一种基于LightGBM机器学习算法的用户年龄及性别预测方法

• 作者: 关键 张涛 程新洲 高洁
• 来源期刊: 邮电设计技术
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 数据挖掘 机器学习 预测算法
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 本期专题
• 页码范围: 36-39
• 页数: 4页
• 分类号: TP274
• 字数: 2064字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12045/j.issn.1007-3043.2019.09.008

摘要

随着智能手机的普及,几乎在任何时间、任何地点,移动用户都可以用手机浏览网页、聊天、玩游戏.手机的上网数据可以反映每个用户的属性特征和行为偏好.通过机器学习算法可以精准地预测用户的属性特征(例如性别和年龄)以及在精准营销中常使用的特征标签.提出了一种基于开源的监督学习算法来预测用户性别与年龄的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高洁		10	7	2.0	2.0
2	张涛		34	115	5.0	8.0
3	程新洲		20	24	2.0	4.0
4	关键		1	1	1.0	1.0