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摘要
智能手机和移动互联网的普及,让手机成为更为重要营销平台。强化性别差异开拓市场是商家重要而有效的营销手段。利用智能手机用户使用APP数据对用户的性别进行预测,明晰移动网络背后用户的性别属性,帮助商家进行手机媒体性别营销。在大数据的背景下,这项任务面临自变量个数过多的问题,分别使用MV扫描和Lasso进行变量选择,采用支持向量机、朴素贝叶斯、随机森林和Logistic回归进行分类预测。预测结果得出MV扫描弥补了Lasso的一些不足,Logistic回归预测准确率明显最高。同时本文给出了不同情况下应选取的变量选择方法和阈值,从而帮助商家判别用户性别,针对不同性别的人群选择合适的App进行精准营销,降低营销成本。
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单位邢台职业技术学院; 首都师范大学
