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基于卡方检验与SVM的用户搜索行为画像技术研究

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简介：
基于用户的画像特征，在品牌展示以及精准竞价广告领域中广泛使用的广告定向技术存在一定的局限性 目前而言，在这一领域中应用较为广泛的用户搜索行为画像技术存在两个主要问题：其一是其所提取出的特征维度过大；其二是构建的数据矩阵呈现高度稀疏的状态 为了改进这一现状，在本研究中我们采用了卡方检验与线性核支持向量机相结合的技术方案 首先使用结巴分词工具对手动输入的搜索文本进行预处理 其次通过卡方检验方法筛选出重要的特征指标 并运用支持向量机分类算法对筛选后的特征进行属性分析 最后进行了实验对比分析 实验结果表明使用卡方检验能够有效降低特征维度；同时提升了分类模型的准确度水平；而支持向量机方法在处理数据稀疏性方面表现优于其他主流的文本分类算法

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