【摘 要】
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用户标签数据可用于构建用户画像,从而形成不同类型的用户群。电视行业希望利用其它数据源的标签数据提高电视用户画像的准确度。微博上有丰富的标签信息,但作为改善电视用户画像的数据源还需要确定微博用户与电视用户的关联性。本文通过评估微博、电视及基于微博数据模拟的电视数据三者的用户画像,研究微博和电视用户群之间的关联性。首先利用分布式框架Hadoop进行数据的采集和清洗。然后基于微博和有线电视用户数据,通过
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用户标签数据可用于构建用户画像,从而形成不同类型的用户群。电视行业希望利用其它数据源的标签数据提高电视用户画像的准确度。微博上有丰富的标签信息,但作为改善电视用户画像的数据源还需要确定微博用户与电视用户的关联性。本文通过评估微博、电视及基于微博数据模拟的电视数据三者的用户画像,研究微博和电视用户群之间的关联性。首先利用分布式框架Hadoop进行数据的采集和清洗。然后基于微博和有线电视用户数据,通过Word2Vec和K-Means聚类算法构建用户画像。之后基于生成对抗网络(GAN)模型和微博、电视的数据分布情况,构建样本域转换模型。通过该模型将微博数据转换成更符合真实电视用户分布的数据,并构建用户画像。通过对模型转换得到的数据以及微博、电视数据构建的用户画像效果对比发现微博数据经过模型转换后的聚类分布更接近电视数据的分布情况。认为微博和电视用户群之间可能存在关联性,这将为利用微博标签数据提高电视用户画像准确度提供支持。
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