【摘要】：傳統(tǒng)的用戶屬性推斷方法主要基于機器學習及統(tǒng)計學習,其推斷方法忽略了用戶的整體表征及任務之間的相關性。本文提出一種基于多任務融合模型的用戶屬性推斷方法,利用doc2vec獨特的結構特性,加入文檔向量以實現(xiàn)用戶整體表征,避免人工提取特征的局限性。為實現(xiàn)用戶多屬性推斷任務,本文提出基于關聯(lián)學習的多任務融合推斷框架,即在分別識別用戶多個屬性基礎上賦予單用戶多屬性表征,在增強用戶整體表征能力的同時,建立多個屬性間的關聯(lián)關系,提高單任務學習的區(qū)分度;然后采用模型融合技術,完成屬性間關聯(lián)學習,提高學習準確率及模型泛化能力,同時使用盡可能少的模型進行融合,提高模型運行效率。經(jīng)實驗比對,本文在多個數(shù)據(jù)集上的實驗結果較其他算法有一定優(yōu)勢。

【相似文獻】

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