基于聚类算法的新能源汽车用户居住地预测

• 作者: 程登 张亮 赵小羽 黎飞 王兴月 黄祖朋
• 来源期刊: 汽车实用技术
• 关键词: 用户画像 聚类算法 居住地 预测
• 年，卷（期）: 2021,（10）
• 所属期刊栏目: 新能源汽车|New Energy Vehicle
• 页码范围: 11-13
• 页数: 3页
• 分类号: U469.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.16638/j.cnki.1671-7988.2021.010.003

摘要

用户画像中居住地属性往往不易通过访谈的形式获取,针对上述问题,文章提出了一种基于聚类算法的用户居住地预测模型.借助于车辆行驶的大数据,通过DBSCAN聚类和K-means聚类混合算法来分析用户行驶的数据,进而预测用户的居住地,从而丰富新能源汽车的用户画像.实验表明,利用DBSCAN聚类和K-means聚类混合算法分析出的居住地具有较高的准确度.