搜狗用户画像竞赛：融合传统与深度学习的特征策略

在大数据精准营销的背景下，用户画像挖掘是至关重要的，它通过深入分析用户的搜索行为和偏好，帮助企业制定个性化的营销策略。《搜狗用户画像竞赛_算法说明文档1》详细介绍了两种主要的模型层次：传统机器学习与TF-IDF特征的结合，以及神经网络模型与表示学习的应用。 首先，一级模型利用了传统机器学习方法，结合TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）特征，这是一种常见的文本特征提取技术，用于衡量一个词对于一个文档的重要性。在这个过程中，对用户查询记录的预处理至关重要，包括分词、去除停用词。例如，研究发现，受教育程度高的用户倾向于在查询中使用空格以明确表达，而低教育水平者可能更多使用如“之”这类常见于特定类型文学作品的词汇。停用词的保留有助于识别用户的潜在属性。 在分词处理方面，考虑到文本长度通常较短，选取合适的分词工具至关重要。经过分析，字典长度控制在174万个词，去除了文档频率低于5的低频词，尽管这可能导致信息损失，但在实际预测中，这些低频词提供了强大的预测能力。实验对比了多种分词工具，以Bayes模型评估其在用户画像挖掘中的效果。 为了更全面地刻画用户特性，模型采用多角度特征表示。除了基础的Bag-of-Words（BoW）特征，即统计用户在查询中的单词和双词组合，这一方法捕捉了用户的用词习惯。然而，BoW忽略了词与词之间的语义关系，为此引入了词嵌入技术。通过使用Google的word2vec训练词向量，可以量化查询词间的相似度，揭示不同用户在查询上的差异化。 进一步地，TopicalWordEmbedding（主题词嵌入）利用主题模型（如LDA）来分析用户的查询主题，有助于理解用户关注的方向和兴趣。这种方法将用户的查询词合并，通过主题分析找出用户查询的核心话题，增强了对用户查询习惯和兴趣点的刻画。 《搜狗用户画像竞赛_算法说明文档1》中的研究重点在于如何结合不同的文本处理技术和特征表示方法，以构建精确的用户画像，这对于个性化营销和搜索引擎优化都具有重要意义。通过深入了解用户的行为模式，企业可以更有效地推送定制化信息，提升用户体验和营销效果。