【摘要】：傳統(tǒng)的用戶屬性推斷方法主要基于機(jī)器學(xué)習(xí)及統(tǒng)計學(xué)習(xí),其推斷方法忽略了用戶的整體表征及任務(wù)之間的相關(guān)性。本文提出一種基于多任務(wù)融合模型的用戶屬性推斷方法,利用doc2vec獨(dú)特的結(jié)構(gòu)特性,加入文檔向量以實(shí)現(xiàn)用戶整體表征,避免人工提取特征的局限性。為實(shí)現(xiàn)用戶多屬性推斷任務(wù),本文提出基于關(guān)聯(lián)學(xué)習(xí)的多任務(wù)融合推斷框架,即在分別識別用戶多個屬性基礎(chǔ)上賦予單用戶多屬性表征,在增強(qiáng)用戶整體表征能力的同時,建立多個屬性間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,提高單任務(wù)學(xué)習(xí)的區(qū)分度;然后采用模型融合技術(shù),完成屬性間關(guān)聯(lián)學(xué)習(xí),提高學(xué)習(xí)準(zhǔn)確率及模型泛化能力,同時使用盡可能少的模型進(jìn)行融合,提高模型運(yùn)行效率。經(jīng)實(shí)驗(yàn)比對,本文在多個數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果較其他算法有一定優(yōu)勢。

【相似文獻(xiàn)】

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3 秦Z諑，

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