融合多粒度信息的用户画像生成方法
User profile generation method by fusing multi-granularity information
1. 青岛科技大学 信息科学技术学院, 山东 青岛 266061
2. 康复大学青岛医院 青岛市市立医院, 山东 青岛 266001
摘要
现有用户画像方法缺乏不同粒度文本信息表示，且特征提取阶段存在噪声，导致构建画像不够准确。针对以上问题，提出一种融合多粒度信息的用户画像生成方法（user profile based on multi-granularity information fusion，UP-MGIF）。首先，该方法在嵌入层融合字粒度、词粒度表示向量以扩充特征内容；其次，在改进双向门控循环单元网络基础上，结合降噪自编码器和注意力机制设计一种特征提取混合模型Bi-GRU-DAE-Attention，实现特征降噪和语义增强；最后，将鲁棒性强的特征向量输入到分类器中实现用户画像生成。实验表明，该用户画像生成方法在医疗和互联网两个画像数据集上的分类准确率高于其他基线方法，并通过消融实验验证了各个模块的有效性。
基金项目
青岛市科技惠民示范项目(23-2-8-smjk-20-nsh)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.05.0234
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第2期
所属栏目: 数据分析与知识发现专题
出版页码: 401-407
文章编号: 1001-3695(2024)02-012-0401-07
发布历史
[2023-08-03] 优先出版
[2024-02-05] 印刷出版
引用本文
邵一博, 秦玉华, 崔永军, 等. 融合多粒度信息的用户画像生成方法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (2): 401-407. (Shao Yibo, Qin Yuhua, Cui Yongjun, et al. User profile generation method by fusing multi-granularity information [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (2): 401-407. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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