張舒雅 王占剛

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

關鍵詞：Spark；用戶特征；貝葉斯；分類；TF-IDF

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：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)的應用與創(chuàng)新成為一個重要的關注點。通過用戶的網(wǎng)絡行為，分析用戶的特征，無論在理論研究中還是實際應用中，都是一個熱門話題。大數(shù)據(jù)用戶特征分析，整合海量用戶數(shù)據(jù)，將用戶標簽化，使得計算機能夠程序化處理與人相關的信息，通過機器學習算法、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聯(lián)及預測事件；對于企業(yè)而言，無論是搜索引擎、推薦系統(tǒng)、廣告投放等各種應用領域，都可以進一步提高獲取信息的精準度和效率。

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

目前國內用戶特征分析的研究主要是對社交網(wǎng)絡、微博評論、日志數(shù)據(jù)等進行特征分析，少部分人則對視頻數(shù)據(jù)進行分析。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，提出了對該用戶的個性化維度進行分類分析的方法[4]；張宏鑫等人從海量移動終端日志數(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類視頻數(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、邏輯回歸等分類器進行性別推理[7]。

國際上，Das S等人通過終端用戶的特征標簽，提出了基于權重的邏輯回歸算法的監(jiān)督和半監(jiān)督學習的用戶特征分析[8]；Kim H L等人提出通過分析用戶標簽，實現(xiàn)以用戶興趣為中心的聚類[9]；Gulsen E等人利用網(wǎng)絡日志數(shù)據(jù)，使用url、DMOZ和文本內容三個特征數(shù)據(jù)集，預測性別[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內存計算框架，訓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，通過計算每個特征項在各個類別中的權重優(yōu)化模型，提高分類結果的正確率。

4 結論（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用到Spark計算框架，訓練用戶的性別和年齡區(qū)間的分類模型、加載模型，對測試樣本進行分類，比較分類結果與標注標簽，分析模型性能，整個過程耗時大約三分鐘。在實驗過程中，未考慮特征項權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權重計算方法，分類效果僅有小幅度提升；其原因是TF-IDF權重考慮的是特征項與整個樣本集的相關性，并沒有考慮到特征項與類別的相關性，給出的特征項權重并不準確，因此文本提出了一種改進的基于特征項與類別間相關性的TFC-IDFC權重計算方法。該算法的思想是某個特征項在各個類別間出現(xiàn)的越不均勻，則區(qū)分類別的能力越強，權重越大，也就意味著每個特征項在各個類別中的權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，通過實驗也證明改進的TFC-IDFC權重計算方法，增加對類別重要程度較大的特征項的權重，有利于提高分類模型的質量和分類結果的正確率，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前的研究熱點，用戶的一切網(wǎng)絡行為都是值得挖掘的對象。在最短的時間內，能夠對用戶更加準確分析是我們的研究目標。采用更多維度、更大量級的數(shù)據(jù)信息，對用戶更多特征的分析將是下一步的研究重點。

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作者簡介：

張舒雅（1989-），女，碩士生.研究領域：大數(shù)據(jù)挖掘.

王占剛（1975-），男，博士，副教授.研究領域：大數(shù)據(jù)，計算

機檢測應用，計算機網(wǎng)絡安全.