本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理，特別是一種基于稀疏自編碼器和k-means的用戶畫像預(yù)測方法。

背景技術(shù)：

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，用戶數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出爆炸式的增長。如何從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的信息，對用戶進(jìn)行精準(zhǔn)畫像，從而為用戶提供個性化服務(wù)，已成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)問題。傳統(tǒng)的用戶畫像生成和預(yù)測方法主要依賴于人工特征工程，然而這種方法存在一定的局限性，如特征提取難度大、泛化能力弱等。近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像識別、語音識別等領(lǐng)域取得了顯著的成果，將其應(yīng)用于用戶畫像生成和預(yù)測領(lǐng)域具有較大的研究價值。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提出一種基于稀疏自編碼器和k-means的用戶畫像預(yù)測方法，旨在解決傳統(tǒng)用戶畫像構(gòu)建方法中存在的局限性，具體目標(biāo)如下：

2、1.提高用戶畫像的生成效率：通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)自動學(xué)習(xí)用戶特征，減少對人工特征工程依賴，從而加快用戶畫像的生成過程。

3、2.提升用戶畫像的預(yù)測準(zhǔn)確性：稀疏自編碼器作為一種深度學(xué)習(xí)模型，能夠自動學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的內(nèi)在特征，捕捉用戶行為數(shù)據(jù)的復(fù)雜關(guān)系，生成更為精準(zhǔn)的用戶畫像，從而提高用戶分類及預(yù)測的準(zhǔn)確性。

4、3.增強(qiáng)模型的泛化能力：通過聯(lián)合訓(xùn)練用戶畫像生成模型和預(yù)測模型，使模型能夠在不同場景和數(shù)據(jù)集中具有良好的泛化性能。

5、4.拓寬應(yīng)用領(lǐng)域：本發(fā)明可應(yīng)用于用戶個性化推薦、廣告投放、用戶行為分析等多個領(lǐng)域，為互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)提供強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支持和服務(wù)。

6、通過實現(xiàn)以上目標(biāo)，本發(fā)明旨在為用戶提供一種高效、精準(zhǔn)、自動化的用戶畫像生成和預(yù)測解決方案，進(jìn)一步優(yōu)化互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)體驗，提高業(yè)務(wù)運(yùn)營效率。

7、解決現(xiàn)有技術(shù)問題采用如下技術(shù)方案：

8、一種基于稀疏自編碼器和k-means的用戶畫像預(yù)測方法，包括如下步驟首先將數(shù)據(jù)用其構(gòu)建好的稀疏自編碼器進(jìn)行訓(xùn)練，并基于稀疏自編碼器提取用戶特征數(shù)據(jù)，其次使用k-means算法對經(jīng)過稀疏編碼器訓(xùn)練后的用戶特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，對用戶數(shù)據(jù)分成指定的類別數(shù)，最后對分類后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，構(gòu)建用戶畫像。

9、本文提出的一種基于稀疏自編碼器和k-means的用戶畫像預(yù)測方法能夠克服傳統(tǒng)的用戶畫像生成和預(yù)測方法主要依賴于人工特征工程的局限性，并且使用稀疏自編碼器降低了用戶特征維度，從而排除相似用戶特征和無效的用戶特征，并且引入稀疏性懲罰項更好地捕捉輸入數(shù)據(jù)的重要特征，從而自動提取有用的特征，最后將得到的有用特征使用k-means聚類分成不同的類別，經(jīng)過分析之后構(gòu)建用戶畫像。

技術(shù)特征：

1.一種基于稀疏自編碼器和k-means的用戶畫像預(yù)測方法，其特征在于包括如下步驟首先將數(shù)據(jù)用其構(gòu)建好的稀疏自編碼器進(jìn)行訓(xùn)練，并基于稀疏自編碼器提取用戶特征數(shù)據(jù)，其次使用k-means算法對經(jīng)過稀疏編碼器訓(xùn)練后的用戶特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，對用戶數(shù)據(jù)分成指定的類別數(shù)，最后對分類后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，構(gòu)建用戶畫像。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于稀疏自編碼器和k-means的用戶畫像預(yù)測方法，其特征在于所述稀疏自編碼器在編碼時，輸入數(shù)據(jù)x經(jīng)過自編碼器編碼運(yùn)算后，通過激活函數(shù)將隱藏層的輸出作為特征值，隱藏層的輸出h表達(dá)式如式(1)所示；

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種基于稀疏自編碼器和K?means的用戶畫像預(yù)測方法。提出的一種基于稀疏自編碼器和K?means的用戶畫像預(yù)測方法能夠克服傳統(tǒng)的用戶畫像生成和預(yù)測方法主要依賴于人工特征工程的局限性，并且使用稀疏自編碼器降低了用戶特征維度，從而排除相似用戶特征和無效的用戶特征，并且引入稀疏性懲罰項更好地捕捉輸入數(shù)據(jù)的重要特征，從而自動提取有用的特征，最后將得到的有用特征使用K?means聚類分成不同的類別，經(jīng)過分析之后構(gòu)建用戶畫像。

技術(shù)研發(fā)人員：范建飛,王建立,劉天冬,朱波海,李康偉
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中電萬維信息技術(shù)有限責(zé)任公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6