卡方检验与SVM：优化用户搜索画像的策略

本文主要探讨了在现代数字广告领域，如何通过基于卡方检验和支持向量机（SVM）的技术来优化用户搜索画像，以解决传统用户画像技术中特征维度大、矩阵稀疏的问题。研究背景起始于用户画像在精准营销中的核心价值，即根据用户的兴趣和行为模式将广告精确推送给目标受众。 文章首先介绍了用户画像的重要性，它通过大数据分析帮助企业了解产品受众，进行精准定位和制定营销策略。已有的研究如[1][2][3]分别利用电子商务行为、地理位置信息和社交网络数据等构建用户画像，但这些方法在处理大量、高维且稀疏的数据时面临挑战。 研究者选取搜狗公司的精准广告数据集作为研究样本，该数据集包含10万用户的历史搜索词和人口属性标签（如年龄、性别、学历），将用户新增人口属性判定视为文本分类问题。研究过程中，首先比较了CV（词频）、HV（TF-IDF值）和TV（词袋模型）三种特征抽取方法，发现卡方检验在特征选择上具有显著优势，能有效降低特征维度，提高分类精度。 接着，文章引入了SVM作为分类算法，与朴素贝叶斯（NB）、随机森林（RF）、K近邻（KNN）和逻辑回归等主流文本分类算法进行了对比。实验结果显示，SVM在处理矩阵稀疏性问题上表现优于其他算法，从而提高了整体的分类效果。 总结来说，本文的研究创新在于结合卡方检验和SVM，提出了一种有效的方法来处理用户搜索画像中的特征选择和文本分类问题，这对于提升广告定向的精准度和效率具有实际应用价值。这项工作对于理解和优化大数据驱动的个性化营销策略具有重要意义，也为未来的用户画像技术发展提供了新的思路。