【摘 要】
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提出了一种基于支持向量机的预测方法,通过分析智能手机应用的使用情况,预测用户的人口统计信息。手机使用行为数据约为5万智能手机用户在3个月期间使用手机应用产生的网络日
【机 构】
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电子科技大学信息与软件工程学院,科技部高技术研究发展中心,电子科技大学计算科学与工程学院
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提出了一种基于支持向量机的预测方法,通过分析智能手机应用的使用情况,预测用户的人口统计信息。手机使用行为数据约为5万智能手机用户在3个月期间使用手机应用产生的网络日志文件,包括179 954 181条日志记录。通过对日志记录的主题进行分析,可将179 954 181条日志记录匹配到266个不同的主题。在此基础上,通过将每个用户的人口统计信息与该用户对266个不同主题的访问权重进行关联,可构建训练数据,并代入支持向量机模型进行计算。实验结果表明该方法对用户的性别和年龄预测能够取得良好的预测结果。
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