准确率，对性别的预测能够达到85％以上的准确率。

主权项

一种基于邻居关系的移动用户基础属性预测方法:其特征在于，从手机用户浏览和搜索的日志出发，根据浏览的URL内容，按关键字将其归类，将一次用户的访问转化为（用户ID，网页类别）值对；将（用户ID，网页类别）转化为点击矩阵；从用户的点击矩阵出发计算出用户的相似性，得到用户的相似性矩阵；采用SVD分解用户相似度矩阵，得到用户隐私关系反馈矩阵；按行拼接用户点击矩阵和用户隐性关系反馈矩阵，将用户的属性扩展为用户访问偏好和邻居关系；通过用户ID关联用户的基础属性，将用户的基础属性作为类标；将数据随机等分为训练集和测试集，对性别和年龄分别训练SVM预测模型，SVM模型中采用RBF核函数；用训练的模型预测测试集，并对去其结果输出。