張舒雅 王占剛

摘 要：使用樸素貝葉斯分類算法，結(jié)合Spark內(nèi)存計(jì)算框架，對(duì)用戶觀看視頻及次數(shù)信息進(jìn)行分析，建立用戶性別和年齡區(qū)間的分類模型；然后利用特征項(xiàng)的權(quán)重優(yōu)化模型，考慮到每個(gè)特征項(xiàng)在各個(gè)類別中的權(quán)重對(duì)分類結(jié)果的影響，提出了一種基于特征項(xiàng)與類別間相關(guān)性的TFC-IDFC權(quán)重計(jì)算方法，并與傳統(tǒng)的TF-IDF權(quán)重計(jì)算方法進(jìn)行比較，通過正確率和F1值兩個(gè)指標(biāo)，證明考慮到特征項(xiàng)與類別的相關(guān)性所提出的TFC-IDFC權(quán)重使得分類模型的分類能力更好。

關(guān)鍵詞：Spark；用戶特征；貝葉斯；分類；TF-IDF

中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

1 引言（Introduction）

隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，用戶的數(shù)量飛速增加，用戶屬性更加多元化，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用與創(chuàng)新成為一個(gè)重要的關(guān)注點(diǎn)。通過用戶的網(wǎng)絡(luò)行為，分析用戶的特征，無論在理論研究中還是實(shí)際應(yīng)用中，都是一個(gè)熱門話題。大數(shù)據(jù)用戶特征分析，整合海量用戶數(shù)據(jù)，將用戶標(biāo)簽化，使得計(jì)算機(jī)能夠程序化處理與人相關(guān)的信息，通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法、模型能夠“理解”人。深度分析用戶特征，在理論研究上可以更好地挖掘事件關(guān)聯(lián)及預(yù)測(cè)事件；對(duì)于企業(yè)而言，無論是搜索引擎、推薦系統(tǒng)、廣告投放等各種應(yīng)用領(lǐng)域，都可以進(jìn)一步提高獲取信息的精準(zhǔn)度和效率。

而Spark作為一種基于內(nèi)存計(jì)算的分布式計(jì)算框架，正受到越來越多大數(shù)據(jù)研究者的關(guān)注。它提供了一個(gè)更快、更通用的數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，通過將大量數(shù)據(jù)集計(jì)算任務(wù)分配到多臺(tái)計(jì)算機(jī)上，并且將中間過程的輸出結(jié)果保存在內(nèi)存中，不再需要讀取和寫入HDFS，以提供高效內(nèi)存計(jì)算，因此Spark可以更好的應(yīng)用于大數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)等算法[1-3]。同時(shí)Spark引入了彈性分布式數(shù)據(jù)集（RDD，Resilient Distributed Dataset）。RDD是不可變的、容錯(cuò)的、分布式對(duì)象集合，用戶可以利用RDD的操作函數(shù)并行地操作該集合，以提高計(jì)算速度。

目前國內(nèi)用戶特征分析的研究主要是對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)、微博評(píng)論、日志數(shù)據(jù)等進(jìn)行特征分析，少部分人則對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。張巖峰等人通過用戶在微博上的言論、行為和社交圈等公開數(shù)據(jù)信息，提出了對(duì)該用戶的個(gè)性化維度進(jìn)行分類分析的方法[4]；張宏鑫等人從海量移動(dòng)終端日志數(shù)據(jù)中挖掘用戶特征，提出了一種基于日志數(shù)據(jù)的用戶特征分析方法[5]；李冰利用用戶觀看新聞?lì)愐曨l數(shù)據(jù)，并通過用戶行為分析和建模處理，挖掘用戶在類別、國別、年代、熱度值、評(píng)分等維度的興趣偏好[6]；馮婷婷通過用戶瀏覽視頻的行為，利用支持向量機(jī)、邏輯回歸等分類器進(jìn)行性別推理[7]。

國際上，Das S等人通過終端用戶的特征標(biāo)簽，提出了基于權(quán)重的邏輯回歸算法的監(jiān)督和半監(jiān)督學(xué)習(xí)的用戶特征分析[8]；Kim H L等人提出通過分析用戶標(biāo)簽，實(shí)現(xiàn)以用戶興趣為中心的聚類[9]；Gulsen E等人利用網(wǎng)絡(luò)日志數(shù)據(jù)，使用url、DMOZ和文本內(nèi)容三個(gè)特征數(shù)據(jù)集，預(yù)測(cè)性別[10]。

目前利用用戶觀看視頻信息分析用戶特征的研究成果還比較少。本研究利用用戶觀看視頻及次數(shù)信息，基于樸素貝葉斯分類算法[11-15]和Spark內(nèi)存計(jì)算框架，訓(xùn)練用戶性別與年齡區(qū)間的分類模型，其中年齡區(qū)間分為19歲以下、19—30歲、31—40歲、41—50歲和50歲以上，通過計(jì)算每個(gè)特征項(xiàng)在各個(gè)類別中的權(quán)重優(yōu)化模型，提高分類結(jié)果的正確率。

4 結(jié)論（Conclusion）

本文利用用戶觀看視頻的數(shù)據(jù)，將樸素貝葉斯分類算法應(yīng)用到Spark計(jì)算框架，訓(xùn)練用戶的性別和年齡區(qū)間的分類模型、加載模型，對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行分類，比較分類結(jié)果與標(biāo)注標(biāo)簽，分析模型性能，整個(gè)過程耗時(shí)大約三分鐘。在實(shí)驗(yàn)過程中，未考慮特征項(xiàng)權(quán)重的分類效果不是很理想；在樸素貝葉斯分類算法中加入傳統(tǒng)的TF-IDF權(quán)重計(jì)算方法，分類效果僅有小幅度提升；其原因是TF-IDF權(quán)重考慮的是特征項(xiàng)與整個(gè)樣本集的相關(guān)性，并沒有考慮到特征項(xiàng)與類別的相關(guān)性，給出的特征項(xiàng)權(quán)重并不準(zhǔn)確，因此文本提出了一種改進(jìn)的基于特征項(xiàng)與類別間相關(guān)性的TFC-IDFC權(quán)重計(jì)算方法。該算法的思想是某個(gè)特征項(xiàng)在各個(gè)類別間出現(xiàn)的越不均勻，則區(qū)分類別的能力越強(qiáng)，權(quán)重越大，也就意味著每個(gè)特征項(xiàng)在各個(gè)類別中的權(quán)重在很大程度上影響了樸素貝葉斯分類算法的分類能力；另外，通過實(shí)驗(yàn)也證明改進(jìn)的TFC-IDFC權(quán)重計(jì)算方法，增加對(duì)類別重要程度較大的特征項(xiàng)的權(quán)重，有利于提高分類模型的質(zhì)量和分類結(jié)果的正確率，分類效果有了明顯的提高。

大數(shù)據(jù)背景下的用戶特征分析是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)，用戶的一切網(wǎng)絡(luò)行為都是值得挖掘的對(duì)象。在最短的時(shí)間內(nèi)，能夠?qū)τ脩舾訙?zhǔn)確分析是我們的研究目標(biāo)。采用更多維度、更大量級(jí)的數(shù)據(jù)信息，對(duì)用戶更多特征的分析將是下一步的研究重點(diǎn)。

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作者簡(jiǎn)介：

張舒雅（1989-），女，碩士生.研究領(lǐng)域：大數(shù)據(jù)挖掘.

王占剛（1975-），男，博士，副教授.研究領(lǐng)域：大數(shù)據(jù)，計(jì)算

機(jī)檢測(cè)應(yīng)用，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全.