【摘 要】
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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
【机 构】
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上汽通用五菱汽车股份有限公司技术中心
【基金项目】
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广西创新驱动发展专项资金资助项目(桂科AA18242039),柳州市科学研究与技术开发计划资助项目(2019AG10202)。
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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。
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