可以基于用户搜索关键词数据为用户打赏标签
比如年龄,性别,学历
这个的整体流程如下:
(一)数据预处理
- 编码方式转换
- 对数据搜索内容进行分词
- 词性过滤
- 数据检查
(二)特征选择 - 建立word2vec词向量模型
- 对所有搜索数据求平均向量
(三)建模预测 - 不同机器学习模型对比
- 堆叠模型
将原始数据转换成utf-8编码,防止后续出现各种编码问题
以下代码基于1w的数据
import csv
#原始数据存储路径
data_path = './data/user_tag_query.10W.TRAIN'
#生成数据路径
csvfile = open(data_path + '-1w.csv', 'w')
writer = csv.writer(csvfile)
writer.writerow(['ID', 'age', 'Gender', 'Education', 'QueryList'])
#转换成utf-8编码的格式
with open(data_path, 'r',encoding='gb18030',errors='ignore') as f:
lines = f.readlines()
for line in lines[0:10000]:
try:
line.strip()
data = line.split("\t")
writedata = [data[0], data[1], data[2], data[3]]
querystr = ''
data[-1]=data[-1][:-1]
for d in data[4:]:
try:
cur_str = d.encode('utf8')
cur_str = cur_str.decode('utf8')
querystr += cur_str + '\t'
except:
continue
#print (data[0][0:10])
querystr = querystr[:-1]
writedata.append(querystr)
writer.writerow(writedata)
except:
#print (data[0][0:20])
continue
测试集的编码转换方式同上
data_path = './data/user_tag_query.10W.TEST'
csvfile = open(data_path + '-1w.csv', 'w')
writer = csv.writer(csvfile)
writer.writerow(['ID', 'QueryList'])
with open(data_path, 'r',encoding='gb18030',errors='ignore') as f:
lines = f.readlines()
for line in lines[0:10000]:
try:
data = line.split("\t")
writedata = [data[0]]
querystr = ''
data[-1]=data[-1][:-1]
for d in data[1:]:
try:
cur_str = d.encode('utf8')
cur_str = cur_str.decode('utf8')
querystr += cur_str + '\t'
except:
#print (data[0][0:10])
continue
querystr = querystr[:-1]
writedata.append(querystr)
writer.writerow(writedata)
except:
#print (data[0][0:20])
continue
要注意的是测试集和训练集的处理方式应该是一样的