搜狗用户画像挖掘：机器学习与深度学习结合的策略

"这篇文档是关于搜狗用户画像竞赛的算法说明，主要涉及大数据精准营销背景下，如何通过用户查询行为挖掘用户画像。文中详细介绍了数据预处理、分词处理、特征表示等方面的方法，包括保留停用词、使用Bigrams、Bayes模型评估分词效果，以及运用WordEmbedding和TopicalWordEmbedding来捕捉语义信息和主题模式。" 在大数据精准营销中，搜狗用户画像的挖掘是一项关键任务，它可以帮助理解用户的行为习惯和需求，以便进行个性化推荐和服务。文档首先提到了数据预处理阶段，特别是停用词处理。通常在文本分析中，停用词会被过滤掉，但在搜狗用户查询数据中，保留空格、标点和部分停用词能揭示用户属性，例如教育程度。分词处理也至关重要，通过对比不同分词工具，选择最佳方案，如不限制字典长度并过滤低频词。 特征表示是模型构建的核心，文章提到采用多种方式来刻画用户特征。BagofWords是基础特征，通过筛选高频词语形成词表，展示用户用词习惯。然而，它忽略了词的语义关系，所以引入了WordEmbedding，利用预训练的word2vec模型捕捉词的语义相似性，揭示用户查询历史的差异。此外，TopicalWordEmbedding被用于处理用户多组查询词中的主题相关性，通过主题模型捕捉不同查询间的关联性。 文档中的二级模型提到了XGB（XGBoost），这是一种广泛使用的梯度提升框架，可以有效地结合多个弱预测器构建强模型，对于分类任务，尤其是处理大量特征时，表现出色。结合一级模型的机器学习与TF-IDF特征，以及神经网络和表示学习，这种多层次的建模策略能够更全面地理解用户画像，提高预测准确性和营销效率。 这篇文档深入探讨了用户画像构建的各个环节，从数据预处理到特征工程，再到模型选择，提供了一套完整的解决方案，对于理解用户行为和进行大数据分析具有很高的参考价值。