基于粒计算的多粒度用户画像

作者：蒋明会; 苗夺谦^*; 罗晟; 赵才荣

来源：模式识别与人工智能, 2019, 32(08): 691-698.

DOI：10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201908002

• 用户画像
• 多粒度
• 集成学习
• 粒度提升

现有的用户画像分析模型使用单一模型单一粒度的学习方式处理异构多源的原始数据,限制分析模型的性能,无法完整展示多层次、多角度的用户画像特征.针对该问题,基于粒计算思想,文中提出多粒度用户画像分析模型.首先,构建数据的多粒度表示结构,粒化原始数据.再根据数据粒度结构,提出基于集成学习的粒度提升算法,用于融合低粒层的数据信息以得到高粒层的数据表示.最后,在多个粒层数据表示上进行用户画像分析,展示一个较全面的用户画像.实验表明,相比单一粒度的用户画像,多粒度的用户画像更全面、立体和丰富.

• 单位
  同济大学; 嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室