【摘 要】
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用户画像技术可以给企业带来巨大的商业价值。针对用户的历史查询词,利用词向量可以得到查询词在语义层次上的表达,但词向量模型对于同一个单词生成的词向量是相同的,使得该
【机 构】
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上海工程技术大学电子电气工程学院,江西省经济犯罪侦查与防控技术协同创新中心
【基金项目】
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国家自然科学青年基金（No.61603242）;江西省经济犯罪侦查与防控技术协同创新中心开放基金（No.JXJZXTCX-030）
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用户画像技术可以给企业带来巨大的商业价值。针对用户的历史查询词,利用词向量可以得到查询词在语义层次上的表达,但词向量模型对于同一个单词生成的词向量是相同的,使得该模型无法很好的处理一词多义的情况。因此,使用LDA主题模型为每个查询词分配主题,使查询词和其主题共同放入神经网络模型中学习得到其主题词向量,最后采用随机森林分类算法对用户基本属性进行分类构建用户画像。实验结果表明,该模型的分类精度要高于词向量模型。
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