【摘 要】
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近年来基于用户画像的精准营销越来越受工业界重视.为提高精准营销的质量,学术界也提出了多种提升用户画像生成的准确度的方法,而基于网络社群海量语料库进行用户画像——常住地理位置获取的方法也越发受到重视.这篇文章展现了一种基于海量微博用户语料对用户地理位置进行预测的新方法,不仅可对用户语料进行直接分析,还可大大提高预测结果的准确性.首先,通过研究发现,Boosting算法确实具有将弱分类器组合形成强分类
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近年来基于用户画像的精准营销越来越受工业界重视.为提高精准营销的质量,学术界也提出了多种提升用户画像生成的准确度的方法,而基于网络社群海量语料库进行用户画像——常住地理位置获取的方法也越发受到重视.这篇文章展现了一种基于海量微博用户语料对用户地理位置进行预测的新方法,不仅可对用户语料进行直接分析,还可大大提高预测结果的准确性.首先,通过研究发现,Boosting算法确实具有将弱分类器组合形成强分类器的能力,之后我们基于前人研究与实际经验提取了语料的特征集合,将特征集合,最后我们进行实验,通过多种基于Boosting框架的算法应用于提取了特征集合的语料的预测.试验评价结果表明,基于Boosting-Bayes进行用户语料文本挖掘,进行用户画像——常住地理位置预测所得到的结果相对于其他结果准确率更高效果更好.最后,我们讨论了当前研究方法的不足以及未来的研究方向.
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