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[1]陈巧红,凌明杰,孙麒,等.基于集成学习框架的用户画像方法[J].浙江理工大学学报,2020,43-44(自科一):86-93.
　CHEN Qiaohong,LING Mingjie,SUN Qi,et al.User profile method based on ensemble learning framework[J].Journal of Zhejiang Sci-Tech University,2020,43-44(自科一):86-93.
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基于集成学习框架的用户画像方法()
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浙江理工大学学报[ISSN:1673-3851/CN:33-1338/TS]

卷:
第43-44卷
期数:
2020年自科一期
页码:
86-93
栏目:
出版日期:
2020-01-08

文章信息/Info

Title:
User profile method based on ensemble learning framework
文章编号:
1673-3851 (2020) 01-0086-08
作者:
陈巧红; 凌明杰; 孙麒; 贾宇波
浙江理工大学信息学院，杭州 310018
Author(s):
CHEN Qiaohong;  LING Mingjie;  SUN Qi;  JIA Yubo
School of Information Science and Technology, Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou 310018, China
关键词:
集成学习; Stacking; BERT; 用户画像; 机器学习
分类号:
TP181
文献标志码:
A
摘要:
针对已有算法中特征构建效果不佳以及泛化能力不足的问题，提出一种基于集成学习框架的用户画像方法。该方法将整体架构分为集成学习模块与语义编码模块，并在决策时加入了投票机制。集成学习模块采用两层Stacking完成特征构建以及模型融合；语义编码模块使用BERT模型对文本进行编码，提取深层语义信息；然后对两个模块的输出结果进行投票，从而产生最终结果。对两组数据进行实验，结果显示：该方法与基于单模型的方法对比，在用户查询词数据集上，用户性别、年龄、学历标签分类准确率平均提高了127%、352%、342%；在微博用户数据集上，用户性别、年龄、学历标签的分类准确率平均分别提高了561%、649%、596%。这表明该方法对于用户画像任务有较好的效果，并且对不同形式的文本具有很好的适应性。

参考文献/References:

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相似文献/References:

[1]林星,梁诗雪,冯斯奕.基于集成学习的蔗渣灰混凝土抗压强度预测模型[J].浙江理工大学学报,2024,51-52(自科四):507.
　LIN Xing,LIANG Shixue,FENG Siyi.Models for predicting the compressive strength of bagasse ash concrete based on emsemble learning[J].Journal of Zhejiang Sci-Tech University,2024,51-52(自科一):507.

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2019-06-30
网络出版日期： 2019-10-08
基金项目：国家自然科学基金项目（51775513）
作者简介：陈巧红(1978-)，女，浙江临海人，副教授，博士，主要从事计算机辅助设计及机器学习技术方面的研究
更新日期/Last Update: 2020-01-08