搜索引擎优化毕业论文( 【论文摘要】近年来互联网大,如何处理好这些数据)

　　搜索引擎优化毕业论文(

【论文摘要】近年来互联网大,如何处理好这些数据)

　　摘要 近年来，互联网用户数量快速增长，使得互联网各个街区的数据量越来越大。如何处理这些数据成为了一大难点。用户画像可以用来分析用户数据，得到一个用户的标签模型，以反映用户的个人属性和特征。搜索引擎是互联网的基本应用。互联网用户每天都会在搜索引擎中留下大量丰富且具有时效性的行为数据，如查询词、网页访问记录等，用于分析用户的爱好、习惯和个人信息，构建用户。肖像模型提供了足够的数据资源。企业可以利用这些信息有效地描绘互联网上各种群体的用户画像，帮助企业实现精准营销和个性化服务。但是，用户在使用互联网的过程中留下的信息往往是不完整的，给数据分析带来了极大的不便。因此，需要使用合适的机器学习算法来预测用户的未知属性，挖掘用户的隐藏信息。. 目前常用的算法模型还有很大的提升空间，对高维稀疏特征的预测效果有待提高，而融合算法往往可以结合各算法的优点，将预测能力提高到一个一定程度上。本文分析了搜索引擎用户的搜索记录，以预测用户的静态属性标签为任务，并对用户画像标签的预测模型进行分析比较。主要研究工作如下： 1) 用户标签的Stacking模型融合方法以用户画像的三个标签的预测为例进行实验分析。该模型具有两层结构。一级模型使用TF-IDF算法提取用户搜索词特征，并用多种分类器进行训练。同时对Doc2Vec模型构建的文本特征进行BP神经网络训练，将一级模型的输出作为二级模型的输入，通过SVM支持向量机进行分类预测，获取用户的标签信息。实验将该模型与传统模型进行对比，证明该模型在搜索引擎数据的用户标签预测任务中具有较高的准确率。2) 经过数据预处理、特征工程构建、模型训练融合，实验得出预测结果，并基于完整的实验数据分析用户的搜索行为，最终构建了搜索引擎用户画像的可视化示例. 论文结构和目录