隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為人們獲取信息的主要渠道之一。與此同時(shí),互聯(lián)網(wǎng)在汽車行業(yè)領(lǐng)域的不斷滲透,使得越來越多的人選擇在網(wǎng)上搜索和瀏覽汽車的相關(guān)信息,這為汽車行業(yè)相關(guān)研究提供了新的數(shù)據(jù)來源。如何有效的利用海量數(shù)據(jù)對(duì)汽車行業(yè)用戶進(jìn)行分析具有重要研究意義。本文基于電信大數(shù)據(jù)中的汽車行業(yè)流量數(shù)據(jù),結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)方法,重點(diǎn)研究了汽車用戶留資行為預(yù)測(cè)和汽車行業(yè)用戶畫像系統(tǒng)的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)。主要工作如下:1.基于電信運(yùn)營(yíng)商的DPI流量數(shù)據(jù),并結(jié)合國(guó)內(nèi)主流汽車網(wǎng)站的爬蟲數(shù)據(jù),利用分布式處理平臺(tái)完成了汽車用戶訪問數(shù)據(jù)的預(yù)處理和分布式存儲(chǔ)。2.針對(duì)汽車用戶留資行為的預(yù)測(cè)問題,構(gòu)建了用戶留資行為的預(yù)測(cè)模型,提出了一種結(jié)合用戶矢量表示特征和基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)特征的特征工程方法,其中用戶矢量表示利用UIB-RLW(User Interaction Behavior Representation Learning by Word2vec)方法對(duì)用戶訪問序列進(jìn)行了表示學(xué)習(xí)。在真實(shí)汽車用戶數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了特征工程方法的高效性,并證明了預(yù)測(cè)模型的有效性。3.設(shè)計(jì)了基于電信大數(shù)據(jù)的汽車行業(yè)用戶畫像系統(tǒng),開發(fā)了數(shù)據(jù)可視化平臺(tái),詳細(xì)闡述了用戶畫像標(biāo)簽體系的設(shè)計(jì)和獲取,汽車用戶群體畫像的展現(xiàn)和查詢,并完成了汽車行業(yè)洞察分析。本文提出的以UIB-RLW方法對(duì)序列數(shù)據(jù)處理并提取用戶矢量特征的方法,對(duì)研究序列數(shù)據(jù)中用戶的行為分析有重要的意義,針對(duì)汽車用戶留資行為的預(yù)測(cè)問題,構(gòu)建的用戶留資行為的預(yù)測(cè)模型為有效利用用戶行為數(shù)據(jù),分析用戶行為提供了新思路;設(shè)計(jì)的基于電信大數(shù)據(jù)的汽車行業(yè)用戶畫像系統(tǒng)及可視化平臺(tái)為分析用戶偏好,了解用戶需求,洞察用戶習(xí)慣提供了極大便利。
【學(xué)位單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：F426.471;TP311.13
【部分圖文】：

散隨機(jī)變量ｙ的取值集合為｛１，２／0，邋Ｘ邋ｅ／？ｎ＋１為位置數(shù)。逡逑模型優(yōu)點(diǎn)：逡逑果是介于０和１之間的值，可以很方便的引申為概率；逡逑歸模型適用于多種數(shù)據(jù)形式，包括連續(xù)性和離散型數(shù)據(jù)歸模型的解釋性很好，其結(jié)果更容易讓人信服。逡逑型［２５］：決策樹算法是在數(shù)據(jù)挖掘分類技術(shù)中應(yīng)用最廣的種逼近離散值函數(shù)的方法。結(jié)點(diǎn)（ｎｏｄｅ）和有向邊（ｄｉｒｅｃｔ策樹，其中結(jié)點(diǎn)有兩種類型：內(nèi)部結(jié)點(diǎn)（ｉｎｔｅｒｎａｌ邋ｎｏｄｅ）內(nèi)部結(jié)點(diǎn)表示一個(gè)特征或者屬性，但是葉結(jié)點(diǎn)表示一個(gè)個(gè)決策樹模型的示意圖，圖中內(nèi)部結(jié)點(diǎn)用圓表示，葉類過程是：從根結(jié)點(diǎn)開始，對(duì)樣本實(shí)例的某一特征進(jìn)行將實(shí)例分配到相應(yīng)的子結(jié)點(diǎn)，子結(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)著這個(gè)特征的歸地進(jìn)行評(píng)估和分配，直至實(shí)例到達(dá)葉結(jié)點(diǎn)，被分到葉結(jié)

拾柴火焰高。它對(duì)每個(gè)弱分類器的準(zhǔn)確度要求不高，只需高于隨機(jī)分類的準(zhǔn)確率逡逑即可。其中有代表性的有Ｂａｇｇｉｎｇ和Ｂｏｏｓｔｉｎｇ兩種方法。隨機(jī)森林就是將Ｂａｇｇｉｎｇ逡逑與決策樹相結(jié)合的應(yīng)用。如圖２－２所示，本文通過有放回的隨機(jī)選取若干個(gè)特征逡逑來構(gòu)造決策樹，構(gòu)造后的決策樹用于Ｂａｇｇｉｎｇ并生成最終結(jié)果。逡逑／＼邐Ａ邐７＼逡逑一八邋’邋Ａ邋……逡逑＞＼邋＇邐Ａ逡逑／邋＼邋／邋＼邋／邋＼逡逑Ｔｒ邐邐邋NB，逡逑＼邐＼邐ｚＺ，逡逑ＡＶＧ逡逑圖２－２隨機(jī)森林算法思想示意圖逡逑隨機(jī)森林模型的優(yōu)點(diǎn)體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：逡逑７逡逑

拾柴火焰高。它對(duì)每個(gè)弱分類器的準(zhǔn)確度要求不高，只需高于隨機(jī)分類的準(zhǔn)確率逡逑即可。其中有代表性的有Ｂａｇｇｉｎｇ和Ｂｏｏｓｔｉｎｇ兩種方法。隨機(jī)森林就是將Ｂａｇｇｉｎｇ逡逑與決策樹相結(jié)合的應(yīng)用。如圖２－２所示，本文通過有放回的隨機(jī)選取若干個(gè)特征逡逑來構(gòu)造決策樹，構(gòu)造后的決策樹用于Ｂａｇｇｉｎｇ并生成最終結(jié)果。逡逑／＼邐Ａ邐７＼逡逑一八邋’邋Ａ邋……逡逑＞＼邋＇邐Ａ逡逑／邋＼邋／邋＼邋／邋＼逡逑Ｔｒ邐邐邋NB，逡逑＼邐＼邐ｚＺ，逡逑ＡＶＧ逡逑圖２－２隨機(jī)森林算法思想示意圖逡逑隨機(jī)森林模型的優(yōu)點(diǎn)體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：逡逑７逡逑

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本文編號(hào)：2834882