摘要
随着互联网技术的快速发展和智能终端的全面普及,人们在现实生活中的种种行为已与网络密不可分,通过分析各类网络行为数据能够客观地反映用户的自然属性。目前,对用户性别的预测较多采用单一数据源的方式,存在一定的局限性。本文通过对用户的搜索文本数据和App安装数据分别进行数据预处理、特征工程,并采用融合模型分别处理两类数据得到用户的性别预测概率,再选用软投票的方式得到用户性别的最终概率。经过实验证明,对海量用户真实性别达到了较好的预测效果。
出处
《网络安全技术与应用》
2024年第10期35-39,共5页
Network Security Technology & Application
