改进词向量模型的用户画像研究
来源：计算机工程与应用杂志2020年第1期北京时间：
作者：陈泽宇，黄勃
单位：1.上海工程技术大学 电子电气工程学院，上海 201620；2.江西省经济犯罪侦查与防控技术协同创新中心，南昌 330000
摘要：用户画像技术可以给企业带来巨大的商业价值。针对用户的历史查询词，利用词向量可以得到查询词在语义层次上的表达，但词向量模型对于同一个单词生成的词向量是相同的，使得该模型无法很好的处理一词多义的情况。因此，使用LDA主题模型为每个查询词分配主题，使查询词和其主题共同放入神经网络模型中学习得到其主题词向量，最后采用随机森林分类算法对用户基本属性进行分类构建用户画像。实验结果表明，该模型的分类精度要高于词向量模型。
关键词：用户画像,词向量,LDA主题模型,随机森林
