【摘 要】
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用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作是给用户贴＂标签＂。基于用户的查询词历史记录,提出一种用于
【机 构】
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大连理工大学计算机科学与技术学院信息检索实验室,伊犁师范学院电子与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61632011,61572102,61562080,61602079）资助
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用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作是给用户贴＂标签＂。基于用户的查询词历史记录,提出一种用于预测用户多维标签的二级融合算法框架。在第一级模型中,分别在各个标签预测子任务上建立多种模型,使用传统机器学习方法与Trigram特征相结合来抽取用户用词习惯的差异,使用doc2vec浅层神经网络模型来抽取查询词的语义关联信息,使用卷积神经网络模型来抽取查询词之间的深层语义关联信息。实验表明,doc2vec在处理用户查询这样的短文本相关任务时有着
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