基于卡方檢驗(yàn)和SVM的用戶搜索畫像技術(shù)研究
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標(biāo)簽：SVM(32263)卡方檢驗(yàn)(1835)
基于用戶畫像的廣告定向技術(shù)普遍應(yīng)用于品牌展示和精準(zhǔn)競(jìng)價(jià)廣告，然而現(xiàn)有的用戶搜索畫像技術(shù)存在著特征維度大、矩陣稀疏的問題。針對(duì)這一問題，本文采用卡方檢驗(yàn)和線性核支持向量機(jī)相結(jié)合的方法，首先利用結(jié)巴分詞對(duì)搜索文本預(yù)處理，其次采用卡方檢驗(yàn)進(jìn)行特征選擇，并采用支持向量機(jī)分類算法進(jìn)行屬性判定，最后進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)對(duì)比。實(shí)驗(yàn)表明卡方檢驗(yàn)有效降低了特征維度，并提升了分類準(zhǔn)確度；支持向量機(jī)在矩陣稀疏上分類性能優(yōu)于其他常用的文本分類算法。
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